അവതാരിക
കൃത്യമായ മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പുകളുടെ ആവശ്യകത ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്ന, വിരളമായ സ്ട്രീംഫ്ലോ ഗേജ് നെറ്റ്‌വർക്കുകളുള്ള വികസ്വര രാജ്യങ്ങളെ വെള്ളപ്പൊക്കം അനുപാതമില്ലാതെ ബാധിക്കുന്നു. കാലാവസ്ഥാ വ്യതിയാനം മൂലമുള്ള വെള്ളപ്പൊക്കവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ദുരന്തങ്ങൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നത് ഫലപ്രദമായ മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് സംവിധാനങ്ങളുടെ അടിയന്തിരാവസ്ഥയ്ക്ക് അടിവരയിടുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ദുർബലരായ ജനസംഖ്യയുടെ 90% താമസിക്കുന്ന താഴ്ന്ന, ഇടത്തരം വരുമാനമുള്ള രാജ്യങ്ങളിൽ. ലോകബാങ്ക് പറയുന്നതനുസരിച്ച്, വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിലെ വെള്ളപ്പൊക്ക മുൻകരുതൽ സംവിധാനങ്ങൾ വികസിത നിലവാരത്തിലേക്ക് നവീകരിക്കുന്നത് പ്രതിവർഷം ശരാശരി 23,000 ജീവൻ രക്ഷിക്കും. എന്നിരുന്നാലും, വ്യക്തിഗത ജലാശയ കാലിബ്രേഷൻ്റെ ആവശ്യകതയും ദുർബല പ്രദേശങ്ങളിൽ പരിമിതമായ പ്രവചനവും ഉൾപ്പെടെയുള്ള വെല്ലുവിളികൾ നിലനിൽക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) ഉപയോഗിച്ച് നദിയിലെ വെള്ളപ്പൊക്കം പ്രവചിക്കാൻ 5-ലധികം രാജ്യങ്ങളിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് ഡാറ്റാ ദൗർലഭ്യവും ദുർബലവുമായ പ്രദേശങ്ങളിൽ അതിൻ്റെ സാധ്യതയുള്ള പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്ന ഗൂഗിളിൻ്റെ ഗവേഷണ പ്രബന്ധം ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കും.
ഉള്ളടക്ക പട്ടിക
വെള്ളപ്പൊക്കത്തിൻ്റെ വിനാശകരമായ ആഘാതം
പ്രകൃതിദുരന്തത്തിൻ്റെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ തരം വെള്ളപ്പൊക്കമാണ്, വെള്ളപ്പൊക്കവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ദുരന്തങ്ങളുടെ നിരക്ക് 2000 മുതൽ ഇരട്ടിയിലധികമായി. നരവംശ കാലാവസ്ഥാ വ്യതിയാനം മൂലമുണ്ടാകുന്ന ത്വരിതഗതിയിലുള്ള ജലശാസ്ത്ര ചക്രമാണ് ഈ വർദ്ധനവിന് കാരണം. വെള്ളപ്പൊക്കത്തിൻ്റെ ആഘാതം പ്രത്യേകിച്ച് വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിൽ വളരെ രൂക്ഷമാണ്, അവിടെ ജനങ്ങൾ വെള്ളപ്പൊക്ക അപകടസാധ്യതകൾക്ക് ഇരയാകുന്നു. വെള്ളപ്പൊക്കത്തിൻ്റെ വിനാശകരമായ അനന്തരഫലങ്ങൾ, മനുഷ്യരുടെ ജീവനും സ്വത്തിനുംമേലുള്ള ആഘാതം ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് കൃത്യവും സമയബന്ധിതവുമായ വെള്ളപ്പൊക്ക മുന്നറിയിപ്പുകളുടെ അടിയന്തിര ആവശ്യത്തിന് അടിവരയിടുന്നു.
