2025 တက္ကဆက်ရေကြီးမှုများအတွင်း AI မအောင်မြင်ရခြင်း- သဘာဝဘေးအန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် အဓိကသင်ခန်းစာများ

2025 ခုနှစ် ဇူလိုင်လတွင် တက္ကဆက်ပြည်နယ်သည် ၎င်း၏သမိုင်းတွင် အဆိုးရွားဆုံးရေကြီးမှုတစ်ခု ကြုံတွေ့ခဲ့ရသည်။ ဘေးဥပဒ်က ပိုများတယ်။ 145 ဘဝတွေကို ဒေါ်လာဘီလီယံနှင့်ချီ၍ ပျက်စီးဆုံးရှုံးခဲ့ရသည်။ မြင့်တက်လာသော ရေအရှိန်နှင့် တွန်းအားအတွက် လူမှုအသိုက်အဝန်း အများအပြားက ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားခြင်းမရှိပေ။ စွမ်းရည်ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ယုံကြည်နေသော်လည်း ယင်းသည် ဖြစ်ပျက်ခဲ့သည်။ Artificial Intelligence (AI) ကို ထိုသို့သောဖြစ်ရပ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်နှင့် စီမံခန့်ခွဲရန်။

လွန်ကဲသောရာသီဥတုကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်အတွက် AI ကိုအရေးပါသောဖြေရှင်းချက်အဖြစ် နှစ်ပေါင်းများစွာတင်ပြခဲ့သည်။ အစိုးရများနှင့် ကျွမ်းကျင်သူများသည် ကြိုတင်သတိပေးသည့်စနစ်များ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ၎င်းကို မှီခိုအားထားခဲ့ကြသည်။ သို့သော်လည်း ဤအကျပ်အတည်းအတွင်းတွင်၊ နည်းပညာသည် မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း မလုပ်ဆောင်နိုင်ခဲ့ပါ။ AI သည် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးစွမ်းသော်လည်း ၎င်းတွင် အကန့်အသတ်များရှိကြောင်း ဤအဖြစ်အပျက်က ပြသသည်။ အနာဂတ် ရာသီဥတုဆိုင်ရာ အရေးပေါ်အခြေအနေများ ရင်ဆိုင်ရချိန်တွင် အများပြည်သူ ဘေးကင်းရေး ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် ဤကန့်သတ်ချက်များကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း နားလည်ပြီး ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရပါမည်။

2025 ခုနှစ် တက္ကဆက်ရေကြီးမှုများ- နိုးထရန် ခေါ်ဆိုမှု

4 ခုနှစ် ဇူလိုင်လ 2025 ရက်နေ့တွင် Central Texas သည် မကြာသေးမီက အမေရိကန်သမိုင်းတွင် လူအသေအပျောက်အများဆုံး ကုန်းတွင်းရေကြီးမှုတစ်ခုနှင့် ရင်ဆိုင်ခဲ့ရသည်။ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် လူသိများသည်။ Flash Flood Alley ၊သည်ရက်ပိုင်းအတွင်း မိုးသည်းထန်စွာရွာသွန်းနေ သော ဒေသဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် ဒီနေ့ခေတ်မှာတော့ အခြေအနေတွေက မြန်မြန်ဆန်ဆန် ဆိုးရွားလာပါတယ်။ နာရီအနည်းငယ်အတွင်း ဂွါဒါလူပီမြစ်သည် အောက်မှ သိသိသာသာ မြင့်တက်လာသည်။ ၃ပေမှ ၃၄ပေကျော် အချို့နေရာများတွင် ရေသည် ကမ်းပါးများကို ဖြတ်၍ နေအိမ်များ၊ မော်တော် ယာဉ်များနှင့် လူများကို မျောပါသွားခဲ့သည်။

ရှားရှားပါးပါး ရာသီဥတုအခြေအနေများ ရောနှောကာ အပူပိုင်းမုန်တိုင်း Barry ၏ အကြွင်းအကျန်များမှ အစိုဓာတ်ကြောင့် ဧရိယာအနှံ့ ရွေ့လျားနေသော အခြားမုန်တိုင်းများနှင့် ပေါင်းစပ်ဖြစ်ပေါ်ခဲ့သည်။ မိုးခေါင်မှုကြောင့် တင်းမာပြီးသား ဒေသ၏ မြေဆီလွှာသည် ရုတ်တရက် မိုးရွာသွန်းမှုကို မစုပ်ယူနိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့် သုံးနာရီအတွင်း အချို့နေရာများတွင် မိုးရေ ၁၀ လက်မကျော် ရွာသွန်းခဲ့သည်။ ဤပြင်းထန်သော မိုးရွာသွန်းမှုကို ထိုဒေသရှိ လူအနည်းငယ်သာ မြင်ဖူးကြသည်။

Kerrville ကဲ့သို့သော အသိုက်အဝန်းများသည် အဆိုးရွားဆုံး ခံခဲ့ရသည်။ ကလေးငယ် ၃၇ ဦးနှင့် ဝန်ထမ်းအဖွဲ့ဝင်များ အပါအဝင် အနည်းဆုံး လူ ၁၃၅ ဦး သေဆုံးခဲ့သည်။ Camp Mysticမြစ်ကမ်းတစ်လျှောက်တွင်ရှိသော နွေရာသီစခန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရပ်ကွက်တစ်ခုလုံး ရေမြုပ်သွားတယ်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများအပြား ပျက်စီးယိုယွင်းပျက်စီးခဲ့သည်။ လမ်းများ၊ တံတားများနှင့် အရေးကြီးသော အခြေခံအဆောက်အအုံများ ပြိုကျခဲ့သည်။ စုစုပေါင်းဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးမှာ အမေရိကန်ဒေါ်လာ ၁၈ ဘီလီယံမှ ၂၂ ဘီလီယံကြားရှိမည်ဟု ကျွမ်းကျင်သူများက ခန့်မှန်းထားပြီး ၎င်းသည် ဒေသတွင်းသမိုင်းတွင် ဈေးအကြီးဆုံး သဘာဝဘေးအန္တရာယ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်လာသည်။

