आईआईटी दिल्ली के अध्ययन में एआई आधारित मॉडल से जल प्रवाह का पूर्वानुमान अधिक भरोसेमंद पाया गया

जल प्रवाह पूर्वानुमान में क्रांति: AI मॉडल से बेहतर सटीकता

जल संसाधन प्रबंधन के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि हासिल हुई है। भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान दिल्ली के शोधकर्ताओं ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को पारंपरिक जल विज्ञान मॉडलों के साथ एकीकृत करके नदी प्रवाह पूर्वानुमान की सटीकता में उल्लेखनीय सुधार किया है। इस नए दृष्टिकोण ने 220 नदियों में से 208 में भविष्यवाणी की गुणवत्ता को बढ़ाया है, जो जल प्रबंधन के लिए एक बड़ी सफलता मानी जा रही है।

पारंपरिक मॉडलों की सीमाएं और AI का समाधान

शोधकर्ताओं भानु मगोत्रा और मनबेंद्र सहारिया के अनुसार, बड़े पैमाने पर विकसित जल प्रवाह मॉडल अक्सर छोटे भौगोलिक क्षेत्रों में सटीक अनुमान देने में विफल रहते हैं। इन मॉडलों को किसी विशेष क्षेत्र के अनुरूप ढालने के लिए अंशांकन (कैलिब्रेशन) की आवश्यकता होती है, जो अत्यधिक समय और कंप्यूटर संसाधनों की मांग करता है। भारत जैसे विविध जलवायु और भूगोल वाले देश में यह प्रक्रिया और भी जटिल हो जाती है। अंशांकन का अर्थ है मॉडल के परिणामों को वास्तविक दुनिया के मापे गए आंकड़ों से मिलाना, जिससे पूर्वानुमान अधिक यथार्थपरक बन सके।

AI-एकीकृत मॉडल इस समस्या का प्रभावी समाधान प्रस्तुत करता है। यह तकनीक पारंपरिक जल विज्ञान मॉडलों की कमजोरियों को दूर करते हुए जल चक्र की भविष्यवाणी में लंबे समय से मौजूद चुनौतियों का सामना करने में सक्षम है। यह अध्ययन ‘वाटर रिसोर्सेज रिसर्च’ पत्रिका में प्रकाशित हुआ है।

ILDAS और LSTM का संयोजन

शोध में इंडियन लैंड डेटा एसिमिलेशन सिस्टम (ILDAS) के साथ लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया गया। LSTM एक विशेष प्रकार का AI मॉडल है जो समय के साथ डेटा में पैटर्न को पहचानने में अत्यधिक प्रभावी साबित होता है। ILDAS का उद्देश्य भारत में भूमि की सतह की स्थितियों—जैसे वाष्पोत्सर्जन, मिट्टी की नमी, अपवाह और जल प्रवाह—के लिए उच्च गुणवत्ता वाले और दीर्घकालिक अनुमान तैयार करना है।

प्रशिक्षण और डेटा स्रोत

AI-एकीकृत मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए जल शक्ति मंत्रालय के अंतर्गत केंद्रीय जल आयोग (CWC) द्वारा संचालित 220 नदी गेज स्टेशनों से कम से कम दो दशकों का डेटा लिया गया। इस विशाल डेटासेट ने मॉडल को विभिन्न भौगोलिक और जलवायु परिस्थितियों में जल प्रवाह के पैटर्न को समझने में सक्षम बनाया।

जल संसाधन प्रबंधन पर प्रभाव

नदी के प्रवाह का सटीक पूर्वानुमान जल संसाधन प्रबंधन के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। इसका उपयोग सिंचाई योजना, बाढ़ जोखिम न्यूनीकरण और जलाशयों के संचालन में किया जाता है। बेहतर पूर्वानुमान से प्राकृतिक संसाधनों का अधिक कुशलतापूर्वक और सुरक्षित प्रबंधन संभव होगा, जिससे किसानों, बाढ़ प्रभावित क्षेत्रों और जल प्रबंधन एजेंसियों को सीधा लाभ मिलेगा।