GraphCast - मौसम पूर्वानुमान के लिए DeepMind का AI मॉडल

 (deepmind.google)
10 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2023-11-15 | 2 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

GraphCast: AI मॉडल के ज़रिए तेज़ और सटीक वैश्विक मौसम पूर्वानुमान

  • GraphCast वैज्ञानिक जर्नल में प्रकाशित नवीनतम AI मॉडल है, जो 10 दिनों का मौसम पूर्वानुमान 1 मिनट से कम समय में उच्च सटीकता के साथ देता है।
  • यह मौजूदा gold standard HRES सिस्टम की तुलना में मध्यम-अवधि के मौसम पूर्वानुमान को अधिक तेज़ और सटीक तरीके से करता है।
  • GraphCast चक्रवातों के मार्ग, बाढ़ जोखिम से जुड़े atmospheric rivers, और अत्यधिक तापमान की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाकर चरम मौसम घटनाओं के लिए प्रारंभिक चेतावनी देता है।

वैश्विक मौसम पूर्वानुमान की चुनौती

  • मध्यम-अवधि का मौसम पूर्वानुमान renewable energy से लेकर event logistics तक कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण निर्णयों के समर्थन के लिए आवश्यक है, लेकिन इसे सटीक और कुशल तरीके से करना कठिन है।
  • मौजूदा numerical weather prediction (NWP) प्रणालियाँ भौतिकी के समीकरणों को कंप्यूटर एल्गोरिदम में बदलकर supercomputer पर चलाती हैं।
  • GraphCast कई दशकों के ऐतिहासिक मौसम डेटा से सीखकर यह मॉडल करता है कि पृथ्वी का मौसम किन कारण-परिणाम संबंधों के आधार पर विकसित होता है।

GraphCast: मौसम पूर्वानुमान के लिए AI मॉडल

  • GraphCast मशीन लर्निंग और graph neural network (GNN) पर आधारित मौसम पूर्वानुमान प्रणाली है।
  • यह पृथ्वी की सतह को कवर करने वाले 10 लाख से अधिक grid points पर उच्च resolution (0.25 डिग्री longitude/latitude) के साथ पूर्वानुमान करता है।
  • GraphCast एकल Google TPU v4 मशीन पर 1 मिनट से कम में 10 दिनों का पूर्वानुमान तैयार करता है, जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में कहीं अधिक कुशल है।

चरम मौसम घटनाओं के लिए बेहतर चेतावनी

  • GraphCast मौजूदा मॉडलों की तुलना में गंभीर मौसम घटनाओं की पहचान पहले कर सकता है, जिससे बेहतर तैयारी के ज़रिए जान बचाई जा सकती है और समुदायों पर प्रभाव कम किया जा सकता है।
  • GraphCast, cyclone tracker लागू करके, HRES मॉडल की तुलना में चक्रवातों की गति को अधिक सटीकता से पूर्वानुमानित करता है।
  • atmospheric rivers और अत्यधिक तापमान का पूर्वानुमान लगाने की इसकी क्षमता, flood forecasting AI मॉडल के साथ मिलकर, आपातकालीन प्रतिक्रिया योजना में मदद कर सकती है।

AI के साथ मौसम का भविष्य

  • GraphCast इस समय दुनिया की सबसे सटीक 10-दिवसीय वैश्विक मौसम पूर्वानुमान प्रणाली है, और climate change के साथ आगे भी विकसित और बेहतर होती जाएगी।
  • AI-आधारित मौसम पूर्वानुमान को अधिक सुलभ बनाने के लिए मॉडल का कोड open source के रूप में उपलब्ध कराया गया है।
  • Google DeepMind और Google Research की अन्य अत्याधुनिक मौसम पूर्वानुमान प्रणालियों के साथ, मौसम पूर्वानुमान में AI का उपयोग रोज़मर्रा की ज़िंदगी में अरबों लोगों को लाभ पहुँचाएगा।

