مصنوعی ذہانت
کس طرح IBM اور NASA موسمیاتی چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے جغرافیائی AI کی نئی تعریف کر رہے ہیں۔
آب و ہوا کی تبدیلی کے طور پر ایندھن سیلاب، سمندری طوفان، خشک سالی اور جنگل کی آگ جیسے تیزی سے شدید موسمی واقعات، قدرتی آفات سے نمٹنے کے روایتی طریقے برقرار رکھنے کے لیے جدوجہد کر رہے ہیں۔ اگرچہ سیٹلائٹ ٹیکنالوجی، ڈرونز، اور ریموٹ سینسرز میں پیشرفت بہتر نگرانی کی اجازت دیتی ہے، اس اہم ڈیٹا تک رسائی چند تنظیموں تک محدود رہتی ہے، جس سے بہت سے محققین اور اختراع کاروں کو ضرورت کے اوزار کے بغیر چھوڑ دیا جاتا ہے۔ روزانہ پیدا ہونے والے جغرافیائی اعداد و شمار کا سیلاب بھی ایک چیلنج بن گیا ہے۔ ان مسائل کو حل کرنے کے لیے، وسیع ڈیٹا سیٹس کو قابل عمل آب و ہوا کی بصیرت میں تبدیل کرنے کے لیے قابل توسیع، قابل رسائی، اور ذہین ٹولز کی ضرورت ہے۔ یہ وہ جگہ ہے۔ جغرافیائی AI اہم بن جاتا ہے — ایک ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجی جس میں ڈیٹا کی بڑی مقدار کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت ہے، جو زیادہ درست، فعال اور بروقت پیشین گوئیاں فراہم کرتی ہے۔ یہ مضمون جدید، زیادہ قابل رسائی جغرافیائی AI تیار کرنے کے لیے IBM اور NASA کے درمیان اہم تعاون کی کھوج کرتا ہے، جس سے وسیع تر سامعین کو جدید ماحولیاتی اور آب و ہوا کے حل کو چلانے کے لیے ضروری آلات کے ساتھ بااختیار بنایا جاتا ہے۔
IBM اور NASA کیوں اہم فاؤنڈیشن Geospatial AI ہیں۔
فاؤنڈیشن ماڈلز (FMs) AI میں ایک نئے محاذ کی نمائندگی کرتے ہیں، جسے بغیر لیبل والے ڈیٹا کی وسیع مقدار سے سیکھنے اور متعدد ڈومینز پر اپنی بصیرت کو لاگو کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ نقطہ نظر کئی اہم فوائد پیش کرتا ہے۔ روایتی AI ماڈلز کے برعکس، FM بڑے پیمانے پر، بڑی محنت سے تیار کردہ ڈیٹاسیٹس پر انحصار نہیں کرتے ہیں۔ اس کے بجائے، وہ وقت اور وسائل دونوں کی بچت کرتے ہوئے چھوٹے ڈیٹا کے نمونوں کو ٹھیک کر سکتے ہیں۔ یہ انہیں آب و ہوا کی تحقیق کو تیز کرنے کے لیے ایک طاقتور ٹول بناتا ہے، جہاں بڑے ڈیٹا سیٹس کو اکٹھا کرنا مہنگا اور وقت طلب ہو سکتا ہے۔
مزید برآں، FMs خصوصی ایپلی کیشنز کی ترقی کو ہموار کرتے ہیں، بے کار کوششوں کو کم کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک بار جب ایف ایم کو تربیت دی جاتی ہے، تو اسے بہت سے ڈاؤن اسٹریم ایپلی کیشنز کے مطابق ڈھال لیا جا سکتا ہے جیسے کہ قدرتی آفات کی نگرانی یا پھر سے وسیع تربیت کی ضرورت کے بغیر زمین کے استعمال کا سراغ لگانا۔ اگرچہ ابتدائی تربیتی عمل اہم کمپیوٹیشنل طاقت کا مطالبہ کر سکتا ہے، جس کے لیے دسیوں ہزار GPU گھنٹے درکار ہوتے ہیں۔ تاہم، ایک بار جب وہ تربیت حاصل کر لیتے ہیں، تو انہیں اندازہ کے دوران چلانے میں محض چند منٹ یا اس سے بھی سیکنڈ لگتے ہیں۔
