কিভাবে AI বিস্তারিত ঝড়ের পূর্বাভাস তৈরি করতে পারে এবং জীবন বাঁচাতে পারে
হারিকেন আমেরিকার সবচেয়ে ধ্বংসাত্মক প্রাকৃতিক বিপত্তি, যা অন্য যেকোনো ধরনের দুর্যোগের চেয়ে বেশি মৃত্যু এবং সম্পত্তির ক্ষতি করে। 1980 সাল থেকে, এই শক্তিশালী গ্রীষ্মমন্ডলীয় ঝড়গুলি $1.5 ট্রিলিয়নেরও বেশি ক্ষতি করেছে এবং 7,000 এরও বেশি লোককে হত্যা করেছে। হারিকেন থেকে ক্ষয়ক্ষতি ও মৃত্যুর এক নম্বর কারণ হল ঝড়। ঝড়ের জলোচ্ছ্বাস হল সমুদ্রের জলস্তরের বৃদ্ধি, শক্তিশালী বাতাসের সংমিশ্রণ দ্বারা সৃষ্ট যা উপকূলের দিকে জল ঠেলে দেয় এবং হারিকেনের ভিতরে বাতাসের চাপ তার বাইরের চাপের তুলনায় কম হয়। এই কারণগুলি ছাড়াও, উপকূলের কাছাকাছি ঢেউ ভেঙে উপকূলের কাছাকাছি সমুদ্রপৃষ্ঠের উচ্চতা বাড়ায়, এমন একটি ঘটনা যাকে আমরা তরঙ্গ সেটিং বলি, যা ঝড়ের উত্থানের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান হতে পারে। সঠিক ঝড়ের পূর্বাভাস উপকূলীয় বাসিন্দাদের সরিয়ে নেওয়ার জন্য সময় দেওয়ার জন্য এবং জরুরী প্রতিক্রিয়াকারীদের প্রস্তুত করার জন্য সময় দেওয়ার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু উচ্চ-রেজোলিউশন ঝড়ের ঢেউয়ের পূর্বাভাস ধীর হতে পারে। একজন উপকূলীয় প্রকৌশলী হিসাবে, আমি অধ্যয়ন করি যে কীভাবে ঝড়ের ঢেউ এবং তরঙ্গগুলি সমুদ্রের তল এবং উপকূলে প্রাকৃতিক এবং মনুষ্যসৃষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে যোগাযোগ করে এবং তাদের প্রভাব প্রশমিত করার উপায়গুলি। আমি উপকূলীয় বন্যার পদার্থবিজ্ঞান-ভিত্তিক মডেলগুলি ব্যবহার করেছি এবং সম্প্রতি আমি এমন উপায়গুলি অন্বেষণ করছি যাতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ঝড়ের জলোচ্ছ্বাসের পূর্বাভাসের গতিকে উন্নত করতে পারে৷ কিভাবে ঝড়ের ঢেউয়ের পূর্বাভাস করা হয় আজ, অপারেশনাল স্টর্ম সার্জ পূর্বাভাসগুলি জলপ্রবাহের পদার্থবিদ্যার উপর ভিত্তি করে হাইড্রোডাইনামিক মডেলের উপর নির্ভর করে। এই মডেলগুলি বর্তমান পরিবেশগত অবস্থা ব্যবহার করে — যেমন ঝড় কত দ্রুত তীরের দিকে যাচ্ছে, বাতাসের গতি এবং দিক, জোয়ারের সময় এবং সমুদ্রের আকৃতি। সমুদ্রতল এবং ল্যান্ডস্কেপ – প্রক্ষিপ্ত সমুদ্রতল উচ্চতা গণনা করে এবং সবচেয়ে ঝুঁকিপূর্ণ অবস্থানগুলি চিহ্নিত করে। সাম্প্রতিক দশকগুলিতে হাইড্রোডাইনামিক মডেলগুলি নাটকীয়ভাবে উন্নত হয়েছে, এবং কম্পিউটারগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে আরও শক্তিশালী হয়ে উঠেছে, যাতে দ্রুত, কম-রেজোলিউশন সিমুলেশনগুলি খুব বড় এলাকায় সম্ভব হয়। যাইহোক, একটি উচ্চ-রেজোলিউশন সিমুলেশন যা আশেপাশের-স্তরের বিশদ প্রদান করে তা চলতে কয়েক ঘন্টা সময় নিতে পারে। ঝুঁকিপূর্ণ সম্প্রদায়গুলিকে নিরাপদে সরে যেতে এবং জরুরী অবস্থার জন্য সঠিকভাবে প্রস্তুত করার জন্য এই ঘন্টাগুলি গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। একটি বিস্তৃত এলাকা জুড়ে ঝড়ের ঢেউয়ের পূর্বাভাস দিতে, মডেলাররা লক্ষ্য এলাকাটিকে অনেক ছোট ছোট টুকরোতে ভাগ করে যা একসাথে একটি গ্রিড বা কম্পিউটার নেটওয়ার্ক গঠন করে। ছবিতে ইমেজ পিক্সেল। নেটওয়ার্ক বা কোষের অংশ যত ছোট হবে, তত বেশি নির্ভুলতা এবং ভবিষ্যদ্বাণী তত বেশি নির্ভুল হবে। যাইহোক, একটি বৃহৎ এলাকা জুড়ে অনেকগুলি ছোট কোষ তৈরি করতে আরও কম্পিউটিং শক্তি প্রয়োজন, তাই ঝড়ের ঢেউয়ের পূর্বাভাস আরও বেশি সময় নেয়। পূর্বাভাসকারীরা প্রক্রিয়াটিকে গতিশীল করতে কম-রেজোলিউশনের কম্পিউটার নেটওয়ার্ক ব্যবহার করতে পারে, তবে এটি নির্ভুলতা হ্রাস করে, বন্যার ঝুঁকি সম্পর্কে সম্প্রদায়গুলিকে অনিশ্চয়তার মধ্যে ফেলে দেয়। AI এটিকে ত্বরান্বিত করতে সাহায্য করতে পারে। কীভাবে AI আরও ভাল পূর্বাভাস তৈরি করতে পারে ঝড়ের জলোচ্ছ্বাসের পূর্বাভাসে অনিশ্চয়তার দুটি প্রধান উত্স রয়েছে। একটি হারিকেনের ঝড়ের পথ এবং বাতাসের ক্ষেত্র, যা নির্ধারণ করে যে এটি কোথায় ল্যান্ডফল করবে এবং এটি কতটা তীব্র হবে, কয়েক দিনের বেশি আগে থেকে সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা এখনও কঠিন। উপকূল এবং সমুদ্রতলের পরিবর্তন, যেমন খাল ড্রেজিং বা লবণ জলাভূমি, ম্যানগ্রোভ বা বালির টিলা নষ্ট হয়ে যাওয়া, প্রতিরোধী ঝড়ের মুখোমুখি হতে পারে তা প্রভাবিত করতে পারে। দ্বিতীয় অনিশ্চয়তা কম্পিউটেশনাল নেটওয়ার্ক সমাধানের সাথে জড়িত, যার মাধ্যমে আবেগ এবং তরঙ্গ গতির জন্য গাণিতিক সমীকরণগুলি সমাধান করা হয়। রেজোলিউশন নির্ধারণ করে যে মডেলটি ল্যান্ডস্কেপ উচ্চতা এবং ল্যান্ড কভারের পরিবর্তনগুলি কতটা ভালভাবে দেখতে এবং ব্যাখ্যা করতে পারে এবং টর্নেডো ঢেউ এবং তরঙ্গের পদার্থবিদ্যাকে কতটা সঠিকভাবে সমাধান করে। এআই মডেলগুলি দ্রুত বিস্তারিত ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, প্রকৌশলী এবং বিজ্ঞানীরা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল তৈরি করেছেন যা বায়ু ক্ষেত্রের তথ্য ব্যবহার করে উপকূলে জলের স্তর দ্রুত এবং সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। কিছু ক্ষেত্রে, এই মডেলগুলি প্রথাগত হাইড্রোডাইনামিক মডেলের তুলনায় আরো সঠিক হয়েছে। AI সামান্য ঐতিহাসিক তথ্য সহ এলাকার জন্য পূর্বাভাস বিকাশ করতে পারে, অথবা তাদের ব্যবহার করে চরম পরিস্থিতি বোঝার জন্য যা আগে কখনও ঘটেনি। এই ভবিষ্যদ্বাণীগুলির জন্য, পদার্থবিদ্যা-ভিত্তিক মডেলগুলি কৃত্রিম ডেটা তৈরি করতে AI-কে প্রশিক্ষিত করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এমন