အရေးပေါ်ဝန်ဆောင်မှုများ လွှမ်းနေပါသည်။ အမျိုးသားမိုးလေဝသဌာနက ကြိုတင်သတိပေးချက် ၂၂ ခုနှင့် ရေကြီးမှုသတိပေးချက်များ ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ဒါပေမယ့် ရေက အရမ်းမြန်တယ်။ အချို့နေရာများတွင် မတူညီသော မော်ဒယ်များမှ ခန့်မှန်းချက်များသည် ရောထွေးသော ရလဒ်များကို ပေးသည်။ ယင်းကြောင့် ရှုပ်ထွေးမှုများ ဖြစ်ပေါ်ခဲ့ပြီး အချို့သော နေရာရွှေ့ပြောင်းရေး ဆုံးဖြတ်ချက်များကို နှောင့်နှေးစေခဲ့သည်။ မြို့အများအပြားတွင် အရေးပေါ်ဥဩများ အလုပ်မလုပ်ပါ။ လူအများအပြားသည် အချိန်မီ လုံလောက်သောသတိပေးမှု မရရှိခဲ့ပေ။ ဓာတ်အားပြတ်တောက်မှုနှင့် မိုဘိုင်းကွန်ရက်ပြဿနာများသည်လည်း ကယ်ဆယ်ရေးသမားများထံ လူများထံ ဆက်သွယ်ရန် သို့မဟုတ် သတင်းအချက်အလက်များ မျှဝေရန် ခက်ခဲစေသည်။

အကျပ်အတည်းကာလအတွင်း X (ယခင် Twitter) ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် အပ်ဒိတ်များ၏ အဓိကအရင်းအမြစ်များဖြစ်လာခဲ့သည်။ လူတွေက ဗီဒီယိုတွေတင်ပြီး အကူအညီတောင်းတယ်။ စေတနာ့ဝန်ထမ်းများသည် ကယ်ဆယ်ရေးလုပ်ငန်းများကို စီစဉ်ရန် ဤမက်ဆေ့ချ်များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ သို့သော် ပို့စ်များစွာကို အတည်မပြုနိုင်ပါ။ ယင်းကြောင့် ရှုပ်ထွေးမှုများ ဖြစ်စေပြီး တစ်ခါတစ်ရံတွင် မှားယွင်းသော အချက်အလက်များကို ဖြန့်ကြက်ခဲ့သည်။

2025 ခုနှစ် ရေကြီးမှုသည် ပြည်နယ်၏ သဘာဝဘေးအန္တရာယ် တုံ့ပြန်ရေးစနစ်တွင် သိသာထင်ရှားသော ချို့ယွင်းချက်များကို မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။ ခန့်မှန်းရေးကိရိယာများသည် မုန်တိုင်း၏အရှိန်နှင့် မလိုက်လျောနိုင်ပါ။ ဆက်သွယ်ရေး ချို့ယွင်းမှုနှင့် ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်မှု မရှိခြင်းသည် ပျက်စီးမှုကို ပိုမိုဆိုးရွားစေသည်။ ဖြစ်ရပ်ဆိုးသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကြိုတင်သတိပေးစနစ်များ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အစီအမံများနှင့် အနာဂတ်တွင် ထိခိုက်လွယ်သောအသိုင်းအဝိုင်းများကို ကာကွယ်ရန်အတွက် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော အခြေခံအဆောက်အဦများ လိုအပ်ကြောင်း မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။

Texas ရေလွှမ်းမိုးမှုကို AI က ဘာကြောင့် တိကျစွာ မခန့်မှန်းနိုင်တာလဲ။

2025 ခုနှစ် ဇူလိုင်လအတွင်း တက္ကဆက်ပြည်နယ်တွင် ရေကြီးမှုများကြောင့် AI စနစ်များသည် ပြီးပြည့်စုံမှုနှင့် ဝေးကွာနေဆဲဖြစ်ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ ဤစနစ်များသည် ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနှင့် စောစီးစွာသတိပေးချက်များကို မပေးနိုင်ပါ။ နည်းပညာနှင့် လူသားဆိုင်ရာ ပြဿနာများစွာ ပေါင်းစည်းလာခဲ့သည်။ ၎င်းတို့တွင် ပျောက်ဆုံးနေသော ဒေတာ၊ အားနည်းသော မော်ဒယ်များ၊ ဆက်သွယ်ရေး ညံ့ဖျင်းမှုနှင့် အရေးပေါ်အဖွဲ့များမှ AI အသုံးပြုမှု အကန့်အသတ်များ ပါဝင်သည်။ ပြဿနာများကို အောက်ပါအတိုင်း ဆွေးနွေးထားပါသည်။

