बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क

संदर्भ

हैदराबाद स्थित भारतीय राष्ट्रीय महासागर सूचना सेवा केंद्र (INCOIS) ने अल-नीनो और ला-नीना स्थितियों के उभरने की भविष्यवाणी करने के लिए एक नया उत्पाद बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (BCNN) विकसित किया है।

क्या है बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क

• बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (Bayesian Convolutional Neural Network : BCNN) एक ऐसा आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क है, जो किसी दिए गए कार्य को, कार्य के बारे में पूर्व ज्ञान के बिना, उदाहरणों से सीखकर निष्पादित करता है।
• यह एल-नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO) चरणों से संबंधित पूर्वानुमानों को बेहतर बनाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग (ML) जैसी नवीनतम तकनीकों का उपयोग करता है।
• मॉडल का पूर्वानुमान इस तथ्य पर निर्भर करता है कि एल-नीनो या ला-नीना मंद समुद्री बदलावों और उनके वायुमंडलीय युग्मन से जुड़े हैं, जो शुरुआती पूर्वानुमान जारी करने के लिए पर्याप्त समय देता है।

बीसीएनएन की मौजूदा मॉडल तुलना

• पूर्वानुमान के लिए सामान्यत: दो तरह के मौसम मॉडल इस्तेमाल किए जाते हैं : 
  • एक सांख्यिकीय मॉडल है, जो विभिन्न देशों और क्षेत्रों से प्राप्त विभिन्न सूचनाओं के आधार पर पूर्वानुमान तैयार करता है। 
  • दूसरा गतिशील मॉडल है, जिसमें उच्च प्रदर्शन कंप्यूटर (HPC) का उपयोग करके वायुमंडल का 3डी गणितीय सिमुलेशन शामिल होता है। गतिशील मॉडल सांख्यिकीय मॉडल की तुलना में बहुत अधिक सटीक है।
• हालांकि, बीसीएनएन गतिशील मॉडल और एआई का संयोजन है। इससे यह 15 महीने के लीड टाइम में एल-नीनो और ला-नीना की स्थिति के उभरने का पूर्वानुमान लगाने में मदद करता है, जबकि अन्य मॉडल छह से नौ महीने पहले ही पूर्वानुमान दे सकते हैं। 

अल नीनो-दक्षिणी दोलन(ENSO)

• ENSO एक जलवायु घटना है, जिसमें मध्य और पूर्वी उष्णकटिबंधीय प्रशांत महासागर में पानी के तापमान में परिवर्तन के साथ-साथ ऊपरी वायुमंडल में उतार-चढ़ाव शामिल है। 
  • यह वैश्विक वायुमंडलीय परिसंचरण को बदलाव करता है और दुनिया भर में मौसम प्रणाली को प्रभावित करता है।
• ENSO 2-7 वर्षों के अनियमित चक्रों में होता है और इसके तीन अलग-अलग चरण होते हैं - गर्म (एल नीनो), ठंडा (ला नीना) और तटस्थ। 
• तटस्थ चरण में, प्रशांत महासागर का पूर्वी भाग (दक्षिण अमेरिका के उत्तर-पश्चिमी तट के पास) पश्चिमी भाग (फिलीपींस और इंडोनेशिया के पास) की तुलना में ठंडा होता है। 
• यह प्रचलित पवन प्रणालियों के कारण होता है जो पूर्व से पश्चिम की ओर चलती हैं और गर्म सतह के पानी को इंडोनेशियाई तट की ओर बहा ले जाती हैं। जिससे नीचे से अपेक्षाकृत ठंडा पानी विस्थापित पानी की जगह लेने के लिए ऊपर आता है।
• अल-नीनो चरण में, हवा की प्रणालियाँ कमज़ोर हो जाती हैं, जिससे गर्म पानी का विस्थापन कम हो जाता है। 
  • नतीजतन, प्रशांत महासागर का पूर्वी भाग सामान्य से ज़्यादा गर्म हो जाता है और ला-नीना चरण की स्थिति में, इसके विपरीत होता है।
• भारत में, जहां अल-नीनो की स्थिति के कारण सामान्यतः कमजोर मानसून और तीव्र गर्मी होती है, वहीं ला-नीना की स्थिति के कारण मानसून मजबूत होता है।