Google DeepMind পিয়ার-পর্যালোচিত ফলাফলগুলি প্রকাশ করেছে যেটি তার WeatherNext AI আবহাওয়ার মডেলটি ক্রান্তীয় ঘূর্ণিঝড়ের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে অত্যাধুনিক নির্ভুলতা অর্জন করেছে, নেতৃত্বদানকারী অপারেশনাল পূর্বাভাস সিস্টেমের তুলনায় একটি পূর্ণ দিন বা তার বেশি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক লিড টাইম অর্জন করেছে। গবেষণাটি 6 আগস্ট, 2026-এ নেচার জার্নালে প্রকাশিত হয়েছিল এবং Google প্রকাশনার পাশাপাশি মডেলগুলিকে ওপেন সোর্স করছে৷

AI ইন্ডাস্ট্রি কভারেজ তীব্র করার একটি মুহুর্তে এই সাফল্য এসেছে, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ক্রমবর্ধমানভাবে বৈজ্ঞানিক এবং জন-নিরাপত্তা সংক্রান্ত সমস্যার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হচ্ছে। গ্রীষ্মমন্ডলীয় ঘূর্ণিঝড়গুলি গত 50 বছরে 700,000-এরও বেশি মৃত্যু এবং $1.4 ট্রিলিয়ন অর্থনৈতিক ক্ষতির কারণ হয়েছে, ডিপমাইন্ড ঘোষণায় উদ্ধৃত পরিসংখ্যান অনুসারে, স্থানান্তর এবং বিপর্যয় প্রতিক্রিয়ার জন্য ফলস্বরূপ পূর্বাভাসের সীসা সময়ে এমনকি সামান্য লাভও করেছে৷

লিড টাইমের একটি দিন এক সিস্টেমে সংকুচিত

শিরোনাম ফলাফল সীসা সময়. 2023 থেকে 2025 সাল পর্যন্ত ঘূর্ণিঝড়ের ক্ষেত্রে, ওয়েদার নেক্সট-এর ট্র্যাক, তীব্রতা এবং বায়ু-কাঠামোর পূর্বাভাসগুলি অগ্রণী অপারেশনাল মডেলগুলির তুলনায় গড়ে এক দিন বা তার বেশি সুবিধা বহন করে। ব্যবহারিক পরিভাষায়, এর তিন দিনের পূর্বাভাস দুই দিনে পূর্বের সিস্টেমগুলি যা সরবরাহ করেছিল তার সাথে মেলে। গবেষকরা একটি একক এআই সিস্টেমে সংকুচিত অপারেশনাল আবহাওয়া সংক্রান্ত অগ্রগতির প্রায় এক দশকের সাথে তুলনীয় হিসাবে উন্নতিকে বর্ণনা করেছেন।

ঘূর্ণিঝড়ের পূর্বাভাসে, যেখানে উচ্ছেদের আদেশ, সরবরাহের মঞ্চ এবং জরুরী ঘোষণা ঘন্টার উপর নির্ভর করে, সেই মার্জিনটিই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। কাগজটি ওয়েদার নেক্সট সাইক্লোন উপস্থাপন করেছে, একটি এআই মডেল যা একটি গ্রীষ্মমন্ডলীয় ঘূর্ণিঝড়ের ট্র্যাক, তীব্রতা এবং 15 দিন পর্যন্ত আকারের সমন্বিত পূর্বাভাস তৈরি করে।

মডেলটি কিভাবে কাজ করে

প্রশিক্ষণের ডেটা প্রায় 5,000 ঐতিহাসিক ঝড়ের IBTrACS ডাটাবেসের সাথে বিশ্বব্যাপী বায়ুমণ্ডলীয় বিশ্লেষণকে একত্রিত করেছে। মডেলটি একক-পয়েন্ট পূর্বাভাসের পরিবর্তে সম্ভাব্যতা বন্টন তৈরি করতে কার্যকরী জেনারেটিভ নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে এবং এটি 1,000-সদস্যের সমাহারে - আগের সিস্টেমের 50-সদস্যের রানের বিশ গুণ। বৃহত্তর ensembles ভাল ক্যাপচার বিরল কিন্তু উচ্চ-পরিণাম ঘটনা যেমন দ্রুত তীব্রতা, বিপজ্জনক ঘটনা যেখানে ঝড়ের বাতাসের গতি হঠাৎ বেড়ে যায়।

এক অনুসন্ধান কি চ্যালেঞ্জের জন্য দাঁড়িয়েছে। উচ্চ স্থানিক রেজোলিউশন দীর্ঘকাল ধরে সঠিক তীব্রতার পূর্বাভাসের মূল্য হিসাবে বিবেচিত হয়েছে। ওয়েদার নেক্সট সাইক্লোনগুলি 28-বাই-28-কিলোমিটার ইনপুটগুলিতে চলে, প্রথাগত আঞ্চলিক মডেলের তুলনায় মোটামুটি 100 গুণ বেশি, এবং ওয়েদার নেক্সট 2-মিনি নামক একটি কমপ্যাক্ট বৈকল্পিক 111-বাই-111 কিলোমিটারে কাজ করে এবং এখনও ভাল পারফর্ম করে। গবেষণাপত্রে বলা হয়েছে যে উচ্চ রেজোলিউশন অত্যাধুনিক তীব্রতার পূর্বাভাসের জন্য একটি কঠোর পূর্বশর্ত নয়, এবং গবেষকরা একটি খোলা প্রশ্ন হিসাবে ফ্ল্যাগ করেছেন কীভাবে মডেলটি মোটা ডেটা থেকে তীব্রতার সংকেত বের করে।