വെള്ളപ്പൊക്ക പ്രവചനത്തിൻ്റെ നിലവിലെ അവസ്ഥ
വെള്ളപ്പൊക്ക പ്രവചനത്തിൻ്റെ നിലവിലെ അവസ്ഥ വെല്ലുവിളികളെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ജലശാസ്ത്രപരമായ പ്രവചന മോഡലുകൾക്ക് കാലിബ്രേഷനായി കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റ ആവശ്യമുള്ള തടങ്ങളിൽ. ഈ പരിമിതി വെള്ളപ്പൊക്ക പ്രവചനങ്ങളുടെ കൃത്യതയെയും ലീഡ് സമയത്തെയും തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് വെള്ളപ്പൊക്കത്തിൻ്റെ മാനുഷിക ആഘാതങ്ങൾക്ക് ഇരയാകാവുന്ന പ്രദേശങ്ങളിൽ. വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിൽ ഇടതൂർന്ന സ്ട്രീംഫ്ലോ ഗേജ് ശൃംഖലകളുടെ അഭാവം വെള്ളപ്പൊക്ക മുന്നറിയിപ്പുകളുടെ കൃത്യതയില്ലായ്മയെ കൂടുതൽ വഷളാക്കുന്നു, വിശ്വസനീയമായ വെള്ളപ്പൊക്ക പ്രവചനങ്ങളിലേക്കുള്ള മെച്ചപ്പെട്ട ആഗോള പ്രവേശനത്തിൻ്റെ നിർണായക ആവശ്യം ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു.
പ്രതീക്ഷയുടെ ഒരു കിരണം: രക്ഷാപ്രവർത്തനത്തിലേക്ക് Google AI
ഗൂഗിൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (എഐ) ആഗോള വെള്ളപ്പൊക്ക പ്രവചനത്തിൻ്റെ വെല്ലുവിളികൾക്ക് വാഗ്ദാനമായ ഒരു പരിഹാരം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. AI, ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ എന്നിവ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, അങ്ങേയറ്റത്തെ നദീതീര സംഭവങ്ങളുടെ ഹ്രസ്വകാല പ്രവചനങ്ങളുടെ കൃത്യത, തിരിച്ചുവിളിക്കൽ, ലീഡ് സമയം എന്നിവ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സാധ്യതയുണ്ട്. 80-ലധികം രാജ്യങ്ങളിൽ തത്സമയം പൊതുവായി ലഭ്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു പ്രവർത്തന സംവിധാനത്തിൻ്റെ വികസനം, പ്രവർത്തനരഹിതമായ തടങ്ങളിൽ നേരത്തേയും കൃത്യവുമായ വെള്ളപ്പൊക്ക മുന്നറിയിപ്പുകൾ നൽകാനുള്ള AI-യുടെ കഴിവ് തെളിയിക്കുന്നു. വിശ്വസനീയമായ വെള്ളപ്പൊക്ക പ്രവചനങ്ങളിലേക്കും മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് സംവിധാനങ്ങളിലേക്കും ആഗോള പ്രവേശനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഇത് ഗണ്യമായ പുരോഗതിയെ അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു.
[ഉൾച്ചേർത്ത ഉള്ളടക്കം]
ഗൂഗിൾ റിസർച്ച് പേപ്പർ: പ്രളയ പ്രവചനത്തിൽ AI വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു
ദി ഗൂഗിൾ റിസർച്ച് പേപ്പർ ഓപ്പൺ, പബ്ലിക് ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) ഉപയോഗിച്ച് വെള്ളപ്പൊക്ക പ്രവചനത്തിൽ കാര്യമായ പുരോഗതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അന്താരാഷ്ട്ര നദികളിലെ തീവ്ര സംഭവങ്ങളുടെ പ്രവചനങ്ങളിലേക്കുള്ള ആഗോള പ്രവേശനത്തിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാൻ AI യുടെ സാധ്യതകളെ പഠനം വിലയിരുത്തുന്നു. AI-യെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, 7-ലധികം രാജ്യങ്ങളിൽ ഹ്രസ്വകാല (80-ദിവസം) വെള്ളപ്പൊക്ക പ്രവചനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രവർത്തന സംവിധാനം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, പണ നിരക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വെബ്‌സൈറ്റ് രജിസ്ട്രേഷൻ പോലുള്ള ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ തത്സമയ പ്രവചനങ്ങൾ നൽകുന്നു.