ဒေတာအားနည်းခြင်းနှင့် အချက်အလက်ပျောက်ဆုံးခြင်း။

ရေကြီးမှုကို ထိထိရောက်ရောက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် AI အတွက် တိကျပြီး အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ 2025 ခုနှစ် ဇူလိုင်လတွင် တက္ကဆက်ပြည်နယ် ရေလွှမ်းမိုးမှုအတွင်း၊ တက္ကဆက်ပြည်နယ်အလယ်ပိုင်းရှိ ရေဝေရေလဲငယ်အများအပြားတွင် လုံလောက်သောအာရုံခံကိရိယာများ မရှိခဲ့ပါ။ အချို့နေရာများတွင်၊ ပြင်းထန်သောအခြေအနေများကြောင့် ထုတ်လွှင့်မှုတိုင်းထွာမှုများ မအောင်မြင်ပါ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ အမြင့်ဆုံးကန့်သတ်ချက်သို့ ရောက်ရှိသွားပါသည်။ ၎င်းသည် အဆိုးရွားဆုံးနာရီများအတွင်း ယုံကြည်စိတ်ချရသောဒေတာကို စုဆောင်းရန်ခက်ခဲစေသည်။

NASA ၏ SMAP ဂြိုလ်တုသည် အသုံးဝင်သော မြေဆီလွှာအစိုဓာတ် အချက်အလက်ကို ပေးစွမ်းသော်လည်း ၎င်း၏ ကြည်လင်ပြတ်သားမှု 9 ကီလိုမီတာမှ 36 ကီလိုမီတာအထိသည် ဒေသတွင်း ရေလွှမ်းမိုးမှု ခန့်မှန်းမှုအတွက် ကြမ်းတမ်းလွန်းသည်။ အစောပိုင်းတွင် SMAP တွင် 1 မှ 3 ကီလိုမီတာအကွာအဝေးအထိပိုမိုကြည်လင်ပြတ်သားမှုပေးစွမ်းနိုင်သောရေဒါအာရုံခံကိရိယာတစ်ခုရှိသည်။ ၎င်းသည် 2015 ခုနှစ်တွင် အလုပ်မလုပ်တော့ပါ။ ယခုအခါတွင် လျင်မြန်သော အသေးစားပြောင်းလဲမှုများကို ထောက်လှမ်း၍မရသော ရေဒီယိုမီတာကိုသာ အသုံးပြုထားသည်။ လျှပ်တပြက်ရေလွှမ်းမိုးမှုများသည် တစ်ကီလိုမီတာအတွင်း ကွဲပြားနိုင်သည့် Central Texas ကဲ့သို့သော နေရာများတွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာဟချက်ဖြစ်သည်။ တိကျသေချာသော ဒေတာမပါဘဲ AI ကိရိယာများသည် တိကျပြီး ရေလွှမ်းမိုးမှုဆိုင်ရာ သတိပေးချက်များကို ပေးဆောင်ရန် ရုန်းကန်နေရသည်။

Texas ရေလွှမ်းမိုးမှုအတွင်း မိုးလေဝသ ရေဒါစနစ်များမှာလည်း ရုန်းကန်နေရဆဲဖြစ်သည်။ တောင်ကုန်းများပေါ်၌ မိုးသည်းထန်စွာရွာသွန်းမှုကြောင့် အချက်ပြဆုံးရှုံးမှုနှင့် ကွဲအက်ခြင်းများ ဖြစ်ပေါ်ခဲ့ပြီး မိုးရေချိန်ဖတ်ခြင်း၏ တိကျမှုကို လျော့နည်းစေသည်။ ၎င်းသည် သမားရိုးကျနှင့် AI အခြေခံ ရေလွှမ်းမိုးမှု ခန့်မှန်းချက်များကို ထိခိုက်စေသည့် မျက်မမြင်အစက်အပြောက်များကို ဖန်တီးထားသည်။

တူသောပလက်ဖောင်း Google Flood Hub ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံများ၊ ရေဒါဒေတာ၊ အာရုံခံထည့်သွင်းမှုများနှင့် အတိတ်ရေလွှမ်းမိုးမှုမှတ်တမ်းများကို ပေါင်းစပ်ပါ။ သို့သော် stream gauges နှင့် sensors များမှ real-time local data မရှိဘဲ၊ ဤစနစ်များသည် တိကျမှု ဆုံးရှုံးသွားပါသည်။ 2025 ခုနှစ် ရေလွှမ်းမိုးမှုအတွင်း ဒေတာရင်းမြစ်များစွာသည် အပြည့်အဝချိတ်ဆက်မှု မရှိခဲ့ပါ။ ဂြိုလ်တု၊ ရေဒါနှင့် မြေပြင်အာရုံခံကိရိယာဒေတာများကို မကြာခဏ သီးခြားစီလုပ်ဆောင်ပြီး နှောင့်နှေးမှုနှင့် ပေါင်းစပ်ဆောင်ရွက်မှု ညံ့ဖျင်းမှုကို ဖြစ်စေသည်။ ယင်းက ရေလွှမ်းမိုးမှုကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခြေရာခံရန် AI ၏စွမ်းရည်ကို ကန့်သတ်ထားသည်။

AI ကိရိယာများသည် မြန်ဆန်သော၊ ပြီးပြည့်စုံပြီး ကောင်းစွာပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ ပျောက်ဆုံးနေပြီး ထပ်တူမကျသော သွင်းအားစုများသည် ရေလွှမ်းမိုးမှု မည်သို့မည်ပုံဖြစ်လာမည်ကို ခန့်မှန်းရခက်စေသည်။

