जलवायु चुनौतियों से निपटने के लिए आईबीएम और नासा कैसे भू-स्थानिक एआई को पुनर्परिभाषित कर रहे हैं

जलवायु परिवर्तन के कारण ईंधन बाढ़, तूफान, सूखा और जंगल की आग जैसी लगातार गंभीर होती मौसम की घटनाओं के कारण, पारंपरिक आपदा प्रतिक्रिया पद्धतियाँ टिकने के लिए संघर्ष कर रही हैं। जबकि उपग्रह प्रौद्योगिकी, ड्रोन और रिमोट सेंसर में प्रगति बेहतर निगरानी की अनुमति देती है, इस महत्वपूर्ण डेटा तक पहुँच कुछ संगठनों तक ही सीमित है, जिससे कई शोधकर्ता और नवप्रवर्तक वे उपकरण खो देते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता होती है। प्रतिदिन उत्पन्न होने वाले भू-स्थानिक डेटा की बाढ़ भी एक चुनौती बन गई है - संगठनों पर बोझ बढ़ रहा है और सार्थक जानकारी निकालना कठिन हो रहा है। इन मुद्दों को संबोधित करने के लिए, विशाल डेटासेट को कार्रवाई योग्य जलवायु अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए स्केलेबल, सुलभ और बुद्धिमान उपकरणों की आवश्यकता है। यहीं पर भू-स्थानिक एआई महत्वपूर्ण हो जाता है - एक उभरती हुई तकनीक जिसमें बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता है, जो अधिक सटीक, सक्रिय और समय पर भविष्यवाणियां प्रदान करती है। यह लेख उन्नत, अधिक सुलभ भू-स्थानिक एआई विकसित करने के लिए आईबीएम और नासा के बीच अभूतपूर्व सहयोग का पता लगाता है, जो अभिनव पर्यावरणीय और जलवायु समाधानों को चलाने के लिए आवश्यक उपकरणों के साथ व्यापक दर्शकों को सशक्त बनाता है।

आईबीएम और नासा क्यों फाउंडेशन जियोस्पेशियल एआई में अग्रणी हैं

फाउंडेशन मॉडल (FM) AI में एक नए मोर्चे का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिसे बड़ी मात्रा में लेबल रहित डेटा से सीखने और कई डोमेन में अपनी अंतर्दृष्टि को लागू करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह दृष्टिकोण कई प्रमुख लाभ प्रदान करता है। पारंपरिक AI मॉडल के विपरीत, FM बड़े पैमाने पर, श्रमसाध्य रूप से क्यूरेट किए गए डेटासेट पर निर्भर नहीं होते हैं। इसके बजाय, वे छोटे डेटा नमूनों पर फाइनट्यून कर सकते हैं, जिससे समय और संसाधन दोनों की बचत होती है। यह उन्हें जलवायु अनुसंधान में तेजी लाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाता है, जहां बड़े डेटासेट एकत्र करना महंगा और समय लेने वाला हो सकता है।

इसके अलावा, FM विशेष अनुप्रयोगों के विकास को सुव्यवस्थित करते हैं, जिससे अनावश्यक प्रयास कम होते हैं। उदाहरण के लिए, एक बार FM को प्रशिक्षित कर दिया जाता है, तो इसे कई डाउनस्ट्रीम अनुप्रयोगों जैसे कि प्राकृतिक आपदाओं की निगरानी या भूमि उपयोग को ट्रैक करने के लिए व्यापक पुनर्प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना अनुकूलित किया जा सकता है। हालाँकि प्रारंभिक प्रशिक्षण प्रक्रिया में महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता हो सकती है, जिसके लिए हजारों GPU घंटों की आवश्यकता होती है। हालाँकि, एक बार उन्हें प्रशिक्षित कर दिया जाता है, तो अनुमान के दौरान उन्हें चलाने में केवल कुछ मिनट या सेकंड लगते हैं।

इसके अतिरिक्त, एफएम उन्नत मौसम मॉडल को व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ बना सकते हैं। पहले, केवल अच्छी तरह से वित्त पोषित संस्थान ही जटिल बुनियादी ढांचे का समर्थन करने के लिए संसाधनों के साथ इन मॉडलों को चला सकते थे। हालांकि, पूर्व-प्रशिक्षित एफएम के उदय के साथ, जलवायु मॉडलिंग अब शोधकर्ताओं और नवप्रवर्तकों के एक व्यापक समूह की पहुंच में है, जिससे तेजी से खोज और अभिनव पर्यावरणीय समाधानों के लिए नए रास्ते खुल रहे हैं।

फाउंडेशन जियोस्पेशियल एआई की उत्पत्ति

एफएम की विशाल क्षमता ने आईबीएम और नासा को पृथ्वी के पर्यावरण का एक व्यापक एफएम बनाने के लिए सहयोग करने के लिए प्रेरित किया है। इस साझेदारी का मुख्य उद्देश्य शोधकर्ताओं को नासा के व्यापक पृथ्वी डेटासेट से प्रभावी और सुलभ तरीके से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाना है।