GN⁺ की राय

इस लेख का सबसे महत्वपूर्ण बिंदु यह है कि GraphCast AI मॉडल मौजूदा मौसम पूर्वानुमान प्रणालियों की तुलना में कहीं अधिक तेज़ और सटीक मध्यम-अवधि का मौसम पूर्वानुमान प्रदान करता है। जलवायु परिवर्तन के कारण चरम मौसम की घटनाएँ अधिक बार होने लगी हैं, इसलिए यह लोगों की सुरक्षा और संपत्ति की रक्षा करने के साथ-साथ उद्योग और समाज के महत्वपूर्ण निर्णयों में बड़ी मदद कर सकता है। GraphCast के open source कोड की उपलब्धता दुनिया भर के वैज्ञानिकों और पूर्वानुमान विशेषज्ञों को इस तकनीक का उपयोग करके रोज़मर्रा की ज़िंदगी में अरबों लोगों को लाभ पहुँचाने का अवसर देती है। अपनी तेज़ गति और उच्च सटीकता के कारण यह तकनीक मौसम पूर्वानुमान के क्षेत्र में बड़ा बदलाव ला सकती है, और मौसम में रुचि रखने वाले सभी लोगों के लिए यह एक रोमांचक खबर है।

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2 टिप्पणियां

 
kuroneko 2023-11-15

मैं इसका सार लिखने के बारे में सोच रहा था, लेकिन GN+ लगातार और बेहतर होता जा रहा है। नीचे HN की राय भी ऐसी ही है, और यह चीज़ों को काफ़ी साफ़-सुथरे ढंग से व्यवस्थित कर देता है.
अब तो यह खुद सार लिखने से भी बेहतर लगता है। +_+
 
GN⁺ 2023-11-15
Hacker News की राय

  • ओपन सोर्स मौसम API का विकास

    ML ट्रेनिंग और प्रेडिक्शन के लिए ऐतिहासिक मौसम डेटा की ज़रूरत रखने वालों के लिए, लगातार मौसम डेटा संग्रहीत करने वाला एक ओपन सोर्स मौसम API विकसित किया गया। कई numerical weather models के historical और forecast डेटा को ML से मिलाने पर, अलग-अलग मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रेडिक्शन क्षमता हासिल की जा सकती है। क्योंकि हर मॉडल भौतिक सीमाओं से बंधा है, इसलिए परिणामी ML मॉडल के स्थिर रहने की उम्मीद है.

  • GraphCast मॉडल का परिचय

    GraphCast इनपुट के रूप में सिर्फ दो data sets का उपयोग करता है: 6 घंटे पहले की मौसम स्थिति और वर्तमान मौसम स्थिति। इसके बाद यह 6 घंटे बाद के मौसम का पूर्वानुमान लगाता है, और इस प्रक्रिया को 6-घंटे के अंतराल पर दोहराते हुए अधिकतम 10 दिनों तक का state-of-the-art forecast देता है.

  • Google से जुड़ी उलझन

    Google, Google Research और DeepMind के बीच के फर्क को लेकर अब भी भ्रम है। Google Research ने 2 हफ्ते पहले 24-घंटे के forecast पर एक घोषणा की थी, और आज के GraphCast ऐलान में उसका भी ज़िक्र है.

  • स्थानीय मौसम पूर्वानुमान का महत्व

    कुछ देशों में स्थानीय short-term rainfall/shower forecast बहुत ज़रूरी होते हैं। radar forecast का बहुत ही गलत होना दिलचस्प है। ऐप्स radar data और historical data दिखाते हैं और forecast भी देते हैं, लेकिन वे पूर्वानुमान बेतुके होते हैं। यह साफ़ है कि "AI" इसमें सुधार क्यों कर सकता है। स्थानीय वर्षा पूर्वानुमान, global forecast से अलग समस्या है.