ആഗോള പ്രളയ പ്രവചനങ്ങൾക്കായി AI ഉപയോഗിക്കുന്നു
ഗ്ലോബൽ വെള്ളപ്പൊക്ക പ്രവചനങ്ങൾക്കായി AI യുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് Google ഗവേഷണ പ്രബന്ധം പരിശോധിക്കുന്നു, ഹൈഡ്രോളജിക്കൽ നൗകാസ്റ്റ് മോഡലുകളുടെ മുൻ ജോലികൾ വിപുലീകരിക്കുന്ന ഒരു AI സ്ട്രീംഫ്ലോ പ്രവചന മാതൃകയുടെ വികസനം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു ദീർഘകാല ഹ്രസ്വകാല മെമ്മറി (LSTM) 7 ദിവസത്തെ പ്രവചന ചക്രവാളത്തിലൂടെ പ്രതിദിന സ്ട്രീംഫ്ലോ പ്രവചിക്കാൻ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ. ശ്രദ്ധേയമായി, AI മോഡൽ സ്ട്രീംഫ്ലോ ഡാറ്റയെ ഇൻപുട്ടുകളായി ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല, തത്സമയ ഡാറ്റ ലഭ്യതയുടെ വെല്ലുവിളിയെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് പ്രവർത്തനരഹിതമായ സ്ഥലങ്ങളിൽ. ചരിത്രപരവും പ്രവചനവുമായ കാലാവസ്ഥാ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയ്ക്കായി പ്രത്യേക എൽഎസ്ടിഎം യൂണിറ്റുകളുള്ള ഒരു എൻകോഡർ-ഡീകോഡർ മോഡൽ മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചർ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
ഓപ്പൺ ഡാറ്റ മുതൽ തത്സമയ പ്രവചനങ്ങൾ വരെ
AI മോഡലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത പ്രവർത്തന സംവിധാനം 80-ലധികം രാജ്യങ്ങളിൽ തത്സമയ വെള്ളപ്പൊക്ക പ്രവചനങ്ങൾ നൽകുന്നു, വിശ്വസനീയമായ വെള്ളപ്പൊക്ക മുന്നറിയിപ്പുകളിലേക്കുള്ള ആഗോള പ്രവേശനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൽ ഒരു സുപ്രധാന നാഴികക്കല്ല് അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു. തത്സമയ പ്രവചനങ്ങളുടെ ലഭ്യത പ്രകടമാക്കുന്നതുപോലെ, ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ ഹ്രസ്വകാല പ്രവചനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാനുള്ള സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ കഴിവ്
കൂടാതെ സൗജന്യമായി, വെള്ളപ്പൊക്ക സംഭവങ്ങൾക്കുള്ള മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് സംവിധാനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള AI-യുടെ സാധ്യതകൾ അടിവരയിടുന്നു.
അത്യാധുനിക നിലവാരത്തിനപ്പുറം
AI മോഡലിൻ്റെ പ്രകടനം നിലവിലെ അത്യാധുനിക ആഗോള മോഡലിംഗ് സിസ്റ്റമായ കോപ്പർനിക്കസ് എമർജൻസി മാനേജ്‌മെൻ്റ് സർവീസ് ഗ്ലോബൽ ഫ്‌ളഡ് അവയർനസ് സിസ്റ്റം (ഗ്ലോഫാസ്). ഗ്ലോഫാസിൽ നിന്നുള്ള നൗകാസ്റ്റുകളുടെ വിശ്വാസ്യതയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതോ മികച്ചതോ ആയ അഞ്ച് ദിവസം വരെ ലീഡ് സമയത്ത്, AI-അധിഷ്‌ഠിത പ്രവചനം, പ്രവർത്തനരഹിതമായ ജലാശയങ്ങളിലെ തീവ്രമായ നദീതട സംഭവങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിൽ വിശ്വാസ്യത കൈവരിക്കുന്നുവെന്ന് പഠനം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, അഞ്ച് വർഷത്തെ റിട്ടേൺ പിരീഡ് ഇവൻ്റുകളിലെ AI മോഡലിൻ്റെ കൃത്യത, ഒരു വർഷത്തെ റിട്ടേൺ പിരീഡ് ഇവൻ്റുകളിലെ നിലവിലെ കൃത്യതകൾക്ക് സമാനമോ മികച്ചതോ ആണ്.
