গুগল রিসার্চ এবং গুগল ডিপমাইন্ড ওয়েদার নেক্সট 3 প্রকাশ করেছে, কোম্পানির AI আবহাওয়ার পূর্বাভাস সিস্টেমের নতুন সংস্করণ এবং Google এর অ্যাকাউন্ট দ্বারা, এখনও পর্যন্ত এর সবচেয়ে সঠিক বৈশ্বিক পূর্বাভাস মডেল। ৩ সেপ্টেম্বর ঘোষিত, সিস্টেমটি সার্চ, গুগল ম্যাপ এবং জেমিনিতে আবহাওয়ার তথ্য সরবরাহ করা শুরু করবে এবং Google-এর ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে ব্যবসা এবং গবেষকদের কাছে উপলব্ধ।

সরকারী সুপারকম্পিউটারগুলির বিপরীতে যেগুলি কয়েক দশক ধরে বিশ্বের বেশিরভাগ পূর্বাভাস তৈরি করেছে, WeatherNext 3 হল একটি গভীর শিক্ষার মডেল: এটি বায়ুমণ্ডলীয় পদার্থবিজ্ঞানের সমীকরণগুলি ধাপে ধাপে সমাধান করার পরিবর্তে পর্যবেক্ষণ থেকে সরাসরি নিদর্শনগুলি শেখে৷ গুগল আরও বলেছে যে এটি প্রথম এআই মডেল যা সরাসরি উচ্চ-রেজোলিউশনের বৈশ্বিক পূর্বাভাসে কাঁচা স্যাটেলাইট পর্যবেক্ষণকে অন্তর্ভুক্ত করেছে - অন্তত একজন প্রতিযোগীর বিরোধের দাবি। এখানে কী পরিবর্তন হয়েছে এবং কেন Google-এর বাইরেও পূর্বাভাসকরা এই ক্ষেত্রে সর্বশেষ AI উন্নয়ন নিবিড়ভাবে পর্যবেক্ষণ করছেন।

কিভাবে AI আবহাওয়ার পূর্বাভাসের ছাঁচ ভেঙে দিয়েছে

ইউএস ন্যাশনাল ওয়েদার সার্ভিস এবং ইউরোপিয়ান সেন্টার ফর মিডিয়াম-রেঞ্জ ওয়েদার ফোরকাস্টস (ECMWF) এর মতো জাতীয় সংস্থাগুলি থেকে প্রথাগত পূর্বাভাস আসে, যাদের সুপার কম্পিউটারগুলি বায়ুমণ্ডলের পদার্থবিদ্যাকে বর্ণনা করে গাণিতিক সমীকরণের মাধ্যমে পিষে যায়। এই সিস্টেমগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে সঠিক কিন্তু ব্যয়বহুল এবং তুলনামূলকভাবে ধীর।

2018 সালে ECMWF আর্কাইভ করা আবহাওয়ার তথ্যের অর্ধশতাব্দীরও বেশি প্রকাশ করার পরে গভীর শিক্ষার বিকল্পটি শুরু হয়েছিল, যা গবেষকদের ঠিক যে ধরনের প্রশিক্ষণ কর্পাস নিউরাল নেটওয়ার্কে উন্নতি লাভ করে। ডিপমাইন্ডের একজন স্টাফ রিসার্চ সায়েন্টিস্ট ম্যানেজার ফেরান অ্যালেট টেকক্রাঞ্চকে বলেন, "আবহাওয়া বিশৃঙ্খল, এবং তাই ছোট পার্থক্য সত্যিই ব্যাপকভাবে বিচলিত হতে শুরু করে।" "মেশিন লার্নিং সেই সমস্যাটিকে লক্ষ্য করে যা আমরা সত্যিই সমাধান করছি, যা অসম্পূর্ণ তথ্য এবং সসীম গণনা থেকে আনুমানিক কোলাহলপূর্ণ পদার্থবিদ্যা, এবং তাই এটি প্রচুর ডেটা থেকে নিদর্শন শিখে।"

