নয়াদিল্লি, ১২ অগাস্ট, ২০২৬ 

সরকার দেশজুড়ে আবহাওয়ার পূর্বাভাস এবং চরম আবহাওয়ার ঘটনাগুলির জন্য আগাম সতর্কীকরণ পরিষেবার নির্ভুলতা ও সময়ানুবর্তিতা উন্নত করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং বিগ ডেটা প্রযুক্তি সক্রিয়ভাবে ব্যবহার করছে। ভূবিজ্ঞান মন্ত্রকের অধীনস্থ ন্যাশনাল সেন্টার ফর মিডিয়াম রেঞ্জ ওয়েদার ফোরকাস্টিং এআই/এমএল-ভিত্তিক পূর্বাভাস নির্দেশিকাকে অপারেশনাল ডেটা অ্যাসিমিলেশন, কাপলড আর্থ সিস্টেম মডেলিং, এনসেম্বল প্রেডিকশন সিস্টেম, হাই পারফরম্যান্স কম্পিউটিং এবং প্রচলিত নিউমেরিক্যাল ওয়েদার প্রেডিকশন মডেলের সঙ্গে একীভূত করছে। এই এআই/এমএল সিস্টেমগুলির মাধ্যমে তৈরি পূর্বাভাস নির্দেশিকা ভারত আবহাওয়া বিভাগ বিভিন্ন স্থানীয়  ও সময়ভিত্তিক পরিসরে নানা ধরনের চরম আবহাওয়ার পূর্বাভাস দেওয়ার দক্ষতা বাড়াতে ব্যবহার করছে। এআই/এমএল থেকে প্রাপ্ত ডেটা প্রোডাক্টগুলি দেশীয়ভাবে তৈরি জিআইএস-ভিত্তিক মাল্টি-হ্যাজার্ড আর্লি ওয়ার্নিং ডিসিশন সাপোর্ট সিস্টেমেও একীভূত করা হয়েছে।
প্রধান এআই-ভিত্তিক উদ্যোগগুলির মধ্যে রয়েছে:
আবহাওয়া, জলবায়ু এবং চরম আবহাওয়ার পূর্বাভাসের জন্য এআই/এমএল অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে গবেষণা ও উন্নয়নকে শক্তিশালী করতে আইএমডি-তে একটি বিশেষ কার্যকরী দল প্রতিষ্ঠা।
দিল্লি-এনসিআর অঞ্চলের জন্য একটি ডিপ লার্নিং মডেল (মেটিওগ্যান) তৈরি করা, যা ভূমি-ভিত্তিক পর্যবেক্ষণ এবং ক্লাইমেট হ্যাজার্ডস গ্রুপ ইনফ্রারেড প্রেসিপিটেশন উইথ স্টেশন ডেটা ব্যবহার করে ৩০০-মিটার স্থানিক রেজোলিউশনে বৃষ্টিপাতের পরিমাণ নির্ণয়ের জন্য সফলভাবে পরীক্ষিত হয়েছে।
ইসিএমডব্লিউএফ রিঅ্যানালাইসিস ভার্সন ৫ ডেটা ব্যবহার করে সাত দিন পর্যন্ত দৈনিক পূর্বাভাস তৈরির জন্য একটি এআই-ভিত্তিক মধ্যম-পাল্লার আবহাওয়ার পূর্বাভাস মডেল তৈরি করা।
আবহাওয়া ও জলবায়ু পরিষেবায় এআই/এমএল অ্যাপ্লিকেশনকে উন্নত করার জন্য আইআইটি খড়গপুর, আইআইআইটি এলাহাবাদ, আইআইআইটি ভাদোদারা, অশোকা বিশ্ববিদ্যালয়, গুগল এশিয়া প্যাসিফিক লিমিটেড এবং ভারত ইলেকট্রনিক্স লিমিটেড (বিইএল)-সহ শীর্ষস্থানীয় শিক্ষা প্রতিষ্ঠান এবং গবেষণা ও উন্নয়ন সংস্থাগুলির সঙ্গে সমঝোতাপত্র মাধ্যমে সহযোগিতামূলক গবেষণা।
বিশেষায়িত এআই/এমএল প্রশিক্ষণ কর্মসূচি, কর্মশালা এবং উন্নত প্রশিক্ষণের জন্য বিজ্ঞানীদের মনোনয়নের মাধ্যমে সক্ষমতা বৃদ্ধি।
২০২৪ সাল থেকে আইএমডি কর্মকর্তাদের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং-এর মৌলিক বিষয়গুলির উপর বার্ষিক রিফ্রেশার কোর্সের আয়োজন।
