سائنس اور ٹیکنالوجی کی وزارت
مصنوعی ذہانت  سے ہندوستانی موسم گرما کے مانسون کی پیشین گوئی کو بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے
مصنوعی ذہانت سے تقویت یافتہ ایک نیا وضع کردہ الگورتھم موسم سے 18 ماہ پہلے ہندوستانی موسم گرما کے مانسون  کی پیشین گوئی کے امکانات کو بڑھانے میں مدد کر سکتا ہے۔ سمندر سے متعلق واحد متغیر کا استعمال کرتے ہوئے پیشن گوئی کرنے والے دریافت شدہ الگورتھم  کہلانے والا الگورتھم ملک کے لیے موثر زرعی اور دیگر اقتصادی منصوبے بنانے کے لیے صحیح وقت پر آئی ایس ایم آر کی ماہرانہ پیشین گوئی کی سہولت فراہم کر سکتا ہے۔
اگرچہ محققین نے آئی ایس ایم آر کی پیشین گوئی کی سائنسی بنیاد کا اچھی طرح سے تعین کردیا ہے اور آئی ایس ایم آر کی تغیر پذیری اور پیشین گوئی کو سمجھنے میں پچھلی صدی کے دوران اہم پیش رفت کی ہے، اس کے باوجود آئی ایس ایم آر کی ایک مہینہ پہلے سے بھی ہنر مندانہ پیشین گوئی ایک بڑا چیلنج بنی ہوئی ہے۔ نہ ہی ممکنہ  مہارت  اور آئی ایس ایم آر پیشین گوئی کی اصل مہارت سیزن سے پہلے طویل تکمیلی عرصے کے 6، 12، 18، 24 مہینے پردستیاب ہے۔
روایتی طور پر، محققین دنیا کے کسی خطے میں آئی ایس ایم آر کے ساتھ ماحولیاتی یا سمندری متغیر کے زیادہ سے زیادہ ارتباط کی بنیاد پر آئی ایس ایم آر کے پیش گو عنصر کا انتخاب کرتے ہیں۔ اس طرح کی تکنیک آئی ایس ایم آر کی حقیقی ممکنہ پیشین گوئی کے ادراک میں رخنہ پیدا کرتی ہے کیونکہ یہ ایک وقت میں کسی خاص علاقے میں ایک پیشین گوئی کرنے والا عنصرہوتا ہے۔
انسٹی ٹیوٹ آف ایڈوانسڈ اسٹڈی ان سائنس اینڈ ٹکنالوجی ، گوہاٹی، جو کہ سائنس اور ٹیکنالوجی کے محکمے  کا ایک خودمختار ادارے ہے ،کے سائنسدانوں نے اپنے ساتھیوں کے ساتھ اس حقیقت کا پتہ لگایا ہے کہ وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والا سمندری سطح کا درجہ حرارت آئی ایس ایم آر کے طویل تکمیلی عرصے کی پیشین گوئی کے حساب کے لیے ناکافی ہے۔ انہوں نے پایا، اس کی وجہ یہ ہے کہ ایس ایس ٹی پر مبنی پیشن گوئی کرنے والے آلات کا استعمال کرتے ہوئے پیشن گوئی کرنے والے دریافت شدہ الگورتھم کے ذریعہ آئی ایس ایم آر کی ممکنہ مہارت کا تخمینہ تکمیلی عرصے سے تعلق رکھنے والے تمام مہینوں میں کم تھا۔
آئی اے ایس ایس ٹی انڈین انسٹی ٹیوٹ آف ٹراپیکل میٹرولوجی ، پونے، اور کاٹن یونیورسٹی، گوہاٹی پر مشتمل ٹیم نے ایک پیشین گوئی کرنے والا دریافت الگورتھم وضع کیا جو پورے منطقہ حارہ کی پٹی پر سمندر کی پانی کی تہہ کی گہرائی  کو پیش کرتے ہوئے کسی بھی تکمیلی عرصے والے مہینے میں اسی مدت کے دوران آئی ایس ایم آر اور ڈی 20 کے درمیان ارتباط کے نقشے پر 1871 اور 2010 کے درمیان پیشین گوئی فراہم کرتا ہے۔