مزید برآں، FMs موسم کے جدید ماڈلز کو وسیع تر سامعین کے لیے قابل رسائی بنا سکتے ہیں۔ اس سے پہلے، پیچیدہ انفراسٹرکچر کو سپورٹ کرنے کے وسائل کے ساتھ صرف اچھی مالی امداد والے ادارے ہی ان ماڈلز کو چلا سکتے تھے۔ تاہم، پہلے سے تربیت یافتہ FMs کے عروج کے ساتھ، آب و ہوا کی ماڈلنگ اب محققین اور اختراع کاروں کے ایک وسیع تر گروپ کی پہنچ میں ہے، جس سے تیز تر دریافتوں اور جدید ماحولیاتی حل کے لیے نئی راہیں کھل رہی ہیں۔
فاؤنڈیشن Geospatial AI کی پیدائش
FMs کی وسیع صلاحیت نے IBM اور NASA کو زمین کے ماحول کا ایک جامع FM بنانے کے لیے تعاون کرنے پر مجبور کیا ہے۔ اس شراکت داری کا کلیدی مقصد محققین کو NASA کے وسیع ارتھ ڈیٹاسیٹس سے اس انداز میں بصیرت حاصل کرنے کے لیے بااختیار بنانا ہے جو مؤثر اور قابل رسائی دونوں ہو۔
اس تعاقب میں، انہوں نے اگست 2023 میں ایک اہم پیش رفت کی نقاب کشائی کے ساتھ جغرافیائی ڈیٹا کے لیے ایف ایم. اس ماڈل کو ناسا کے وسیع سیٹلائٹ ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی گئی تھی، جس میں 40 سال کی تصاویر کا ذخیرہ شامل تھا۔ Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) پروگرام یہ اعلی درجے کی AI تکنیکوں کا استعمال کرتا ہے، بشمول ٹرانسفارمر آرکیٹیکچرز، جغرافیائی اعداد و شمار کی کافی مقدار کو مؤثر طریقے سے پروسیس کرنے کے لیے۔ کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیا گیا۔ آئی بی ایم کا کلاؤڈ ویلا سپر کمپیوٹر اور watsonx FM اسٹیک، HLS ماڈل روایتی ڈیپ لرننگ ماڈلز کے مقابلے میں چار گنا زیادہ تیزی سے ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے جبکہ تربیت کے لیے نمایاں طور پر کم لیبل والے ڈیٹا سیٹس کی ضرورت ہوتی ہے۔
اس ماڈل کی ممکنہ ایپلی کیشنز وسیع ہیں، جن میں زمین کے استعمال میں ہونے والی تبدیلیوں اور قدرتی آفات کی نگرانی سے لے کر فصل کی پیداوار کی پیشن گوئی کرنا شامل ہے۔ اہم بات یہ ہے کہ یہ طاقتور ٹول آزادانہ طور پر ہے۔ دستیاب Hugging Face پر، دنیا بھر کے محققین اور اختراع کاروں کو اس کی صلاحیتوں کو بروئے کار لانے اور موسمیاتی اور ماحولیاتی سائنس کی ترقی میں اپنا حصہ ڈالنے کی اجازت دیتا ہے۔
فاؤنڈیشن Geospatial AI میں پیشرفت