তীক্ষ্ণ, দ্রুত এবং অনেক বেশি ঘন ঘন

WeatherNext 3 তার পূর্বসূরীর থেকে একটি বড় মডেল — 2.4 গুণ বেশি পরামিতি — এবং এটি এখন Brightband-এর অপারেশনাল ওয়েদারবেঞ্চের শীর্ষে রয়েছে, এটি একটি স্বাধীন বেঞ্চমার্ক যা তাপমাত্রা, বাতাসের গতি এবং আর্দ্রতার উপর AI পূর্বাভাস সিস্টেমের তুলনা করে। TechCrunch এর মতে, এটি Google, Microsoft, Nvidia এবং ECMWF থেকে প্রতিদ্বন্দ্বী গভীর শিক্ষার মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে যায় এবং ইউএস ন্যাশনাল ওয়েদার সার্ভিস এবং ECMWF নিজেদের দ্বারা উত্পাদিত ঐতিহ্যগত সংখ্যাসূচক পূর্বাভাসকে হার মানায়৷

ব্যবহারিক লাভগুলি উল্লেখযোগ্য:

  • মূল ভেরিয়েবলের জন্য 5 কিমি রেজোলিউশন, যেখানে বেশিরভাগ AI মডেল 15 থেকে 25 কিমি এলাকা জুড়ে পূর্বাভাস দেয়। ডিকোডার রিপোর্ট করে যে মডেলটি WeatherNext 2 এর চেয়ে পাঁচগুণ বেশি বিস্তারিত।
  • বৃষ্টির পূর্বাভাস 60 শতাংশ উন্নত হয়েছে Google-এর মূল্যায়নে WeatherNext 2-এর তুলনায়, এবং 9to5Google Google-এর নিজস্ব পণ্যগুলির জন্য 50 শতাংশ বেশি নির্ভুল বৃষ্টিপাতের পূর্বাভাস উল্লেখ করেছে৷
  • আদর্শ ছয়-ঘণ্টার ক্যাডেন্সের পরিবর্তে ঘণ্টাভিত্তিক পূর্বাভাস, কারণ মডেলটি প্রতি ঘণ্টায় রিয়েল টাইমে সংগৃহীত স্যাটেলাইট পর্যবেক্ষণ গ্রহণ করতে পারে।
  • স্টেশন-লেভেল টার্গেটিং, মানে মডেলটি ভবিষ্যদ্বাণী করে যে কোন নির্দিষ্ট আবহাওয়া স্টেশনগুলি — শুধু গ্রিড স্কোয়ার নয় — পরিমাপ করবে৷

ব্রাইটব্যান্ডের একজন বায়ুমণ্ডলীয় বিজ্ঞানী ড্যানিয়েল রোথেনবার্গ টেকক্রাঞ্চকে বলেছেন, "প্রচুর AI অ্যাপ্লিকেশন সহ ধারণাটি হল কাজগুলিকে যতটা সম্ভব শেষ থেকে শেষ পর্যন্ত চালানোর চেষ্টা করা।" "একটি সক্ষমতা যোগ করা যেখানে এই মডেলটি এখন ভবিষ্যদ্বাণীও করছে, বলুন, ডেনভারের বিমানবন্দরের আবহাওয়া স্টেশন প্রতি ঘণ্টায় কী পরিমাপ করতে চলেছে, কেবল সেই পূর্বাভাসের কাজটিকে মূলের কাছাকাছি সংযুক্ত করে।"

কাঁচা স্যাটেলাইট ডেটা বিবাদ

মডেল আর্কিটেকচারের মতো ডেটা প্লাম্বিং-এর উপরেই প্রথম Google-এর দাবি। বেশিরভাগ AI পূর্বাভাসকারীরা এখনও প্রশিক্ষণ দেয় এবং সরকারী আবহাওয়া সংস্থাগুলি দ্বারা উত্পাদিত ফর্ম্যাট করা বিশ্লেষণ ডেটাসেটগুলিতে শুরু করে। WeatherNext 3 কাঁচা উপগ্রহ পর্যবেক্ষণ সরাসরি, প্রতি ঘণ্টায় — কাছাকাছি, Google যুক্তি দেয়, সত্যিকারের ডেটা আত্তীকরণ করে।