ഹുഡിൻ്റെ കീഴിൽ: AI മോഡൽ
തലച്ചോറിൻ്റെ നിർമ്മാണം
കാലാവസ്ഥാ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള സ്ട്രീംഫ്ലോ ഡാറ്റയുടെ ക്രമങ്ങൾ അനുകരിക്കുന്നതിന് എൽഎസ്ടിഎം നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഹൈഡ്രോളജിക്കൽ നൗകാസ്റ്റ് മോഡലുകളിൽ AI സ്ട്രീംഫ്ലോ ഫോർകാസ്റ്റിംഗ് മോഡൽ മുമ്പത്തെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ വിപുലീകരിക്കുന്നു. കാലാവസ്ഥാ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ (എൻകോഡർ എൽഎസ്ടിഎം) ചരിത്രപരമായ ശ്രേണിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു എൽഎസ്ടിഎമ്മും കാലാവസ്ഥാ പ്രവചനങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഇൻപുട്ടുകളോടെ 7 ദിവസത്തെ പ്രവചന ചക്രവാളത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന മറ്റൊരു എൽഎസ്ടിഎമ്മും (ഡീകോഡർ എൽഎസ്ടിഎം) മോഡൽ എൻകോഡർ-ഡീകോഡർ ആർക്കിടെക്ചർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രവർത്തനരഹിതമായ സ്ഥലങ്ങളിൽ തത്സമയ ഡാറ്റ ലഭ്യമല്ലാത്തതിനാൽ മോഡൽ സ്ട്രീംഫ്ലോ ഡാറ്റ ഇൻപുട്ടുകളായി ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല, കൂടാതെ ബെഞ്ച്മാർക്ക് (GloFAS) ഓട്ടോറിഗ്രസീവ് ഇൻപുട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല. 152,259 വാട്ടർഷെഡുകളിൽ നിന്നുള്ള 5,680 വർഷത്തേക്കുള്ള മോഡൽ ഇൻപുട്ടുകളും സ്ട്രീംഫ്ലോ ടാർഗെറ്റുകളും ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, മൊത്തം വലുപ്പം 60 GB ഡിസ്കിലേക്ക് സംരക്ഷിച്ചു.
ഡാറ്റ ടൈംലൈൻ
AI മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലനത്തിനും പ്രവചനത്തിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓരോ ഉറവിടത്തിൽ നിന്നും ലഭ്യമായ ഡാറ്റ കാലയളവുകൾ ചിത്രം കാണിക്കുന്നു. പരിശീലന വേളയിൽ, മറ്റൊരു ഡാറ്റ ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് സമാനമായ വേരിയബിൾ ഉപയോഗിച്ചോ അല്ലെങ്കിൽ ശരാശരി മൂല്യം കണക്കാക്കിയോ ഒരു ബൈനറി ഫ്ലാഗ് ചേർത്ത് കണക്കാക്കിയ മൂല്യത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയോ നഷ്ടപ്പെട്ട ഡാറ്റ കണക്കാക്കുന്നു. എൻകോഡറിനും ഡീകോഡറിനും എൽഎസ്ടിഎമ്മുകൾക്കായി 365 സെൽ സ്റ്റേറ്റുകളുടെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന വലുപ്പത്തോടുകൂടിയ, 256 ദിവസത്തെ ഹിൻഡ്‌കാസ്റ്റ് സീക്വൻസ് ദൈർഘ്യമാണ് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നത്.
AI മോഡൽ എത്ര നന്നായി പ്രവചിക്കുന്നു?
