A Hybrid AI–Ontology Framework for Tropical Cyclone Forecasting, Risk Assessment, and Intelligent Disaster Decision Support

उष्णकटिबंधीय चक्रवात पृथ्वी के सबसे शक्तिशाली बलों में से एक हैं, जो गर्म समुद्री जल के ऊपर घूमते हुए हवा, बारिश और तूफानी लहरों को अनियंत्रित कर देते हैं, जो तटरेखाओं का स्वरूप बदल सकते हैं और लाखों जीवन के लिए खतरा पैदा कर सकते हैं। दशकों से, मौसम विज्ञानी इस बात की भविष्यवाणी करने के लिए काम कर रहे हैं कि ये तूफान कहाँ जाएंगे और वे कितने शक्तिशाली बनेंगे। ये पूर्वानुमान जटिल कंप्यूटर मॉडलों पर निर्भर करते हैं जो तूफान की गति और तीव्रता को ट्रैक करते हैं, जिससे अधिकारियों को एक महत्वपूर्ण अग्रिम समय (हेड स्टार्ट) मिल जाता है। हालाँकि, यह जानना कि तूफान का रास्ता क्या है, केवल आधी लड़ाई है। एक पूर्वानुमान जो किसी शहर को उच्च हवाओं की उम्मीद करने के लिए कहता है, वह उपयोगी तो है, लेकिन वह अधिकारियों को स्वतः ही यह नहीं बताता कि कौन से मोहल्ले सबसे अधिक संवेदनशील हैं, कितने लोगों को निकलना होगा, या विशिष्ट खतरे—जैसे बाढ़ बनाम संरचनात्मक क्षति—उनका इंतजार कर रहे हैं। एक कच्चे मौसम पूर्वानुमान और जीवन बचाने के लिए एक स्पष्ट, कार्रवाई योग्य योजना के बीच का अंतर लंबे समय से आपदा प्रबंधकों के लिए एक चुनौती रहा है।

इस अंतर को पाटने के लिए, शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नया सिस्टम विकसित किया है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) की भविष्य बताने की शक्ति को एक संरचित तरीके के साथ जोड़ता है, जिसे 'ऑन्टोलॉजी' (ontology) कहा जाता है। एक ऑन्टोलॉजी को ज्ञान के डिजिटल मानचित्र के रूप में समझें जो तूफान के तथ्यों को भूमि और वहां रहने वाले लोगों के तथ्यों से जोड़ता है। जबकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा की विशाल मात्रा में पैटर्न पहचानने में उत्कृष्ट है, यह अक्सर एक "ब्लैक बॉक्स" की तरह कार्य करता है, जो बिना इसके पीछे के तर्क को समझाए केवल एक संख्या या पथ प्रदान करता है। शोधकर्ता एक ऐसा सिस्टम बनाना चाहते थे जो न केवल यह भविष्यवाणी करे कि चक्रवात कहाँ जाएगा, बल्कि उस भविष्यवाणी को जोखिम के बारे में एक स्पष्ट, तार्किक कहानी में भी अनुवादित करे। कंप्यूटर को हवा की गति, वर्षा, जनसंख्या घनत्व और इमारतों की मजबूती के बीच के संबंधों को समझने के लिए प्रशिक्षित करके, उन्होंने एक ऐसा उपकरण बनाया जो निर्णय लेने वालों के लिए विशिष्ट, समझने योग्य सलाह उत्पन्न कर सकता है।

शोधकर्ताओं ने इस हाइब्रिड ढांचे का परीक्षण बंगाल की खाड़ी में आए तीन वास्तविक चक्रवातों का उपयोग करके किया: 2020 में अम्फान, 2021 में यास और 2024 में रेमल। यह प्रणाली दो मुख्य चरणों में कार्य करती है। सबसे पहले, यह ऐतिहासिक मौसम डेटा का विश्लेषण करने के लिए 'लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी' (Long Short-Term Memory) नामक एक प्रकार के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करती है। यह मॉडल पिछले अवलोकनों के एक क्रम—जैसे तूफान का स्थान, गति और दबाव—को देखता है ताकि अगले चौबीस घंटों के लिए उसके पथ की भविष्यवाणी की जा सके। साथ ही, दूसरा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल तूफान के प्रभाव क्षेत्र के आकार का अनुमान लगाता है, यह निर्धारित करता है कि केंद्र से कितनी दूर तक खतरनाक स्थितियाँ पहुँचेंगी। ये भविष्यवाणियाँ केवल संख्याएँ नहीं हैं; इन्हें सिस्टम के दूसरे चरण, यानी ऑन्टोलॉजी-आधारित रीजनिंग इंजन में फीड किया जाता है।