اس چیز کی بنا پر پورے گرم آب وہوا والے خطے میں تمام ممکنہ محرکات کا احاطہ کر لیا گیا تاکہ تکمیلی عرصے سے تعلق رکھنے والے کسی بھی مہینے میں آئی ایس ایم آر کی پیشن گوئی کی حقیقی ممکنہ مہارت کا ادراک کیا جا سکے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ اس ایک پیشن گوئی نے ارتباط کے نقشے کے ذریعے شناخت کیے گئے کسی بھی تکمیلی عرصے والے مہینے میں گرم علاقوں پر مشتمل پوری پٹی پر تمام ممکنہ محرکات کی بیک وقت شراکت کو شامل کردیا ہے ۔ اس کے علاوہ، سمندری پانی کی تہہ کی گہرائی  کم از کم احتمالی ماحولیاتی شور سے متاثر ہوتی ہے۔
نیا الگورتھم اشارہ کرتا ہے کہ آئی ایس ایم آر کی ممکنہ مہارت ،آئی ایس ایم آرسیزن سے 18 ماہ پہلے زیادہ سے زیادہ  ہے۔کسی بھی تکمیلی عرصے والے مہینے میں، آئی ایس ایم آر کے سالانہ تغیر کی پیشین گوئی اس کے محرکات کی سالانہ تغیر پذیری میں باقاعدگی کی ڈگری پر منحصر ہوتی ہے۔
طویل تکمیلی عرصے والے آئی ایس ایم آر کی پیشین گوئی کی نئی دریافت شدہ بنیاد کے ساتھ، دیوبرت شرما  ، ڈاکٹر سنتو داس ، ڈاکٹر سبودھ کے ساہا  ، اور پروفیسر بی این گوسوامی  اس کے اہل ہو گئےکہ مشین لرننگ پر مبنی آئی ایس ایم آر پیشن گوئی ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے 0.65 کی حقیقی مہارت کے ساتھ 1980 سے 2011 کے درمیان آئی ایس ایم آر کی 18 ماہ کی پیشن گوئی کریں۔ ماڈل کی کامیابی مصنوعی ذہانت کی 45 جسمانی آب و ہوا کے ماڈلز کے ذریعے 150 سال کے نقل سازی کے عمل سے آئی ایس ایم آر اور مدارینی علاقوں کے پانی کی تہہ کی صورت حال کے درمیان تعلق کے بارے میں جاننے اور اس معلومات کو 1871 اور 1974 کے درمیان حقیقی مشاہدات میں منتقل کرنے کی صلاحیت پر مبنی تھی۔ 18ماہ کے تکمیلی عرصے پر آئی ایس ایم آر کی ممکنہ مہارت 0.87 ہے، ماڈل کو بہتر بنانے میں اب بھی کافی گنجائش موجود ہے۔
رائل میٹرولوجیکل سوسائٹی کے سہ ماہی جریدے میں شائع ہونے والے نتائج آنے والے سالوں میں آئی ایس ایم آر کی طویل تکمیلی عرصے کی ہنر مند انہ پیشین گوئی کے لیے راہ ہموار کرتے ہیں اور بلا خطوط مشینی تعلیم کے آلات کی آمد کے ساتھ جڑے آب و ہوا کے ماڈلز کی بہتری میں تیزی لاتے ہیں۔ سیزن سے ایک سال پہلے کی طرح آئی ایس ایم آر کی طویل پیشین گوئیاں پالیسی سازوں اور کسانوں کے لیے منصوبہ بندی کرنے اور ملک کی خوراک کی پیداوار کو گلوبل وارمنگ کے ساتھ آئی ایس ایم آر کے بڑھتے ہوئے اُلٹ پھیرکے لیے لچکدار بنانے میں انتہائی فائدہ مند ثابت ہوں گی۔