2025 হারিকেন মরসুমে পরীক্ষা করা হয়েছে

মূল্যায়ন সম্পূর্ণরূপে পূর্ববর্তী ছিল না. 2025 আটলান্টিক হারিকেন মরসুমে, মডেলটি ন্যাশনাল হারিকেন সেন্টারের অপারেশনাল ওয়ার্কফ্লো বরাবর দৌড়েছিল এবং পূর্বাভাসকারীদের সাহায্য করেছিল হারিকেন মেলিসার দ্রুত তীব্রতা এবং জ্যামাইকায় ল্যান্ডফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য যথেষ্ট আগাম সতর্কতা সমর্থন করার জন্য। NHC-এর 2025 যাচাইকরণ প্রতিবেদনটি সিজনের পূর্বাভাসের কার্যকারিতা নথিভুক্ত করে। এই বছর সিস্টেমটি পূর্বাভাসের সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সমর্থন করার জন্য প্রতি ঘূর্ণিঝড়ের জন্য 1,000 সম্ভাব্য পরিস্থিতি তৈরি করছে।

কাজটি ছিল Google DeepMind এবং Google গবেষণা বিজ্ঞানী এবং ন্যাশনাল হারিকেন সেন্টার-এর অপারেশনাল ফোরকাস্টার, দ্য কোঅপারেটিভ ইনস্টিটিউট ফর রিসার্চ ইন দ্য অ্যাটমোস্ফিয়ার (CIRA) এবং ইউকে মেট অফিসের মধ্যে একটি সহযোগিতা, যাদের মধ্যে বেশ কয়েকজন নেচার পেপারের সহ-লেখক।

তিনটি ওপেন-সোর্স ভেরিয়েন্ট প্রকাশিত হয়েছে

ওপেন-সোর্স রিলিজ তিনটি মডেল ভেরিয়েন্ট কভার করে:

  • ওয়েদার নেক্সট সাইক্লোন — যে সংস্করণটি 2025 হারিকেনের মরসুমে চলেছিল এবং যার ফলাফল কাগজে দেখা যায়
  • ওয়েদার নেক্সট 2 — পরবর্তী আপডেট যা গুগল ২০২৫ সালের অক্টোবরে চালু করেছিল
  • ওয়েদার নেক্সট 2-মিনি — একটি কমপ্যাক্ট সংস্করণ যা একটি বিনামূল্যের Google Colab নোটবুকে একক TPU-তে চলে

তিনটির জন্য কোড এবং ওজন GitHub এ উপলব্ধ। একটি মাত্র 15-দিনের পূর্বাভাস একটি TPU-তে এক মিনিটের কম সময় নেয়, যার অর্থ গ্রহণের সীমাবদ্ধতা এখন দক্ষতা এবং একীকরণ, গণনা নয়।

ওয়েদার ল্যাব-এও পূর্বাভাসগুলি অন্বেষণযোগ্য, যেটিকে Google সাইক্লোন ট্র্যাকিং থেকে তাপমাত্রা, বৃষ্টিপাত এবং বাতাসের গতি কভার করে সম্পূর্ণ বৈশ্বিক পূর্বাভাস পর্যন্ত প্রসারিত করেছে৷ মডেল এবং ওয়েদার ল্যাব উভয়ই Google আর্থ এআই-এর মধ্যে বসে, জলবায়ু এবং ভূ-স্থানিক চ্যালেঞ্জগুলিতে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করার জন্য কোম্পানির ছাতা প্রচেষ্টা।

কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ

ফলাফলটি একটি বৃহত্তর প্রবণতাকে শক্তিশালী করে: AI-ভিত্তিক আবহাওয়ার মডেলগুলি অনেক আবহাওয়াবিদদের প্রত্যাশার চেয়ে দ্রুত গবেষণা প্রদর্শন থেকে অপারেশনাল সরঞ্জামগুলিতে চলে যাচ্ছে। ওজন ওপেন-সোর্সিং করে এবং একটি শীর্ষ-স্তরের জার্নালে প্রকাশ করে, Google ওয়েদারনেক্সটকে একটি রেফারেন্স সিস্টেম হিসাবে অবস্থান করছে যা বিশ্বব্যাপী জাতীয় আবহাওয়া সংস্থা এবং গবেষকরা তৈরি করতে পারে৷

ঘূর্ণিঝড়-প্রবণ অঞ্চলের সম্প্রদায়ের জন্য, সতর্কতার একটি অতিরিক্ত দিন একটি সুশৃঙ্খল স্থানান্তর এবং একটি বিশৃঙ্খলার মধ্যে পার্থক্য হতে পারে। যেহেতু AI আবহাওয়ার মডেলগুলি পরিপক্ক হতে চলেছে, প্রতিযোগিতামূলক প্রশ্নটি কেবল নির্ভুলতা থেকে সরে যাচ্ছে কে পূর্বাভাসকে দ্রুততম কাজে রূপান্তর করতে পারে৷

এআই থেকে এগিয়ে থাকুন

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কীভাবে বিজ্ঞান, পরিকাঠামো এবং দৈনন্দিন জীবনকে বদলে দিচ্ছে সে সম্পর্কে আরও জানতে, আমাদের ব্রেকিং এআই নিউজ কভারেজ অনুসরণ করুন। আমরা রিয়েল টাইমে ক্ষেত্রটি গঠনকারী গবেষণা, কোম্পানি এবং নীতিগুলি ট্র্যাক করি।

আরও এআই খবর পড়ুন →