From Physics-Based Parameterization to Data-Driven Emulation of Planetary Boundary Layer Turbulence in BAM- 1D
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक मल्टी-लेयर पर्सेप्ट्रॉन न्यूरल नेटवर्क, उच्च निष्ठा और संख्यात्मक स्थिरता के साथ BAM-1D मॉडल में होल्टस्लैग-बोविले (Holtslag–Boville) प्लेनेटरी बाउंड्री लेयर टर्बुलेंस पैरामीट्राइजेशन का सफलतापूर्वक अनुकरण कर सकता है, जो भविष्य के हाइब्रिड भौतिकी-मशीन लर्निंग वायुमंडलीय सिमुलेशन के लिए एक आशाजनक मार्ग प्रदान करता है।
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जिस हवा में हम सांस लेते हैं वह कोई स्थिर चादर नहीं है; यह एक उथल-पुथल भरा तरल है, जिसे सूर्य की गर्मी और नीचे की जमीन के घर्षण द्वारा लगातार नया रूप दिया जाता है। वायुमंडल की सबसे निचली परत में, जिसे 'प्लेनेटरी बाउंड्री लेयर' (planetary boundary layer) के रूप में जाना जाता है, यह उथल-पुथल सबसे तीव्र होती है। यहाँ, हवा के अदृश्य भंवर—विक्षोभ (turbulence)—गर्मी, नमी और संवेग (momentum) को आपस में मिलाते हैं, जिससे यह निर्धारित होता है कि दिन शांत और साफ रहेगा या तूफानी और गीला। क्योंकि ये नन्हे भंवर मौसम के मॉडलों द्वारा देखे जाने के लिए बहुत छोटे होते हैं, इसलिए वैज्ञानिकों को गणितीय शॉर्टकट का उपयोग करना पड़ता है, जिन्हें 'पैरामीट्राइजेशन' (parameterizations) कहा जाता है, ताकि वे अनुमान लगा सकें कि वे कैसे व्यवहार करते हैं। ये शॉर्टकट आवश्यक हैं, लेकिन वे अपूर्ण भी हैं, और अक्सर तब संघर्ष करते हैं जब स्थितियाँ तेजी से बदलती हैं या बहुत स्थिर हो जाती हैं। जैसे-जैसे कंप्यूटर अधिक शक्तिशाली होते गए हैं, एक नया प्रश्न उभरा है: क्या हम कंप्यूटर को सीधे डेटा से इन शॉर्टकट्स को सीखना सिखा सकते हैं, बजाय इसके कि केवल पुराने, हाथ से बनाए गए सूत्रों पर ही निर्भर रहा जाए?
ब्राजील के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस प्रश्न का उत्तर देने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है। ब्राजीलियाई ग्लोबल एटमॉस्फेरिक मॉडल के साथ काम करते हुए, उन्होंने इस प्रणाली के एक विशिष्ट भाग पर ध्यान केंद्रित किया जो जमीन के पास हवा के मिश्रण को संभालता है। केवल कच्चे अवलोकनों का उपयोग करके मौसम की भविष्यवाणी करने के बजाय, उन्होंने एक अलग प्रश्न पूछा: क्या एक कंप्यूटर मौजूदा, विश्वसनीय गणितीय सूत्रों के व्यवहार की नकल करना सीख सकता है? यह पता लगाने के लिए, उन्होंने एक डिजिटल "सरोगेट" (surrogate) मॉडल बनाया—जो जटिल भौतिकी का एक सरल संस्करण है—एक प्रकार के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके जिसे न्यूरल नेटवर्क कहा जाता है। इस नेटवर्क को सीधे आकाश को देखकर नहीं सिखाया गया था, बल्कि इसे मूल मॉडल के आउटपुट का अध्ययन करके प्रशिक्षित किया गया था। शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर को वायुमंडल के लाखों स्नैपशॉट्स खिलाए, जिसमें एक तरफ की स्थितियाँ और दूसरी तरफ होने वाला विक्षोभ दिखाया गया, जिससे इसे उन छिपे हुए पैटर्न को सीखने में मदद मिली जो उन्हें आपस में जोड़ते हैं।