इस खोज में, वे अगस्त 2023 में एक अग्रणी के अनावरण के साथ एक महत्वपूर्ण सफलता प्राप्त करते हैं भूस्थानिक डेटा के लिए एफएमइस मॉडल को नासा के विशाल उपग्रह डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें उपग्रह से प्राप्त छवियों का 40 साल का संग्रह शामिल था। हार्मोनाइज़्ड लैंडसैट सेंटिनल-2 (एचएलएस) कार्यक्रम। यह भू-स्थानिक डेटा की पर्याप्त मात्रा को कुशलतापूर्वक संसाधित करने के लिए ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर सहित उन्नत AI तकनीकों का उपयोग करता है। आईबीएम का क्लाउड वेला सुपरकंप्यूटर और वाटसनएक्स एफएम स्टैक के साथ, एचएलएस मॉडल पारंपरिक गहन शिक्षण मॉडल की तुलना में चार गुना तेजी से डेटा का विश्लेषण कर सकता है, जबकि प्रशिक्षण के लिए काफी कम लेबल वाले डेटासेट की आवश्यकता होती है।

इस मॉडल के संभावित अनुप्रयोग व्यापक हैं, जिसमें भूमि उपयोग में परिवर्तन और प्राकृतिक आपदाओं की निगरानी से लेकर फसल की पैदावार की भविष्यवाणी तक शामिल है। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह शक्तिशाली उपकरण मुफ़्त में उपलब्ध है उपलब्ध हगिंग फेस पर एक नया कार्यक्रम शुरू किया जाएगा, जिससे दुनिया भर के शोधकर्ताओं और नवप्रवर्तकों को इसकी क्षमताओं का उपयोग करने और जलवायु एवं पर्यावरण विज्ञान की उन्नति में योगदान करने का अवसर मिलेगा।

फाउंडेशन जियोस्पेशियल एआई में प्रगति

इस गति को आगे बढ़ाते हुए, आईबीएम और नासा ने हाल ही में एक और क्रांतिकारी ओपन-सोर्स मॉडल एफएम प्रस्तुत किया है: पृथ्वी WxCयह मॉडल अल्पकालिक मौसम संबंधी चुनौतियों और दीर्घकालिक जलवायु पूर्वानुमानों, दोनों को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। अनुसंधान और अनुप्रयोगों के लिए आधुनिक युग के पूर्वव्यापी विश्लेषण, संस्करण 40 से नासा के 2 वर्षों के पृथ्वी अवलोकन डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित।मेर्रा-2), एफएम पारंपरिक पूर्वानुमान मॉडल की तुलना में महत्वपूर्ण प्रगति प्रदान करता है।

मॉडल का निर्माण एक का उपयोग करके किया गया है दृष्टि ट्रांसफार्मर और एक मास्क्ड ऑटोएनकोडर, जिससे यह समय के साथ स्थानिक डेटा को एनकोड करने में सक्षम हो जाता है। अस्थायी ध्यान तंत्र, FM MERRA-2 पुनर्विश्लेषण डेटा का विश्लेषण कर सकता है, जो विभिन्न अवलोकन धाराओं को एकीकृत करता है। मॉडल पारंपरिक जलवायु मॉडल की तरह गोलाकार सतह और एक सपाट, आयताकार ग्रिड दोनों पर काम कर सकता है, जिससे यह बिना रिज़ॉल्यूशन खोए वैश्विक और क्षेत्रीय दृश्यों के बीच बदलाव कर सकता है।

यह अनूठी वास्तुकला पृथ्वी को वैश्विक, क्षेत्रीय और स्थानीय पैमाने पर ठीक-ठाक करने में सक्षम बनाती है, जबकि सेकंड में एक मानक डेस्कटॉप कंप्यूटर पर चलती है। इस एफएम मॉडल को स्थानीय मौसम की भविष्यवाणी से लेकर चरम मौसम की घटनाओं की भविष्यवाणी करने, वैश्विक जलवायु सिमुलेशन के स्थानिक संकल्प को बढ़ाने और पारंपरिक मॉडलों में भौतिक प्रक्रियाओं के प्रतिनिधित्व को परिष्कृत करने सहित कई अनुप्रयोगों के लिए नियोजित किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, पृथ्वी दो के साथ आता है सुधारी विशिष्ट वैज्ञानिक और औद्योगिक उपयोगों के लिए डिज़ाइन किए गए संस्करण, पर्यावरण विश्लेषण के लिए और भी अधिक सटीकता प्रदान करते हैं। मॉडल स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है उपलब्ध गले लगाने वाले चेहरे पर.

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आईबीएम और नासा की साझेदारी भू-स्थानिक एआई को नए सिरे से परिभाषित कर रही है, जिससे शोधकर्ताओं और नवप्रवर्तकों के लिए जलवायु संबंधी चुनौतियों का समाधान करना आसान हो गया है। बड़े डेटासेट का प्रभावी ढंग से विश्लेषण करने वाले आधारभूत मॉडल विकसित करके, यह सहयोग गंभीर मौसम संबंधी घटनाओं की भविष्यवाणी और प्रबंधन करने की हमारी क्षमता को बढ़ाता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह व्यापक दर्शकों के लिए इन शक्तिशाली उपकरणों तक पहुँच का द्वार खोलता है, जो पहले केवल उच्च-संसाधन वाले संस्थानों तक ही सीमित थे। जैसे-जैसे ये उन्नत एआई मॉडल अधिक लोगों के लिए सुलभ होते जाएँगे, वे ऐसे नवोन्मेषी समाधानों का मार्ग प्रशस्त करेंगे जो जलवायु परिवर्तन का अधिक प्रभावी और ज़िम्मेदारी से सामना करने में हमारी मदद कर सकते हैं।