မိုးရွာသွန်းမှုအတွက် AI မော်ဒယ်များသည် အဆင်သင့်မဖြစ်သေးပါ။

2025 ခုနှစ် ဇူလိုင်လတွင် တက္ကဆက်ရှိ ရေလွှမ်းမိုးမှုများသည် သမားရိုးကျနှင့် AI အခြေပြု ခန့်မှန်းချက်စနစ်နှစ်ခုစလုံးတွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာဟချက်ကို ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ တက္ကဆက်ပြည်နယ် အလယ်ပိုင်းဒေသများတွင် သုံးနာရီအတွင်း မိုးရေ ၁၀ လက်မကျော် ရွာသွန်းခဲ့သည်။ အထွတ်အထိပ်တွင် တစ်နာရီလျှင် ၄ လက်မအထိ မိုးရွာခဲ့သည်။ မိုးလေဝသပညာရှင်များက ၎င်းကို နှစ် 10 တွင် ရေလွှမ်းမိုးမှုအဖြစ် သတ်မှတ်ထားပြီး မည်သည့်နှစ်တွင်မဆို ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေ 4% ရှိသည့် ဖြစ်ရပ်တစ်ခုအဖြစ် ဖော်ပြခဲ့သည်။

မိုးလေဝသနှင့် ရေကြီးရေလျှံမှု ခန့်မှန်းခြင်းအတွက် အသုံးပြုသည့် AI မော်ဒယ်အများစုသည် ယခင်ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ထားသည်။ ရာသီဥတုက လူသိများတဲ့ ပုံစံတွေကို လိုက်နာတဲ့အခါ ကောင်းကောင်းအလုပ်လုပ်ပါတယ်။ သို့သော် ၎င်းတို့သည် ပြင်းထန်သော သို့မဟုတ် ရှားပါးသောဖြစ်ရပ်များအတွင်း မကြာခဏ ကျရှုံးလေ့ရှိသည်။ ၎င်းတို့ကို ဖြန့်ဝေမှုပြင်ပ ဖြစ်ရပ်များဟု ခေါ်သည်။ တက္ကဆက်ရေကြီးမှုသည် ထိုကဲ့သို့သောဖြစ်ရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်များသည် ယခင်ကကဲ့သို့ မည်သည့်အရာကိုမျှ မမြင်ဖူးသောကြောင့် ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းချက်များသည် မှန်ကန်ခြင်း သို့မဟုတ် နောက်ကျနေခဲ့သည်။

တခြားပြဿနာတွေက ပိုဆိုးလာတယ်။ ထိုဒေသသည် မိုးခေါင်ရေရှားမှုကို ကြုံတွေ့ရသောကြောင့် ခြောက်သွေ့သော မြေဆီလွှာသည် ရေကို လျင်မြန်စွာ မစုပ်ယူနိုင်ပေ။ တောင်ကုန်းမြေပြင်က တကျော့ပြန် တိုးလာတယ်။ မြစ်ရေများ လျင်မြန်စွာ မြင့်တက်လာပြီး ပြည့်လျှံနေပါသည်။ ရူပဗေဒအခြေခံ မော်ဒယ်များသည် ထိုကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသော အခြေအနေများကို ပုံဖော်နိုင်သည်။ ဒါပေမယ့် AI မော်ဒယ်တော်တော်များများ မလုပ်နိုင်ပါဘူး။ ၎င်းတို့သည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှု ကင်းမဲ့ပြီး တစ်ခါတစ်ရံတွင် မှန်ကန်သော ရလဒ်များ ထွက်ပေါ်လာသော်လည်း လက်တွေ့မကျပေ။

ဆက်သွယ်ရေးနှင့် အချက်ပေးစနစ်များ ကောင်းစွာ အလုပ်မလုပ်ပါ။

AI ခန့်မှန်းချက်များသည် ၎င်းတို့ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနှင့် အချိန်မီ ပေးပို့သည့်အခါမှသာ ကူညီပေးပါသည်။ တက္ကဆက်မှာ ဒီလိုမဖြစ်ခဲ့ပါဘူး။ အမျိုးသားမိုးလေဝသဌာန (NWS) သည် မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုထားသည်။ မြင့်မားသော Resolution Rapid Refresh (HRRR)ရေကြီးခြင်းမပြုမီ ၄၈ နာရီအတွင်း မိုးသည်းထန်မည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ ဒါပေမယ့် သတိပေးချက်တွေက မရှင်းလင်းပါဘူး။ AI ရလဒ်များသည် ဇယားကွက်များနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေများကို ပြသခဲ့သည်။ ဒေသဆိုင်ရာတာဝန်ရှိသူများက ရိုးရှင်းသောသတိပေးချက်များ လိုအပ်ပါသည်။ ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများကို ရှင်းလင်းသောသတိပေးချက်များအဖြစ် ဘာသာပြန်ခြင်းသည် နည်းပညာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

အရေးပေါ်သတိပေးချက်များလည်း မအောင်မြင်ပါ။ ဖုန်းအခြေခံစနစ်ဖြစ်သော CodeRED သည် လက်ဖြင့်အသက်သွင်းရန် လိုအပ်သည်။ အချို့သောမြို့နယ်များတွင် ၂ နာရီမှ ၃ နာရီအထိ ရွှေ့ဆိုင်းထားသည်။ ခေတ်မမီသောဆော့ဖ်ဝဲလ်များနှင့် AI ကိရိယာများနှင့် ပေါင်းစပ်မှုအားနည်းခြင်းကြောင့် ပြဿနာများဖြစ်လာသည်။ AI မော်ဒယ်များသည် cloud စနစ်များတွင် လုပ်ဆောင်သော်လည်း ပြည်တွင်းအေဂျင်စီများသည် ဒေတာဘေ့စ်အဟောင်းများကို အသုံးပြုကြသည်။ ၎င်းတို့သည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာကို မကိုင်တွယ်နိုင်ပါ။ အချို့သောအခြေအနေများတွင် ဒေတာမျှဝေမှုနှောင့်နှေးမှုသည် မိနစ် 2 ကျော်လွန်ပါသည်။