AI മോഡലിൻ്റെ പ്രകടനം ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ പരീക്ഷണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വിലയിരുത്തി, 5,680 ഗേജുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സമയവും സ്ഥലവും വിഭജിച്ച് സാമ്പിളിനു പുറത്തുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഓരോ സമയ ഘട്ടത്തിലും പ്രവചന ലീഡ് സമയത്തും ഏരിയ-നോർമലൈസ്ഡ് സ്ട്രീംഫ്ലോ ഡിസ്ചാർജിൽ ഒരൊറ്റ അസമമായ ലാപ്ലേഷ്യൻ വിതരണത്തിൻ്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ മോഡൽ പ്രവചിക്കുന്നു. 50,000 ബാച്ച് വലുപ്പമുള്ള 256 മിനിബാച്ചുകളിൽ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ചു, പരിശീലന-കാലയളവിലെ ഡാറ്റയുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ശരാശരി കുറയ്ക്കുകയും ഹരിക്കുകയും ചെയ്തുകൊണ്ട് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഇൻപുട്ടുകൾ.
മോഡൽ പരീക്ഷണത്തിന് വിധേയമാക്കുന്നു
ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ ഭൂഖണ്ഡങ്ങളിലുടനീളം വിഭജനം, കാലാവസ്ഥാ മേഖലകൾ, ജലശാസ്ത്രപരമായി വേർതിരിക്കുന്ന നീർത്തടങ്ങളുടെ ഗ്രൂപ്പുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. AI മോഡൽ ലൊക്കേഷനിലും സമയത്തിലും സാമ്പിളിന് പുറത്ത് വിലയിരുത്തി, മൂന്ന് പ്രത്യേക പരിശീലനം ലഭിച്ച എൻകോഡർ-ഡീകോഡർ എൽഎസ്ടിഎമ്മുകളുടെ ഒരു സമന്വയത്തിൽ നിന്ന് പ്രവചിച്ച ഹൈഡ്രോഗ്രാഫുകളുടെ ശരാശരിയുടെ ഫലമായി ഒരു ഹൈഡ്രോഗ്രാഫ് വഴിയാണ് ഫലങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തത്.
ഹൈഡ്രോഗ്രാഫ് മെട്രിക്സ് ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ വിലയിരുത്തുന്നു
AI മോഡലിനായുള്ള ഹൈഡ്രോഗ്രാഫ് മെട്രിക്‌സും GloFAS മൊത്തത്തിലുള്ള മൂല്യനിർണ്ണയ ഗേജുകളും വിലയിരുത്തി, ലീഡ് സമയം വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് സ്‌കോറുകൾ കുറയുന്നു. 2014-2021 കാലയളവിൽ ഫലങ്ങൾ കണക്കാക്കി, കൂടാതെ മെട്രിക്സ് വിപുലീകൃത ഡാറ്റ പട്ടിക 1-ൽ ലിസ്‌റ്റ് ചെയ്‌തു. കൂടാതെ, AI മോഡലിനായുള്ള ഹൈഡ്രോഗ്രാഫ് മെട്രിക്‌സും GloFAS കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്ത 1,144 ഗേജുകളിലെ GloFAS ഉം വിലയിരുത്തി, ലീഡ് വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് സ്‌കോറുകൾ കുറയുന്നു. സമയം.
എന്താണ് AI ടിക്ക് ഉണ്ടാക്കുന്നത്?
