MIT ने ऐसा मॉडल बनाया जो कभी न आई बाढ़ का पूर्वानुमान लगाता है — न्यूयॉर्क पर 300 मिमी बारिश, जबकि रिकॉर्ड करीब 200 है

MIT के सेंटर फ़ॉर कंप्यूटेशनल साइंस एंड इंजीनियरिंग में मैकेनिकल इंजीनियरिंग के शोध छात्र काई चांग और प्रोफ़ेसर थेमिस साप्सिस ने ऐसी विधि प्रकाशित की है जो चरम मौसम के वे परिदृश्य गढ़ती है जो ऐतिहासिक रिकॉर्ड में कहीं मौजूद ही नहीं। मशीन-लर्निंग मौसम मॉडल उसी से सीखते हैं जो घट चुका है, यानी सबसे दुर्लभ और सबसे विनाशकारी घटनाएँ ठीक वही होती हैं जिन्हें उन्होंने सबसे कम देखा है — अक्सर बिल्कुल नहीं। उनकी विधि, जिसे Extreme Event Aware या η-लर्निंग कहते हैं, दो तरह के आँकड़े जोड़ती है: कम अवधि की सूक्ष्म स्थानिक मानचित्रावली, और यह दीर्घकालिक बिंदु-सांख्यिकी कि किसी दिए आकार की चरम घटनाएँ कितनी बार होती हैं। सांख्यिकी मानचित्रों को बाँधती है, जिससे मॉडल ऐसा वर्षा-प्रारूप बना सकता है जो कभी देखा नहीं गया पर न भौतिक रूप से बेतुका है न सांख्यिकीय रूप से — साथ में यह अनुमान भी कि घटना कितनी देर टिकेगी, कितनी तीव्र होगी और कितना क्षेत्र घेरेगी। अमेरिकी वर्षा आँकड़ों पर छह महीने के मानचित्र और 25 वर्ष की सांख्यिकी से प्रशिक्षित करने पर इसने न्यूयॉर्क शहर के लिए 300 मिलीमीटर तक पहुँचने वाले विश्वसनीय वर्षा-मानचित्र बनाए, जबकि ऐतिहासिक अधिकतम लगभग 200 मिलीमीटर है। यह काम 20 अगस्त को Nature Communications में छपा।

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