အချို့သော ကိုယ်ပိုင်မော်ဒယ်များက ပိုကောင်းသည်။ WindBorneဥပမာ၊ ဒေတာစုဆောင်းရန် အမြင့်ပူဖောင်းများကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်း၏ မော်ဒယ်များသည် NWS ကိရိယာများထက် ဒေသအလိုက် မိုးရွာသွန်းမှု ပိုမိုကောင်းမွန်သည်။ သို့သော် NWS သည် ၎င်းတို့ကို အချိန်မီ အသုံးမချနိုင်ခဲ့ပါ။ ပြင်ပမော်ဒယ်များသည် တရားဝင်အတည်ပြုရန် ရက်သတ္တပတ်များ လိုအပ်သည်။ လျင်မြန်သောဒေတာမျှဝေခြင်းအတွက် စံ API များလည်းမရှိပါ။ WindBorne ၏ ဒေတာဖော်မတ်သည် NWS စနစ်များနှင့် မကိုက်ညီပါ။ ထို့ကြောင့် အရေးပေါ်ကာလတွင် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကိုပင် အသုံးမပြုတော့ပါ။

လူ့ပြဿနာများသည် အရာများကို ပိုဆိုးစေသည်။

လူ့အကြောင်းအချက်များက နည်းပညာဆိုင်ရာ ပြဿနာများ ပိုမိုများပြားလာပါသည်။ အရေးပေါ်မန်နေဂျာများသည် ဒေတာများဖြင့် ရှုပ်နေခဲ့သည်။ AI မော်ဒယ်များသည် မိုးရွာသွန်းမှုမြေပုံများနှင့် ရေလွှမ်းမိုးမှုအန္တရာယ်အဆင့်များအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် Google Flood Hub နှင့် NWS ကဲ့သို့ မတူညီသော အရင်းအမြစ်များမှ လာပါသည်။ တစ်ခါတလေမှာ ခန့်မှန်းချက်တွေက မကိုက်ညီဘူး။ စနစ်တစ်ခုသည် ရေလွှမ်းမိုးမှုအန္တရာယ်ကို 60% ညွှန်ပြပြီး နောက်တစ်ခုက 80% အန္တရာယ်ကိုပြသသည်။ ဒီရှုပ်ထွေးမှုက တာဝန်ရှိသူတွေရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေကို နှောင့်နှေးစေတယ်။

လေ့ကျင့်ရေးမှာလည်း ပြဿနာရှိခဲ့ပါတယ်။ ပြည်တွင်းအသင်းများစွာသည် AI နှင့် ပတ်သက်၍ အတွေ့အကြုံအနည်းငယ်သာရှိကြသည်။ ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်၏ ရလဒ်များကို နားမလည်နိုင်ပါ။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု Flood Hub ကဲ့သို့သော စနစ်များကို ရရှိနိုင်သော်လည်း အကျပ်အတည်းကာလအတွင်း ဒေသဆိုင်ရာ အရေးပေါ်အဖွဲ့များက ၎င်းတို့အား တက်တက်ကြွကြွ အသုံးပြုခြင်း သို့မဟုတ် နားလည်ကြောင်း အထောက်အထားမရှိပါ။ ရှင်းပြနိုင်သော AI SHAP ကဲ့သို့သော ကိရိယာများသည် အခြေအနေကို ပိုမိုထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

ထို့အပြင်၊ အရေးပေါ် ဝန်ထမ်းများသည် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာကို ရင်ဆိုင်ခဲ့ရသည်။ ၎င်းတို့သည် AI မှထုတ်လုပ်ထားသော ခန့်မှန်းချက်များ၊ ရေဒါပုံများနှင့် လူထုသတိပေးချက်များကို လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။ ဤဒေတာ၏ ထုထည်နှင့် မကိုက်ညီမှုသည် တုံ့ပြန်မှုနှောင့်နှေးစေကာ ရှုပ်ထွေးမှုဖြစ်စေသည်။

သင်ခန်းစာများနှင့် ဘေးအန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် AI ၏အနာဂတ်

2025 ခုနှစ် ဇူလိုင်လတွင် Central Texas ရေကြီးမှုသည် အရေးပေါ်အခြေအနေများတွင် AI ၏ အလားအလာကို ပြသခဲ့သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် ၎င်းတို့သည် ကြီးမားသော အားနည်းချက်များကို ဖော်ထုတ်ပြသခဲ့သည်။ AI စနစ်များသည် အစောပိုင်းသတိပေးချက်များနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို ပေးဆောင်သော်လည်း အရေးကြီးဆုံးအချိန်တွင် ၎င်းတို့သည် မကြာခဏ ပျက်ကွက်ကြသည်။ အနာဂတ် ဘေးအန္တရာယ်များအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပြင်ဆင်နိုင်ရန် ဤဖြစ်ရပ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ သင်ယူရမည်ဖြစ်သည်။ အဓိကသင်ခန်းစာများသည် ဒေတာအရည်အသွေး၊ မော်ဒယ်ဒီဇိုင်း၊ ဆက်သွယ်ရေးကွာဟချက်၊ ရာသီဥတု လိုက်လျောညီထွေရှိမှုနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုတို့နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။