اس رفتار کو آگے بڑھاتے ہوئے، IBM اور NASA نے حال ہی میں ایک اور اہم اوپن سورس ماڈل FM متعارف کرایا ہے: پرتھوی ڈبلیو ایکس سی. یہ ماڈل قلیل مدتی موسمی چیلنجوں اور طویل مدتی آب و ہوا کی پیشین گوئیوں دونوں سے نمٹنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ تحقیق اور ایپلی کیشنز کے لیے ماڈرن ایرا کے سابقہ تجزیے سے ناسا کے زمینی مشاہدے کے 40 سال کے ڈیٹا پر پہلے سے تربیت یافتہ، ورژن 2 (MERRA-2)، ایف ایم روایتی پیشن گوئی کے ماڈلز کے مقابلے میں اہم پیش رفت پیش کرتا ہے۔
ماڈل ایک کا استعمال کرتے ہوئے بنایا گیا ہے۔ وژن ٹرانسفارمر اور ایک نقاب پوش آٹو اینکوڈر، اسے وقت کے ساتھ مقامی ڈیٹا کو انکوڈ کرنے کے قابل بناتا ہے۔ شامل کر کے a وقتی توجہ کا طریقہ کار، FM MERRA-2 کے دوبارہ تجزیہ کے اعداد و شمار کا تجزیہ کر سکتا ہے، جو مختلف مشاہداتی سلسلے کو مربوط کرتا ہے۔ یہ ماڈل کروی سطح دونوں پر کام کر سکتا ہے، جیسے روایتی آب و ہوا کے ماڈل، اور ایک فلیٹ، مستطیل گرڈ، جس سے اسے عالمی اور علاقائی نظریات کے درمیان ریزولوشن کھوئے بغیر تبدیل ہو سکتا ہے۔
یہ منفرد فن تعمیر پرتھوی کو ایک معیاری ڈیسک ٹاپ کمپیوٹر پر سیکنڈوں میں چلانے کے ساتھ ساتھ عالمی، علاقائی اور مقامی پیمانے پر ٹھیک کرنے کے قابل بناتا ہے۔ اس ایف ایم ماڈل کو متعدد ایپلی کیشنز کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جس میں مقامی موسم کی پیشن گوئی سے لے کر انتہائی موسمی واقعات کی پیش گوئی کرنا، عالمی آب و ہوا کے نقوش کے مقامی حل کو بڑھانا، اور روایتی ماڈلز میں جسمانی عمل کی نمائندگی کو بہتر بنانا شامل ہے۔ مزید برآں، پرتھوی دو کے ساتھ آتا ہے۔ ٹھیک دیکھتے ہیں مخصوص سائنسی اور صنعتی استعمال کے لیے ڈیزائن کیے گئے ورژن، جو ماحولیاتی تجزیہ کے لیے اور بھی زیادہ درستگی فراہم کرتے ہیں۔ ماڈل آزادانہ ہے۔ دستیاب گلے ملنے والے چہرے پر.
نیچے کی لکیر
IBM اور NASA کی شراکت جغرافیائی AI کی نئی تعریف کر رہی ہے، جس سے محققین اور اختراع کاروں کے لیے موسمیاتی چیلنجوں سے نمٹنے میں آسانی ہو رہی ہے۔ ایسے فاؤنڈیشن ماڈلز تیار کر کے جو بڑے ڈیٹا سیٹس کا مؤثر طریقے سے تجزیہ کر سکیں، یہ تعاون شدید موسمی واقعات کی پیشین گوئی اور ان کا نظم کرنے کی ہماری صلاحیت کو بڑھاتا ہے۔ زیادہ اہم بات یہ ہے کہ یہ وسیع تر سامعین کے لیے ان طاقتور ٹولز تک رسائی کا دروازہ کھولتا ہے، جو پہلے اچھے وسائل والے اداروں تک محدود تھے۔ جیسا کہ یہ جدید ترین AI ماڈلز زیادہ سے زیادہ لوگوں کے لیے قابل رسائی ہو جاتے ہیں، وہ ایسے جدید حلوں کے لیے راہ ہموار کرتے ہیں جو موسمیاتی تبدیلیوں کا زیادہ مؤثر اور ذمہ داری سے جواب دینے میں ہماری مدد کر سکتے ہیں۔
