এআই দিয়ে আবহাওয়া পূর্বাভাসে বিপ্লব আনছে এনভিডিয়া
নিজস্ব প্রতিবেদক
মঙ্গলবার, ২৭ জানুয়ারি ২০২৬, ১৭:২২
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার বাড়িয়ে আবহাওয়া পূর্বাভাসকে আরও দ্রুত, নির্ভুল ও সাশ্রয়ী করতে নতুন উদ্যোগ নিয়েছে এনভিডিয়া। এই লক্ষ্যেই প্রতিষ্ঠানটি উন্মুক্ত উৎসভিত্তিক তিনটি নতুন এআই মডেল উন্মোচন করেছে। এনভিডিয়ার দাবি, এসব মডেল প্রচলিত আবহাওয়া পূর্বাভাস পদ্ধতির তুলনায় অনেক দ্রুত কাজ করতে পারে এবং খরচও উল্লেখযোগ্যভাবে কমবে।
গতকাল (সোমবার) যুক্তরাষ্ট্রে ‘আমেরিকান মেটিওরোলজিক্যাল সোসাইটি’র বার্ষিক সম্মেলনে মডেলগুলোর ঘোষণা দেওয়া হয়। এনভিডিয়া জানায়, এই উদ্যোগ তাদের উন্মুক্ত সফটওয়্যারভিত্তিক প্রযুক্তি বিস্তারের বৃহত্তর পরিকল্পনার অংশ।
এনভিডিয়ার লক্ষ্য হলো দীর্ঘদিন ধরে ব্যবহৃত ব্যয়বহুল ও সময়সাপেক্ষ আবহাওয়া সিমুলেশনের বিকল্প হিসেবে এআইনির্ভর পূর্বাভাস ব্যবস্থা গড়ে তোলা। কোম্পানির মতে, একবার প্রশিক্ষণ শেষ হলে এসব এআই মডেল পুরোনো পদ্ধতির সমান বা অনেক ক্ষেত্রে তার চেয়েও বেশি নির্ভুল ফল দিতে সক্ষম। একই সঙ্গে এগুলো চালাতে প্রয়োজন হয় অনেক কম সময় ও কম কম্পিউটিং শক্তি।
এনভিডিয়ার জলবায়ু সিমুলেশন গবেষণা বিভাগের পরিচালক মাইক প্রিচার্ড বলেন, নতুন এই আবহাওয়া মডেলগুলোর একটি বড় ব্যবহারিক ক্ষেত্র হতে পারে বীমা খাত। বীমা কোম্পানিগুলো সাধারণত ভয়াবহ বন্যা, ঘূর্ণিঝড় বা চরম আবহাওয়ার মতো বিরল কিন্তু বড় ঝুঁকির ঘটনাগুলো আগেভাগে বুঝতে চায়।
তিনি জানান, এত দিন এসব পূর্বাভাস দিতে প্রচুর খরচ হতো। কারণ আবহাওয়া পূর্বাভাস সাধারণত একক পূর্বাভাসে সীমাবদ্ধ থাকে না। এটি করা হয় একাধিক সম্ভাব্য পূর্বাভাসের দল দিয়ে, যাকে এনসেম্বল বলা হয়। প্রতিটি এনসেম্বলে আলাদা আলাদা পরিস্থিতি বিশ্লেষণ করা হয়। কোনো নির্দিষ্ট এলাকায় পানি ঢুকবে কি না, সেটি বুঝতে প্রতিটি পূর্বাভাস আলাদাভাবে হিসাব করতে হয়। এতে সময় ও খরচ দুটোই অনেক বেড়ে যায়।
মাইক প্রিচার্ড বলেন, একবার এআই প্রশিক্ষণ শেষ হলে এই চাপ আর থাকে না। কারণ এআই প্রায় এক হাজার গুণ দ্রুত কাজ করতে পারে। ফলে বড় আকারের এনসেম্বল চালানো সহজ হয়। বর্তমানে অনেক বীমা কোম্পানি একসঙ্গে দশ হাজার সদস্যের এনসেম্বল ব্যবহার করছে।
সোমবার উন্মোচিত এনভিডিয়ার ‘আর্থ টু’ সিরিজের মডেলগুলোর মধ্যে একটি ১৫ দিনের আবহাওয়া পূর্বাভাস দিতে সক্ষম। আরেকটি মডেল যুক্তরাষ্ট্রজুড়ে ভয়াবহ ঝড়ের ক্ষেত্রে ছয় ঘণ্টা পর্যন্ত স্বল্পমেয়াদি পূর্বাভাসে বিশেষভাবে দক্ষ। তৃতীয় মডেলটি বিভিন্ন আবহাওয়া সেন্সর থেকে আসা বিচ্ছিন্ন তথ্য একত্র করে, যা ভবিষ্যতের অন্যান্য পূর্বাভাস প্রযুক্তির জন্য কার্যকর ভিত্তি তৈরি করে।
সূত্র : রয়টার্স