यह अध्ययन दो वर्षों तक चला, जिसमें अमेज़न वर्षावन के ऊपर किए गए सिमुलेशन से प्राप्त डेटा का उपयोग किया गया, जो तीव्र और जटिल मौसम के लिए जाना जाता है। टीम ने अपने न्यूरल नेटवर्क को लगभग 174,000 वायुमंडलीय प्रोफाइल्स पर प्रशिक्षित किया, जो एक विशाल डेटासेट था जिसने जमीन तक वायुमंडल की ऊर्ध्वाधर संरचना (vertical structure) को कैद किया। उन्होंने कंप्यूटर को चार प्रमुख मात्राओं की भविष्यवाणी करना सिखाया जो हवा के मिश्रण को वर्णित करती हैं: संवेग कितनी तेजी से चलता है, गर्मी कितनी तेजी से चलती है, और दो विशिष्ट शब्द जो इस बात का हिसाब रखते हैं कि हवा कभी-कभी अपेक्षित हवा के दिशा या तापमान प्रवणता (gradient) के विपरीत दिशा में कैसे चलती है। लक्ष्य यह देखना था कि क्या कंप्यूटर उच्च सटीकता के साथ मूल, भौतिकी-आधारित सूत्रों के परिणामों को दोहरा सकता है, लेकिन हर बार जटिल समीकरणों को हल करने की भारी कम्प्यूटेशनल लागत के बिना।
जब शोधकर्ताओं ने अपने नए सिस्टम का परीक्षण किया, तो परिणाम मूल के काफी करीब थे। न्यूरल नेटवर्क ने विक्षोभ की ऊर्ध्वाधर संरचना को सफलतापूर्वक पुन: निर्मित किया, और इसने मूल मॉडल के उन अनुमानों से मेल खाया कि कैसे गर्मी और संवेग हवा के माध्यम से फैलते हैं। इसने रात के समय बनने वाली शांत, पतली परतों और दिन के दौरान होने वाले जोरदार, गहरे मिश्रण को भी पकड़ा। उन अधिक कठिन-से-अनुमानित शब्दों के लिए भी, जहाँ हवा अप्रत्याशित तरीकों से चलती है, कंप्यूटर की त्रुटियाँ बहुत कम थीं और उन्होंने समग्र चित्र को बाधित नहीं किया। अध्ययन ने दिखाया कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मौजूदा भौतिकी के लिए एक वफादार विकल्प के रूप में कार्य कर सकता है, जो वायुमंडल के आवश्यक व्यवहार को संरक्षित करता है और उन अराजक त्रुटियों को पेश नहीं करता है जो कभी-कभी नए मॉडलों को प्रभावित करती हैं।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह केवल एक सैद्धांतिक अभ्यास नहीं था, शोधकर्ताओं ने अपने नए न्यूरल नेटवर्क को सीधे मौसम मॉडल में लगाया और इसे चलने दिया। उन्होंने यह देखने के लिए इंतजार किया कि क्या कंप्यूटर क्रैश हो जाएगा या असंभव परिणाम देगा, जो स्थापित भौतिकी को मशीन लर्निंग से बदलने का एक सामान्य जोखिम है। सिस्टम स्थिर रहा। सिम्युलेटेड तापमान, हवा और वर्षा का विकास मूल सूत्रों वाले रन के लगभग समान था। ठंडक और गर्माहट का दिन-रात का चक्र बरकरार रहा, और बारिश की घटनाओं का समय भी सुरक्षित रहा। इसने पुष्टि की कि नया दृष्टिकोण न केवल अकेले में सटीक था, बल्कि एक जटिल, जीवित वायुमंडलीय सिमुलेशन के भीतर काम करने के लिए पर्याप्त स्थिर भी था।
हालाँकि इस विशिष्ट, एक-आयामी परीक्षण में मूल भौतिकी सूत्र अभी भी चलाने में थोड़े तेज़ थे, लेकिन शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि कंप्यूटर की विधि एक अलग प्रकार की गति के लिए बनी है। न्यूरल नेटवर्क सरल, दोहराव वाली गणनाओं पर निर्भर करता है जो आधुनिक, समानांतर कंप्यूटिंग शक्ति (parallel computing power) के लिए पूरी तरह से उपयुक्त हैं। यह सुझाव देता है कि जैसे-जैसे मौसम के मॉडल बड़े और अधिक विस्तृत होते जाएंगे, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वाला दृष्टिकोण अंततः अधिक कुशल विकल्प बन सकता है। अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि इसने विक्षोभ की समस्या को हल कर दिया है या भौतिकी में सुधार किया है; बल्कि, इसने मौजूदा भौतिकी के कार्य की नकल करने के लिए एक विश्वसनीय तरीका प्रदर्शित किया है। यह सिद्ध करके कि एक मशीन निचले वायुमंडल के जटिल नृत्य को अपना संतुलन खोए बिना दोहरा सकती है, शोधकर्ताओं ने मानव-निर्मित विज्ञान और पैटर्न-पहचान की शक्ति वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के मिश्रण वाले मौसम के मॉडलों की एक नई पीढ़ी की ओर एक व्यावहारिक मार्ग खोल दिया है।
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