  • टेक कंपनियों की मौसम पूर्वानुमान में प्रगति

    मौसम पूर्वानुमान के क्षेत्र में प्रगति हैरान करने वाली है, और बड़ी टेक कंपनियों को इस क्षेत्र में आते देखना दिलचस्प है। Apple ने एक साल पहले The Weather Channel से हटकर अपना खुद का forecast अपनाया था। AI का इस्तेमाल करके बेहतर मौसम पूर्वानुमान बनाना Google के लिए एकदम उपयुक्त काम है, और उम्मीद है कि यह मौसम ऐप में बिल्ट-इन होगा.

  • single GPU इस्तेमाल करने वाले मॉडल का प्रभावशाली प्रदर्शन

    एक ऐसा मॉडल जो single GPU का उपयोग करके दुनिया के सबसे बड़े supercomputers पर चलने वाले मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है। सिर्फ model weights ही नहीं, यह पूरी तरह open source भी है। training/input data भी अपेक्षाकृत सरल है। मौजूदा version, वर्तमान engineering constraints के तहत व्यावहारिक रूप से संभव सबसे बड़ा आकार है, लेकिन भविष्य में बड़े computing resources और higher-resolution data के साथ इसे बहुत अधिक scale करने की क्षमता है.

  • accuracy comparison पर सवाल

    accuracy comparison से जुड़ा उद्धरण नहीं मिल रहा। डेटा की मात्रा और domain की complexity को देखते हुए, दूसरे मॉडलों के मुकाबले प्रदर्शन का अधिक विस्तृत विश्लेषण चाहिए। Solcast में पहले कर्मचारी के रूप में 4 साल से अधिक समय तक 'nowcast' सिस्टम बनाया, जिसमें solar radiation और cloud opacity पर फोकस था, लेकिन बाद में नई पीढ़ी के satellites और NWP models का उपयोग करके मौसम के हर पहलू तक विस्तार किया गया। Solcast ने सिस्टम के एक हिस्से के रूप में ML का उपयोग किया, लेकिन सटीक और विश्वसनीय forecast तैयार करने के लिए operational स्तर पर इससे कहीं अधिक चीज़ों की ज़रूरत होती है। उदाहरण के लिए, ECMWF जैसी किसी चीज़ से सीधे इस black box पर स्विच करना कम-से-कम अहंकारी होगा। Solcast छोड़ने से ठीक पहले मैंने कहा था कि उनका सबसे बड़ा competitor दूसरी पारंपरिक मौसम कंपनियाँ नहीं, बल्कि Amazon/Google/Microsoft जैसी बड़ी टेक कंपनियाँ होंगी। Amazon ने पिछले कुछ वर्षों में power-usage और IoT से जुड़ी कंपनियाँ खरीदी हैं, और लगता है AI उस क्षेत्र में बड़ी तरह से प्रवेश करेगा.

  • ML मॉडल की तेज़ execution speed

    मैं global ML weather models को फॉलो कर रहा हूँ। सिर्फ यह तथ्य कि वे कोई भी forecast कर पा रहे हैं, अपने आप में बहुत प्रभावशाली है। जहाँ विशाल supercomputers पर numerical weather prediction models को पूरी दुनिया का पूर्वानुमान करने में कई घंटे लगते हैं, वहीं ये ML models कुछ मिनटों या कुछ सेकंड में चल जाते हैं। operational forecasting के लिए इसमें जबरदस्त संभावना है.

  • किसी खास तारीख़ के rainfall service

    मैंने एक ऐसी service बनाई जो पिछले 10 सालों में सबसे कम बारिश वाले दिन दिखाती है। यह किसी भी location और महीने के लिए शादी की आदर्श तारीख़ खोजने में शानदार है.

  • मौसम पूर्वानुमान की अनिश्चितता

    गणना की कठिनाई या वर्तमान स्थिति को सटीक रूप से मापने की समस्या से परे, क्या यह मानने की वजह है कि मौसम मूल रूप से अप्रत्याशित है? अगर पर्याप्त संसाधनों के साथ माप और गणना की जा सके, तो क्या सिद्धांततः 10 साल बाद के रोज़ाना मौसम का पूर्वानुमान नहीं लगाया जा सकता? या वहाँ कोई अंतर्निहित "randomness" मौजूद है?