আবহাওয়া ও জলবায়ু পরিষেবার জন্য এআই/এমএল এবং ডিপ লার্নিং (ডিএল)-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন তৈরির উদ্দেশ্যে পুনের ইন্ডিয়ান ইনস্টিটিউট অফ ট্রপিক্যাল মেটিওরোলজি (আইআইটিএম)-এ একটি ভার্চুয়াল কেন্দ্র স্থাপন।
মিশন মৌসুম-এর অধীনে, পরবর্তী প্রজন্মের আবহাওয়ার পূর্বাভাসের জন্য এআই/এমএল এবং ডেটা-চালিত পদ্ধতিগুলো অন্যতম প্রধান স্তম্ভ। পূর্বাভাস তৈরির প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করে, পূর্বাভাসের নির্ভুলতা বাড়িয়ে, পদ্ধতিগত পক্ষপাত কমিয়ে, চরম ঘটনাগুলোর জন্য সম্ভাবনামূলক নির্দেশনা তৈরি করে, উচ্চ-রেজোলিউশনের ডাউনস্কেলড পূর্বাভাস তৈরি করে এবং আগাম সতর্কীকরণ পরিষেবাগুলোকে শক্তিশালী করার মাধ্যমে প্রচলিত সংখ্যাসূচক আবহাওয়ার পূর্বাভাসের পরিপূরক হিসেবে এআই ব্যবহৃত হচ্ছে।
প্রধান এআই-ভিত্তিক উন্নয়নগুলির মধ্যে রয়েছে:
ভারত ফোরকাস্ট সিস্টেম (বিএফএস) দ্বারা উৎপাদিত বৃষ্টিপাতের পূর্বাভাসের ত্রুটি সংশোধনের জন্য একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন)-ভিত্তিক মডেল।
বজ্রপাতের পূর্বাভাস উন্নত করার জন্য এআই/এমএল কৌশলের প্রয়োগ।
আঞ্চলিক ভাষায় আবহাওয়া-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত সহায়তা প্রদানের জন্য জেনারেটিভ এআই এবং লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) ব্যবহার করে “মৌসমবাণী” অ্যাপ্লিকেশনটির উন্নয়ন।
কৃষকদের কাছে স্থানীয়ভাবে কৃষিভিত্তিক বর্ষার আগমন সংক্রান্ত পরামর্শ প্রচারের জন্য একটি এআই/এমএল-ডাইনামিক্যাল হাইব্রিড ব্লেন্ডেড মডেলের উন্নয়ন।
কার্যকরী মিথুনা-জিএলবি বিশ্লেষণ থেকে প্রাথমিকভাবে পূর্ব-প্রশিক্ষিত এআই-ভিত্তিক আবহাওয়ার পূর্বাভাস মডেল ব্যবহার করে এনসিএমআরডব্লিউএফ-এ পরীক্ষামূলক মেশিন-লার্নিং আবহাওয়ার পূর্বাভাস তৈরি করা। এই পূর্বাভাসগুলো কার্যকরী মিথুনা গ্লোবাল নিউমেরিক্যাল ওয়েদার প্রেডিকশন সিস্টেমের পূর্বাভাসের সঙ্গে মূল্যায়ন ও তুলনার জন্য আইএমডি-র সঙ্গে শেয়ার করা হচ্ছে।
সিএনএন-ভিত্তিক পক্ষপাত সংশোধন মডেল বাস্তবায়নের মাধ্যমে স্বল্প থেকে মধ্যম-পাল্লার আবহাওয়ার পূর্বাভাসের নির্ভুলতায় উন্নতি দেখা গেছে। তবে, যেহেতু বেশিরভাগ এআই/এমএল পূর্বাভাস ব্যবস্থা বর্তমানে পরীক্ষামূলক এবং মূল্যায়ন পর্যায়ে রয়েছে, তাই জীবন, সম্পত্তি এবং জীবিকার ক্ষতি হ্রাসে তাদের স্বতন্ত্র অবদান সম্পর্কে এখনও কোনো পৃথক পরিমাণগত মূল্যায়ন করা হয়নি।