AI മോഡലിൽ ഉയർന്നതും കുറഞ്ഞ വിശ്വാസ്യതയും ഏത് ജിയോഫിസിക്കൽ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളാണ് നിർണ്ണയിക്കുന്നതെന്ന് സൂചിപ്പിക്കാൻ വിശ്വാസ്യത ക്ലാസിഫയറുകളിൽ നിന്നുള്ള ഫീച്ചർ പ്രാധാന്യമുള്ള റാങ്കിംഗ് ഉപയോഗിച്ചു. AI മോഡലിൻ്റെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട സവിശേഷതകളിൽ ഡ്രെയിനേജ് ഏരിയ, ശരാശരി വാർഷിക പൊട്ടൻഷ്യൽ ബാഷ്പീകരണം (പിഇടി), ശരാശരി വാർഷിക യഥാർത്ഥ ബാഷ്പീകരണം (എഇടി), എലവേഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ വിശ്വാസ്യത സ്‌കോറുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, ഇത് മോഡലിലെ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള രേഖീയമല്ലാത്തതും പാരാമീറ്റർ ഇടപെടലും സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
ഹൈഡ്രോളജിക്കൽ മോഡലിംഗ് പക്വത പ്രാപിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, വെള്ളപ്പൊക്ക സാധ്യതയുള്ള പല പ്രദേശങ്ങളിലും വിശ്വസനീയമായ പ്രവചനവും നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് സംവിധാനങ്ങളും ഇല്ല. AI-യും ഓപ്പൺ ഡാറ്റയും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നത് എങ്ങനെ ഹ്രസ്വകാല പ്രവചനങ്ങളുടെ കൃത്യത, തിരിച്ചുവിളിക്കൽ, അങ്ങേയറ്റത്തെ നദീതീര സംഭവങ്ങൾക്കുള്ള ലീഡ് സമയം എന്നിവയെ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുമെന്ന് Google ഗവേഷണ പ്രബന്ധം തെളിയിക്കുന്നു. AI- അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രവചനം, നിലവിലെ ആഗോള നൗകാസ്റ്റുകളുടെ വിശ്വാസ്യത 5-ദിവസത്തെ ലീഡ് സമയത്തേക്ക് നീട്ടിക്കൊണ്ടും ആഫ്രിക്കയിലെ പ്രവചന കഴിവുകൾ യൂറോപ്പുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന തലത്തിലേക്ക് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയും ഒരു വാഗ്ദാനമായ പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
മാത്രമല്ല, പ്രവേശന തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ തത്സമയം ഈ പ്രവചനങ്ങൾ പരസ്യമായി നൽകുന്നത് വെള്ളപ്പൊക്ക മുന്നറിയിപ്പുകൾ സമയബന്ധിതമായി പ്രചരിപ്പിക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു. ഈ പുരോഗതി ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, കാരവൻ പോലുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സംരംഭങ്ങളിലൂടെ കൃത്യമായ മോഡലുകളും തത്സമയ അപ്‌ഡേറ്റുകളും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഹൈഡ്രോളജിക്കൽ ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള ആക്‌സസ് വർദ്ധിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലിന് ഇടമുണ്ട്. ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ആളുകളെ ജീവനും സ്വത്തിനും മേലുള്ള വിനാശകരമായ ആഘാതങ്ങളിൽ നിന്ന് സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് ആഗോള വെള്ളപ്പൊക്ക പ്രവചനങ്ങളും നേരത്തെയുള്ള അലേർട്ടുകളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് നിർണായകമാണ്. AI, ഓപ്പൺ ഡാറ്റ, സഹകരണ ശ്രമങ്ങൾ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഈ സുപ്രധാന ലക്ഷ്യത്തിലേക്കുള്ള വഴി തുറക്കുന്നു.
- SEO പവർ ചെയ്ത ഉള്ളടക്കവും PR വിതരണവും. ഇന്ന് ആംപ്ലിഫൈഡ് നേടുക.
- PlatoData.Network ലംബ ജനറേറ്റീവ് Ai. സ്വയം ശാക്തീകരിക്കുക. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- PlatoAiStream. Web3 ഇന്റലിജൻസ്. വിജ്ഞാനം വർധിപ്പിച്ചു. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- പ്ലേറ്റോഇഎസ്ജി. കാർബൺ, ക്ലീൻ ടെക്, ഊർജ്ജം, പരിസ്ഥിതി, സോളാർ, മാലിന്യ സംസ്കരണം. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- പ്ലേറ്റോ ഹെൽത്ത്. ബയോടെക് ആൻഡ് ക്ലിനിക്കൽ ട്രയൽസ് ഇന്റലിജൻസ്. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- അവലംബം: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/google-ai-predicts-riverine-flood-in-advance/