အားနည်းသော ဒေတာအခြေခံများသည် AI တိကျမှုကို ကန့်သတ်ထားသည်။

AI စနစ်များသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာများကို အားကိုးပါသည်။ Kerrville ကဲ့သို့ ကျေးလက်ဒေသများတွင် ရေစီးကြောင်းတိုင်းတာမှု အနည်းငယ်သာ ရှိခဲ့သည်။ ဤအရာသည် ကြီးမားသော ကန်းကွက်များကို ချန်ထားခဲ့သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များသည် ဒေသတွင်း ရေလွှမ်းမိုးမှုပုံစံများကို ဖမ်းယူနိုင်ခြင်း မရှိခဲ့ပါ။ ဂြိုလ်တုဒေတာက အထောက်အကူဖြစ်ပေမဲ့ အသေးစိတ်အချက်အလက်တော့ မရှိခဲ့ပါဘူး။ ဥပမာ၊ NASA ၏ SMAP အာရုံခံကိရိယာသည် ကျယ်ပြန့်သော ဧရိယာများကို ဖုံးအုပ်ထားသော်လည်း ကြည်လင်ပြတ်သားမှု နည်းပါးသည်။ ထိုကဲ့သို့သောဒေတာကို သန့်စင်ရန်အတွက် ဒေသဆိုင်ရာ အာရုံခံကိရိယာများ လိုအပ်ပါသည်။

ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုမှာ အန္တရာယ်များသောနေရာများတွင် အာရုံခံကွန်ရက်များကို ချဲ့ထွင်ရန်ဖြစ်သည်။ နောက်တစ်ခုကတော့ ဒေသခံလူထုတွေ ပါဝင်ဖို့ပါပဲ။ အိန္ဒိယနိုင်ငံ၊ Assam တွင် ဒေသဆိုင်ရာအေဂျင်စီများသည် ရေကြီးလေ့ရှိသောဒေသများတွင် လွှမ်းခြုံနိုင်မှုတိုးတက်စေရန်အတွက် မိုဘိုင်းအခြေပြု မိုးလေဝသဌာနများနှင့် ရှေ့ပြေးနိုင်ငံသားအစီရင်ခံခြင်းကိရိယာများကို ဖြန့်ကျက်ချထားပါသည်။ တက္ကဆက်ပြည်နယ်တွင် အလားတူစနစ်တစ်ခုသည် ရေလွှမ်းမိုးမှုလက္ခဏာများကို သတင်းပို့ရန် ကျောင်းများနှင့် ဒေသခံအုပ်စုများပါ၀င်နိုင်သည်။

AI Models များသည် Real-World Reasoning လိုအပ်ပါသည်။

လက်ရှိ AI မော်ဒယ်အများစုသည် ရူပဗေဒမဟုတ်ဘဲ ပုံစံများမှ သင်ယူကြသည်။ မိုးရွာသွန်းမှုကို ခန့်မှန်းနိုင်သော်လည်း တကယ့်ရေလွှမ်းမိုးမှုပုံစံကို တိကျစွာ စံနမူနာပြုရန် ရုန်းကန်နေရပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုစနစ်များသည် မြစ်ချောင်းများ မည်ကဲ့သို့ လျှံတက်လာသည်ကို ဖမ်းယူရန် ပျက်ကွက်လေ့ရှိသည်။ တက္ကဆက်ပြည်နယ် ရေကြီးမှုအတွင်း အချို့သော မော်ဒယ်လ်များသည် ရေလှိုင်းများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားကြသည်။ ဒါက အဓိက ဆုံးဖြတ်ချက်တွေကို နှောင့်နှေးစေတယ်။

Hybrid မော်ဒယ်များသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် လက်တွေ့ဆန်မှုနှင့် ယုံကြည်မှုကို မြှင့်တင်ရန် AI ကို ရူပဗေဒအခြေခံစနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Google ၏ ရေကြီးရေလျှံမှု ခန့်မှန်းခြင်းအစပြုမှုသည် ရေလွှမ်းမိုးမှုပုံစံ (ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ သရုပ်သကန်မှုအပေါ် အခြေခံ၍) ရေလွှမ်းမိုးမှုပုံစံ (စက်သင်ယူမှုပေါ်အခြေခံ၍) ပေါင်းစပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ချဉ်းကပ်နည်းကို အသုံးပြုသည်။ ဤစနစ်သည် နိုင်ငံပေါင်း 100 ကျော်ရှိ မြစ်ချောင်းရေလွှမ်းမိုးမှု ခန့်မှန်းချက်တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော တိကျမှုနှင့် အချိန်ကြာကြာ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ပြသထားသည်။

ဆက်သွယ်ရေးကွာဟမှုက ပိုဆိုးစေတယ်။

ရေကြီးမှုများအတွင်း AI စနစ်များသည် အသုံးဝင်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ သို့သော် သတင်းအချက်အလက်များသည် အချိန်မီ မှန်ကန်သောလူများထံ မရောက်ခဲ့ပါ။ အရေးပေါ်အဖွဲ့ အတော်များများဟာ ဖိအားတွေ ခံနေရပါပြီ။ ၎င်းတို့သည် မတူညီသော စနစ်များမှ သတိပေးချက်များကို လက်ခံရရှိခဲ့သည်။ အချို့သော မက်ဆေ့ချ်များသည် ရှုပ်ထွေးခြင်း သို့မဟုတ် ကွဲလွဲနေပါသည်။ ယင်းကြောင့် အရေးယူဆောင်ရွက်ရာတွင် နှောင့်နှေးမှုများ ဖြစ်စေသည်။