পরিস্থিতিতে যা সম্ভব হতে পারে কিন্তু বাস্তবে ঘটেনি। একবার একটি AI মডেলকে ঐতিহাসিক এবং সিন্থেটিক উভয় ডেটাতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হলে, এটি বায়ু এবং ব্যারোমেট্রিক চাপের বিবরণ ব্যবহার করে দ্রুত ঢেউয়ের পূর্বাভাস তৈরি করতে পারে। হাইড্রোডাইনামিক মডেলের ডেটার উপর AI প্রশিক্ষণ দ্রুত বন্যার ঝুঁকির মানচিত্র তৈরি করার ক্ষমতাকে উন্নত করতে পারে যা দেখায় যে কোন রাস্তা বা বাড়িগুলি এমন চরম ঘটনায় প্লাবিত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে যার কোনও ঐতিহাসিক নজির নেই তবে ভবিষ্যতে ঘটতে পারে। হারিকেন পূর্বাভাসের জন্য AI এর ভবিষ্যত AI ইতিমধ্যেই একটি সীমিত উপায়ে কর্মক্ষম ঝড়ের পূর্বাভাসে ব্যবহৃত হচ্ছে, প্রাথমিকভাবে সাধারণত ব্যবহৃত পদার্থবিদ্যা-ভিত্তিক মডেলগুলিকে উন্নত করার জন্য। এই পদ্ধতিগুলি উন্নত করার পাশাপাশি, আমার দল এবং অন্যান্য গবেষকরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে পর্যবেক্ষণ করা ডেটা ব্যবহার করে ঝড়ের ঢেউয়ের পূর্বাভাস দিতে, হারিকেনের পরে ক্ষতির মূল্যায়ন এবং বন্যার তীব্রতা অনুমান করার জন্য ক্যামেরার ছবিগুলি প্রক্রিয়া করার উপায়গুলি তৈরি করছে৷ এটি সূক্ষ্ম স্কেলে ঝড়ের উত্থান মডেলগুলিকে যাচাই করার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটার একটি গুরুত্বপূর্ণ ফাঁক পূরণ করতে পারে। যেহেতু AI মডেলগুলি আমাদের জীবনের প্রতিটি ক্ষেত্রে দ্রুত ছড়িয়ে পড়ে এবং তাদের প্রশিক্ষণের জন্য আরও ডেটা উপলব্ধ হয়ে যায়, প্রযুক্তিটি ভবিষ্যতের হারিকেন এবং ঝড়ের জলোচ্ছ্বাসের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে উন্নত করার সম্ভাবনা প্রদান করে, যা উপকূলীয় সম্প্রদায়গুলিকে দ্রুত এবং পথে বিপদ সম্পর্কে আরও বিস্তারিত সতর্কতা প্রদান করে৷ নাভিদ তাহভিলদারি ফ্লোরিডা স্টেটের সিভিল এবং পরিবেশগত প্রকৌশল বিভাগের একজন সহযোগী অধ্যাপক। আন্তর্জাতিক বিশ্ববিদ্যালয়। এই নিবন্ধটি একটি ক্রিয়েটিভ কমন্স লাইসেন্সের অধীনে কথোপকথন থেকে পুনঃপ্রকাশিত হয়েছে। মূল নিবন্ধ পড়ুন. ফাস্ট কোম্পানির মোস্ট ইনোভেটিভ কোম্পানি অ্যাওয়ার্ডের জন্য বর্ধিত সময়সীমা আজ রাতে, 14 অক্টোবর, 11:59 PM PT. আজই আবেদন করুন। (অনুবাদের জন্য ট্যাগ)কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
The content is already well-written and doesn’t require significant rewriting. I’ve simply preserved the HTML tags and presented the text as is. There were no specific instructions for changes, so I’ve maintained the original content.
প্রকাশিত: 2025-10-23 14:00:00
উৎস: www.fastcompany.com