AI ওয়েদার স্টার্টআপ WindBorne কাউন্টার করে যে তার নিজস্ব WeatherMesh 6 মডেলটি 2025 সালের শেষের দিক থেকে তার আবহাওয়া বেলুন বহর এবং অন্যান্য উত্স থেকে কাঁচা পর্যবেক্ষণগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করছে৷ বিরোধ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করা হলে, Google তার পূর্বাভাসের বৈশ্বিক সমাধানের দিকে নির্দেশ করে৷ উভয় কোম্পানি, TechCrunch নোট, এখনও পাইপলাইনের অংশগুলির জন্য জাতীয় ডেটাসেটের উপর ঝুঁকছে, তাই সম্পূর্ণভাবে সরাসরি আত্তীকরণ পুরো ক্ষেত্রের জন্য একটি কাজ চলছে।

যেখানে ব্যবহারকারীরা এটি দেখতে পাবেন

"এটি প্রথমবার হতে যাচ্ছে যে কিছু মূল ভেরিয়েবল অনেকগুলি Google পণ্যকে ফিড এবং শক্তি প্রদান করে," সামিয়ার মার্চেন্ট, গুগলের একজন সিনিয়র স্টাফ ইঞ্জিনিয়ার, টেকক্রাঞ্চকে বলেছেন৷ Search, Google Maps এবং Gemini-এ আবহাওয়ার তথ্য WeatherNext 3 আউটপুটে আঁকবে, কোটি কোটি ব্যবহারকারীর সামনে AI-উত্পন্ন পূর্বাভাস রাখবে — যাদের অনেকেই তাদের পিছনের মডেলটি কখনই জানবে না।

কেন এটি অ্যাপের বাইরে গুরুত্বপূর্ণ

অর্থনীতি বড় গল্প. সুপারকম্পিউটার এনসেম্বলগুলির তুলনায় AI পূর্বাভাসগুলি দ্রুত এবং সস্তা উত্পাদন করা হয়, যা ব্যবহারযোগ্য পূর্বাভাসগুলি এমন অঞ্চলগুলির নাগালের মধ্যে রাখে যেগুলি কখনই এটি বহন করতে সক্ষম হয়নি৷ ডিকোডার রিপোর্ট করে যে আফ্রিকা, ল্যাটিন আমেরিকা এবং এশিয়া-প্রশান্ত মহাসাগরীয় অঞ্চলে সঠিক পূর্বাভাসের অভাব সবচেয়ে বেশি লাভ দেখতে হবে। বিল গেটস AI আবহাওয়ার পূর্বাভাসকে একটি কংক্রিট উন্নয়ন সুবিধা হিসাবে উল্লেখ করেছেন, উন্নততর পূর্বাভাস উন্নয়নশীল দেশগুলিতে ফসলের ফলন উন্নত করে এবং Alet নোট করেছেন যে উচ্চ-রেজোলিউশনের বায়ু, বৃষ্টি এবং মেঘের পূর্বাভাস পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি প্রকল্পগুলিকে আরও নির্ভরযোগ্য করে তুলতে পারে।

ইউরোপ এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের আবহাওয়া সংস্থাগুলি ইতিমধ্যে তাদের কর্মক্ষম পণ্যগুলিতে AI মডেলগুলি ভাঁজ করছে। WeatherNext 3 এর সাথে, ট্রান্সফরমার বিপ্লব যা ভাষাকে নতুন আকার দিয়েছে তা নিঃশব্দে দৈনন্দিন আবহাওয়ার ইঞ্জিনে পরিণত হয়েছে।

এআই থেকে এগিয়ে থাকুন

এআই গবেষণা দ্রুত চলে। এক জায়গায় সর্বশেষ AI উন্নয়ন পান।

আরও এআই খবর পড়ুন →