यह रीजनिंग इंजन एक अनुवादक के रूप में कार्य करता है। यह तूफान के अनुमानित पथ और आकार को लेता है और उन्हें प्रभावित क्षेत्र के एक विस्तृत डिजिटल प्रोफाइल के ऊपर परत के रूप में बिछा देता है। इस प्रोफाइल में ऐसी स्थिर जानकारी शामिल होती है जो बदलती नहीं है, जैसे कि कस्बों का स्थान, जनसंख्या का घनत्व, क्षेत्र में इमारतों के प्रकार और स्थानीय भूगोल। सिस्टम फिर इस संयुक्त डेटा पर नियमों के एक सेट को लागू करता है। उदाहरण के लिए, यदि एआई उच्च हवाओं की भविष्यवाणी करता है और ऑन्टोलॉजी जानती है कि एक विशिष्ट क्षेत्र में कई पुरानी, नाजुक संरचनाएं हैं, तो सिस्टम संरचनात्मक क्षति के उच्च जोखिम का निष्कर्ष निकालता है। यदि पूर्वानुमान में भारी बारिश शामिल है और क्षेत्र निचले स्तर का है, तो यह उच्च बाढ़ जोखिम का निष्कर्ष निकालता है। परिणाम एक व्यापक जोखिम मूल्यांकन है जो सरल मौसम डेटा से आगे बढ़कर महत्वपूर्ण प्रश्नों का उत्तर देता है: खतरा कितना गंभीर है? कौन से क्षेत्र रेड ज़ोन में हैं? कितने लोग जोखिम में हैं?

जब टीम ने इस ढांचे को सबसे विनाशकारी तीनों में से एक, चक्रवात अम्फान पर लागू किया, तो सिस्टम ने उच्च सटीकता के साथ प्रदर्शन किया। एआई ने बीस-चार घंटों की अवधि में लगभग 72 किलोमीटर के औसत त्रुटि के साथ तूफान के प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरी) की भविष्यवाणी की, जो अन्य उन्नत डीप लर्निंग विधियों के स्तर के समान है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि रीजनिंग इंजन ने इस घटना को एक "गंभीर" खतरे के रूप में सही ढंग से पहचाना, इसे रेड रिस्क ज़ोन सौंपा और उच्च-अलर्ट प्रतिक्रिया की सिफारिश की। इसने अनुमान लगाया कि लगभग 640,000 लोग जोखिम में थे, एक ऐसा आंकड़ा जो वास्तविक घटना के दौरान शुरू किए गए विशाल आपातकालीन प्रतिक्रिया के काफी करीब था। सिस्टम ने अम्फान की अत्यधिक खतरनाक स्थिति और यास एवं रेमल द्वारा उत्पन्न थोड़े कम, हालांकि अभी भी महत्वपूर्ण, जोखिमों के बीच सफलतापूर्वक अंतर किया। यास के लिए, सिस्टम ने भी रेड ज़ोन और हाई अलर्ट को चिह्नित किया, जबकि रेमल के लिए, इसने सही ढंग से मध्यम जोखिम का आकलन किया, जिससे येलो ज़ोन और निम्न स्तर की तात्कालिकता का सुझाव मिला।

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि भविष्य बताने वाली आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को संरचित ज्ञान तर्क (reasoning) के साथ जोड़ना, अकेले किसी भी दृष्टिकोण की तुलना में आपदा प्रबंधन के लिए अधिक उपयोगी उपकरण बनाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तूफान के भविष्य की भविष्यवाणी करने के कठिन गणित को संभालती है, जबकि ऑन्टोलॉजी परत यह सुनिश्चित करती है कि इन भविष्यवाणियों की व्याख्या स्थानीय वास्तविकता के चश्मे से की जाए। यह सिस्टम को ऐसे आउटपुट उत्पन्न करने की अनुमति देता है जो न केवल सटीक संख्याएँ हैं, बल्कि समझने योग्य सलाह भी हैं, जैसे कि विशिष्ट निकासी निर्देश या आश्रय संबंधी सलाह। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह दृष्टिकोण कच्चे मौसम संबंधी डेटा को संरचित, सिमेंटिक जोखिम जानकारी में बदलने में सफल रहा जिसे निर्णय लेने वाले विश्वसनीय मानकर उन पर अमल कर सकें। जबकि वर्तमान सिस्टम ऐतिहासिक डेटा और पूर्व-निर्धारित नियमों पर निर्भर है, लेखकों का सुझाव है कि भविष्य के संस्करण उपग्रहों और मौसम केंद्रों से वास्तविक समय के डेटा को शामिल कर सकते हैं ताकि सिस्टम को और भी अधिक उत्तरदायी बनाया जा सके। अंततः, यह कार्य आपदा प्रबंधन प्रणालियों की ओर एक आशाजनक मार्ग प्रदान करता है जो न केवल तूफान की भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त स्मार्ट हैं, बल्कि उनके द्वारा लोगों और स्थानों पर पड़ने वाले वास्तविक प्रभाव को समझने के लिए भी पर्याप्त समझ रखते हैं।