মিশন মৌসুম-এর অধীনে, পুনের ইন্ডিয়ান ইনস্টিটিউট অফ ট্রপিক্যাল মেটিওরোলজি (আইআইটিএম) উন্নত আবহাওয়ার পূর্বাভাস, দুর্যোগ প্রস্তুতি এবং আঞ্চলিক ভাষায় আবহাওয়ার তথ্য প্রচারের জন্য রিয়েল-টাইম পর্যবেক্ষণ ও পূর্বাভাস সমন্বয় করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রযুক্তি কাঠামো বিকাশের লক্ষ্যে একটি বিশেষ এআই/এমএল কেন্দ্র স্থাপন করেছে। এছাড়াও, আইএমডি স্যাটেলাইট পর্যবেক্ষণ, ডপলার ওয়েদার রাডার পর্যবেক্ষণ, ইন-সিটু আবহাওয়া পর্যবেক্ষণ, স্বয়ংক্রিয় আবহাওয়া কেন্দ্র, সমুদ্র ও নদী পর্যবেক্ষণ, পদার্থবিদ্যা-ভিত্তিক আবহাওয়া ও জলবায়ু মডেল এবং এআই-ভিত্তিক পূর্বাভাস ব্যবস্থাগুলিকে একীভূত করে একটি সমন্বিত জাতীয় এআই-ভিত্তিক আগাম সতর্কীকরণ প্ল্যাটফর্ম স্থাপনের জন্য কাজ করছে। এই প্ল্যাটফর্মটির লক্ষ্য হলো দুর্যোগ প্রস্তুতি এবং ঝুঁকি হ্রাসে সহায়তা করার জন্য উন্নত নির্ভুলতা এবং বর্ধিত অগ্রিম সময় সহ প্রভাব-ভিত্তিক পূর্বাভাস এবং ঝুঁকি-ভিত্তিক সতর্কতা তৈরি করা।
২০২৬ সালের দক্ষিণ-পশ্চিম মৌসুমী ঋতুতে স্থানীয়ভাবে কৃষি সংক্রান্ত মৌসুমী বর্ষার আগমনী সতর্কতা প্রচারের জন্য একটি এআই/এমএল হাইব্রিড মিশ্র মডেল তৈরি করা হয়েছে। এই ব্যবস্থা ব্যবহার করে, ১৫টি রাজ্য এবং একটি কেন্দ্রশাসিত অঞ্চল জুড়ে প্রায় ৫.২৮ কোটি কৃষকের কাছে এসএমএস-এর মাধ্যমে সতর্কতা পাঠানো হয়েছিল। ‘মৌসমবাণী’ অ্যাপ্লিকেশনটি একটি রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্ম হিসাবে তৈরি করা হচ্ছে, যা রিয়েল-টাইম আবহাওয়ার পূর্বাভাসকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে আঞ্চলিক ভাষায় স্থানীয় আবহাওয়ার সতর্কতায় রূপান্তরিত করবে। আইএমডি মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন, এসএমএস, টেলিভিশন, রেডিও, ওয়েবসাইট এবং সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম সহ একাধিক যোগাযোগ মাধ্যমের মাধ্যমে আবহাওয়ার পূর্বাভাস এবং সতর্কতা প্রচার করে। আঞ্চলিক ভাষায় প্রচার বাড়ানোর জন্য ভাষিণী সহ এআই-সক্ষম বহুভাষিক সরঞ্জাম ব্যবহার করা হচ্ছে। কৃষক, জেলে, উপকূলীয় সম্প্রদায়, পাহাড়ি অঞ্চলের বাসিন্দা এবং অন্যান্য ঝুঁকিপূর্ণ জনগোষ্ঠীর কাছে পৌঁছানোর জন্য কেন্দ্রীয় ও রাজ্য সরকারি সংস্থা, দুর্যোগ ব্যবস্থাপনা কর্তৃপক্ষ এবং গণমাধ্যম সংস্থাগুলিকে জড়িত করে সমন্বিত ব্যবস্থার মাধ্যমেও আবহাওয়ার পূর্বাভাস এবং প্রভাব-ভিত্তিক সতর্কতা প্রচার করা হয়। এছাড়াও, আবহাওয়ার পূর্বাভাস, প্রভাব-ভিত্তিক সতর্কতা এবং জলবায়ু পূর্বাভাসের সংক্ষিপ্ত, ব্যবহারকারী-বান্ধব বহুভাষিক সারাংশ তৈরির জন্য ‘মৌসমজিপিটি’-র মতো লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম)-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা হচ্ছে, যার মাধ্যমে আবহাওয়ার তথ্যের প্রান্তিক বিতরণ আরও শক্তিশালী হবে।
এই তথ্যটি আজ লোকসভায় একটি লিখিত উত্তরে দিয়েছেন ভূ-বিজ্ঞান প্রতিমন্ত্রী (স্বাধীন দায়িত্বপ্রাপ্ত) ডঃ জিতেন্দ্র সিং।

SC/PM/SB