پیشن گوئی کی درستی کو بہتر بنانے کے لیے درج ذیل مصنوعی ذہانت (اے آئی) الگورتھم اور ماڈل استعمال کیے جائیں گے:

• انتہائی شدید بارش کے واقعات کی پیش گوئی کرنے کے لیے بے رینڈم فارسٹ  ماڈل
• ماڈل آؤٹ پٹ کو اعلیٰ ریزولیوشن تک کم کرنے کے لیے نیورل نیٹ ورک پر مبنی ماڈلز (مثال کے طور پر،پُرپیچ نیورل نیٹ ورک-سی این این)، سپر ریزولیوشن سی این این-ایس آرسی این این، جینریٹو ایڈورسریل نیٹ ورک-جی اے این، وغیرہ)
• مندرجہ بالا نیورل نیٹ ورک الگورتھم کو موسم کی پیش گوئی کے عددی  ماڈلز میں جیسے کمولس، تابکاری، زمینی سطح وغیرہ جیسی مختلف پیمانہ بندیوں کو  بہتر بنانے کے لیے بھی استعمال کیا جائے گا
• وسیع مقدار میں مختلف موسمیاتی ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے اور ڈیٹا کے انضمام کی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے بھی  اے آئی/ایم ایل طریقوں کو استعمال کیا جائے گا

مذکورہ بالا ہائبرڈ اے آئی/ایم ایل تکنیکوں کے علاوہ،فورکاسٹ نیٹ، گرافکاسٹ اور پنگو ویدر جیسے اے آئی  پر مبنی پیش گوئی کے ماڈلز کو بھی بھارتی خطے میں پیش گوئی کی درستی کو بہتر بنانے کے لیے تربیت دی جا رہی ہے۔

مشن موسم کا ڈیٹا بھی تحقیق سے تعلق رکھنے والے طبقے  کو دستیاب کرایا جائے گا

بھارتی محکمۂ موسمیات (آئی ایم ڈی) زرعی تحقیق کی بھارتی کاؤنسل (آئی سی اے آر) کے تعاون سے ہفتے میں دو بار زرعی موسمیاتی مشورے فراہم کرتا ہے اور یہ سلسلسہ جاری رہے گا۔

یہ معلومات سائنس اور ٹیکنالوجی اور ارضیاتی سائنسز کے مرکزی وزیر مملکت (آزادانہ چارج) ڈاکٹر جتیندر سنگھ نے آج راجیہ سبھا میں ایک تحریری جواب میں دی۔

******************

U. No. 3897

(ش ح ۔ک ح ۔ج)

(Release ID: 2083707)