အဓိကပြဿနာမှာ သတင်းအချက်အလတ်များကို မျှဝေခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ အချို့သော အရေးပေါ် ဝန်ထမ်းများသည် AI ရလဒ်များကို နားလည်ရန် လေ့ကျင့်မပေးခဲ့ပါ။ ကိစ္စအတော်များများတွင်၊ ကိရိယာများကို ရရှိနိုင်သော်လည်း ဒေသတွင်းအဖွဲ့များသည် ၎င်းတို့အား ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုရန် သင့်လျော်သောအသိပညာမရှိကြပါ။

ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆက်သွယ်ရေးကိရိယာများ လိုအပ်ကြောင်း ရှင်းရှင်းလင်းလင်းရှိပါသည်။ သတိပေးချက်များသည် ရှင်းလင်းပြတ်သားပြီး တိုတိုတုတ်တုတ်ဖြစ်ပြီး တုံ့ပြန်ရန်လွယ်ကူရပါမည်။ ဂျပန်နိုင်ငံသည် ဘေးလွတ်ရာသို့ ရွှေ့ပြောင်းရန် ညွှန်ကြားချက်များ ပါဝင်သော ရေဘေးစာတိုတိုများကို အသုံးပြုသည်။ ဤသတိပေးချက်များသည် တုံ့ပြန်မှုအချိန်ကို လျှော့ချရန် ကူညီပေးသည်။ အလားတူစနစ်သည် Texas တွင် အထောက်အကူဖြစ်နိုင်သည်။

ရင်းနှီးသောပလက်ဖောင်းများမှတစ်ဆင့် AI ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို တင်ပြရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Google Maps တွင် ရေလွှမ်းမိုးမှုသတိပေးချက်များကို ပြသခြင်းသည် လူများအန္တရာယ်ကို နားလည်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အရေးပေါ်အခြေအနေများတွင် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး လုံခြုံသောဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်။

ရာသီဥတုလွန်ကဲမှုသည် မော်ဒယ်ဟောင်းများကို ချိုးနှိမ်ထားသည်။

2025 ခုနှစ်တွင် မိုးရွာသွန်းမှု စံချိန်များစွာကို ချိုးဖျက်ခဲ့သည်။ AI စနစ်အများစုသည် ထိုသို့သောပြင်းထန်သောရာသီဥတုကို မမျှော်လင့်ထားပေ။ မော်ဒယ်များသည် ယခင်ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ထားသောကြောင့် ဖြစ်ရခြင်း ဖြစ်သည်။ သို့သော် ယခင်ပုံစံများသည် ယနေ့ရာသီဥတုနှင့် မကိုက်ညီတော့ပါ။

အသုံးဝင်နေစေရန် AI ကို မကြာခဏ အပ်ဒိတ်လုပ်ရပါမည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုတွင် ရာသီဥတုအခြေအနေအသစ်များနှင့် ရှားပါးဖြစ်ရပ်များ ပါဝင်သင့်သည်။ ထိုကဲ့သို့သော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဒေတာအတွဲများ IPCC, ကူညီနိုင်ပါတယ်။ အနာဂတ်တုန်လှုပ်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းကို အတည်ပြုရန်အတွက် မော်ဒယ်များကို ပြင်းထန်သောကိစ္စများတွင်လည်း စမ်းသပ်သင့်သည်။

လက်တွဲလုပ်ဆောင်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခု ဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။

အကျပ်အတည်းကာလတွင် အဖွဲ့အစည်းများစွာသည် အသုံးဝင်သောကိရိယာများ ရှိခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း ထိရောက်စွာ လက်တွဲလုပ်ဆောင်ခဲ့ကြခြင်း မရှိခဲ့ပေ။ အရေးကြီးဒေတာကို အချိန်မီ မျှဝေမထားပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ WindBorne သည် ရေလွှမ်းမိုးမှုခန့်မှန်းချက်များကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် အမြင့်ပေပူဖောင်းဒေတာကို စုဆောင်းခဲ့သည်။ သို့သော် နည်းပညာဆိုင်ရာ ပြဿနာများနှင့် ဥပဒေဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် ဤအချက်အလက် နှောင့်နှေးခဲ့ပါသည်။

ဤကွာဟချက်များသည် အဆင့်မြင့်စနစ်များ၏ အပြည့်အဝအကျိုးကျေးဇူးများကို ကန့်သတ်ထားသည်။ အများပိုင်နှင့်ပုဂ္ဂလိကအဖွဲ့အစည်းများသည် သီးခြားပုံစံများကို အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ သူတို့ကြားတွင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဆက်သွယ်မှု မရှိခဲ့ပါ။ ယင်းက အခြေအနေ၏ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနှင့် ပြီးပြည့်စုံသော ပုံရိပ်ကို တည်ဆောက်ရန် ပိုမိုခက်ခဲစေသည်။

၎င်းကို တိုးတက်စေရန်အတွက် ဘုံဒေတာစံနှုန်းများ လိုအပ်ပါသည်။ စနစ်များသည် သတင်းအချက် အလတ်များကို လျင်မြန် လုံခြုံစွာ မျှဝေနိုင်ရမည်။ မတူညီသော မော်ဒယ်များကြားတွင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်မှုသည်လည်း မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေသခံလူထုထံမှ အကြံပြုချက်များကို စုဆောင်းခြင်းသည် စနစ်များကို ပိုမိုတိကျပြီး ထိရောက်စေရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။

