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एनवीडिया ने तेज़ और सस्ते मौसम पूर्वानुमान के लिए एआई मॉडल पेश किए

एनवीडिया ने मौसम पूर्वानुमान के लिए तीन ओपन-सोर्स एआई मॉडल लॉन्च किए, जो पारंपरिक तरीकों से तेज़, सस्ते और अधिक सटीक पूर्वानुमान देने में सक्षम हैं।

एनवीडिया ने सोमवार को मौसम पूर्वानुमान को अधिक तेज़, सटीक और कम लागत वाला बनाने के उद्देश्य से तीन ओपन-सोर्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल जारी किए। इन मॉडलों की घोषणा अमेरिका के ह्यूस्टन में आयोजित अमेरिकन मेटियोरोलॉजिकल सोसाइटी की वार्षिक बैठक में की गई। यह पहल एनवीडिया की उस व्यापक रणनीति का हिस्सा है, जिसके तहत कंपनी अपने शक्तिशाली चिप्स पर आधारित ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर को बढ़ावा दे रही है—चाहे वह चैटबॉट हों, स्वचालित वाहन हों या अब मौसम पूर्वानुमान प्रणाली।

मौसम विज्ञान के क्षेत्र में एनवीडिया का लक्ष्य पारंपरिक मौसम सिमुलेशन तरीकों को एआई-आधारित समाधानों से बदलना है। कंपनी का कहना है कि पारंपरिक पद्धतियां महंगी होने के साथ-साथ समय भी बहुत लेती हैं, जबकि एआई आधारित मॉडल न केवल उतनी ही सटीकता प्रदान कर सकते हैं, बल्कि कई मामलों में पुराने तरीकों से बेहतर परिणाम भी दे सकते हैं। एक बार प्रशिक्षित हो जाने के बाद, ये एआई मॉडल बहुत तेज़ी से काम करते हैं और इन्हें चलाने की लागत भी काफी कम होती है।

एनवीडिया में क्लाइमेट सिमुलेशन रिसर्च के निदेशक और यूनिवर्सिटी ऑफ कैलिफोर्निया, इरविन में अर्थ सिस्टम साइंसेज़ के प्रोफेसर माइक प्रिचर्ड ने बताया कि इन नए मौसम मॉडल्स का एक व्यावहारिक उपयोग बीमा उद्योग में होगा। बीमा कंपनियां अक्सर अत्यधिक और दुर्लभ मौसम घटनाओं—जैसे भीषण बाढ़ या शक्तिशाली तूफानों—को समझना चाहती हैं।

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ऐसी घटनाओं का पूर्वानुमान लगाना अब तक इसलिए महंगा रहा है, क्योंकि मौसम पूर्वानुमान “एन्सेम्बल” पद्धति से किया जाता है, जिसमें एक ही मौसम स्थिति के कई संभावित परिणामों का आकलन किया जाता है। हर संभावित परिदृश्य की विस्तृत गणना समय लेने वाली होती है। लेकिन एआई के साथ यह चुनौती कम हो जाती है। माइक प्रिचर्ड के अनुसार, “एक बार एआई मॉडल प्रशिक्षित हो जाए, तो वह पारंपरिक तरीकों से लगभग 1,000 गुना तेज़ होता है। इससे बड़े पैमाने पर एन्सेम्बल चलाना संभव हो जाता है।”

एनवीडिया के “अर्थ-2” (Earth-2) मॉडल्स में एक 15 दिनों तक का मौसम पूर्वानुमान देने वाला मॉडल, अमेरिका में गंभीर तूफानों के लिए छह घंटे तक की भविष्यवाणी करने वाला मॉडल, और विभिन्न मौसम सेंसरों से प्राप्त डेटा को एकीकृत करने वाला मॉडल शामिल है।

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