နည်းပညာသည် တိုးတက်နေသော်လည်း ပံ့ပိုးမှုလိုအပ်သည်။

နည်းပညာအသစ်များသည် ရေလွှမ်းမိုးမှုစီမံခန့်ခွဲမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေနိုင်သည်။ သို့သော် ၎င်းတို့သည် သင့်လျော်သော အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် မူဝါဒပိုင်းဆိုင်ရာ ပံ့ပိုးမှုများ လိုအပ်ပါသည်။ အလားအလာရှိသောနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ရူပဗေဒဆိုင်ရာအသိပေးသည့် AI ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရေလွှမ်းမိုးမှုခန့်မှန်းခြင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် သိပ္ပံပညာဗဟုသုတကို စက်သင်ယူခြင်းနှင့်အတူ ပေါင်းစပ်ထားသည်။ MIT ကဲ့သို့သော သုတေသနအဖွဲ့များသည် ခန့်မှန်းချက်များကို ပိုမိုတိကျပြီး လက်တွေ့ကျစေရန် ဤချဉ်းကပ်နည်းကို စမ်းသပ်ခဲ့ကြသည်။ သို့သော်လည်း အသေးစိတ်ရလဒ်များကို လူသိရှင်ကြား မသိရှိရသေးပါ။

ဒရုန်းများနှင့် အနားသတ်ကိရိယာများကဲ့သို့သော အခြားကိရိယာများသည်လည်း ကူညီပေးသည်။ မြေပြင်စနစ်များ ပျက်စီးနေသော သို့မဟုတ် ပျောက်ဆုံးနေသည့်နေရာများတွင်ပင် ၎င်းတို့သည် ဒေတာများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စုဆောင်းနိုင်သည်။ နယ်သာလန်တွင် ရိုးရှင်းသော အများသူငှာ ဒက်ရှ်ဘုတ်များသည် ကြည်လင်ပြတ်သားသော ရုပ်ပုံများကို အသုံးပြု၍ ရေလွှမ်းမိုးမှုအန္တရာယ်ကို ပြသသည်။ ဒါက လူတွေကို အခြေအနေကို နားလည်စေပြီး မြန်မြန်ဆန်ဆန် အရေးယူဆောင်ရွက်ဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။

ဤနမူနာများက အဆင့်မြင့်ကိရိယာများသည် အသုံးပြုရလွယ်ကူစေကြောင်း သက်သေပြသည်။ ၎င်းတို့ကို ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် အသိုင်းအဝိုင်းနှစ်ခုလုံးမှ အကျိုးရှိနိုင်စေရန် ၎င်းတို့အား အများသူငှာစနစ်များနှင့် ချိတ်ဆက်သင့်သည်။

The Bottom Line

ရေကြီးရေလျှံမှု ခန့်မှန်းချက်သည် မိုးလေဝသမြေပုံများနှင့် သတိပေးချက်များအကြောင်းမျှသာ မဟုတ်တော့ပါ။ ယခုအခါ ၎င်းတွင် AI စနစ်များ၊ ဂြိုလ်တုဒေတာ၊ ဒေသဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာများနှင့် လျင်မြန်သော ဆက်သွယ်ရေးကိရိယာများ ပါဝင်ပါသည်။ သို့သော်၊ တကယ့်စိန်ခေါ်မှုမှာ ပိုမိုထက်မြက်သောကိရိယာများကို တည်ဆောက်ရုံသာမက—၎င်းတို့ကို မြေပြင်ပေါ်ရှိလူများက ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုကြောင်း သေချာပါစေ။

2024 တက္ကဆက်ရေကြီးမှုသည် နှောင့်နှေးမှု၊ ညှိနှိုင်းမှုညံ့ဖျင်းမှုနှင့် မရှင်းလင်းသောသတိပေးချက်များသည် ခေတ်မီနည်းပညာ၏အကျိုးကျေးဇူးများကို ပျက်ပြယ်စေနိုင်ကြောင်း သရုပ်ပြခဲ့သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော မူဝါဒများ၊ မျှဝေထားသော စနစ်များနှင့် ဒေသဆိုင်ရာအဖွဲ့များကို နားလည်ပြီး လျင်မြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ကိရိယာများ လိုအပ်ပါသည်။

ဂျပန်နှင့် နယ်သာလန်တို့ကဲ့သို့ နိုင်ငံများသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ခန့်မှန်းချက်များကို အလွယ်တကူ အများသူငှာ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ခြင်းဖြင့် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်ဟု ဖော်ပြသည်။ AI သည် ရေကြီးမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးရုံသာမက ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုများကို ကာကွယ်ကာ အသက်များကို ကယ်တင်ရန်လည်း ကူညီပေးရမည်ဖြစ်သည်။ ရေကြီးရေလျှံမှုစီမံခန့်ခွဲမှု၏အနာဂတ်သည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့်အတူ လုပ်ဆောင်ချက်၊ နည်းပညာဖြင့် ယုံကြည်မှုနှင့် ဒေသန္တရ အဆင်သင့်ဖြစ်မှုနှင့် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးတို့အပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ ဤချိန်ခွင်လျှာသည် မြင့်တက်လာသော ရာသီဥတုအန္တရာယ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်မျှ ကောင်းမွန်စွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေမည်ကို သတ်မှတ်ပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။