यूएससी के शोधकर्ताओं ने विकसित कि नई विधि, जो जंगली आग के फैलाव की सटीक भविष्यवाणी कर सकती है

यूएससी के शोधकर्ताओं ने उपग्रह चित्र और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को मिलाकर जंगली आग के फैलाव की सटीक भविष्यवाणी करने की एक नई विधि विकसित की है। उनके मॉडल ने जंगली आग प्रबंधन और आपातकालीन प्रतिक्रिया में संभावित क्रांति ला दी है।

अध्ययन, जिसे “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फॉर द अर्थ सिस्टम्स” में प्रकाशित किया गया है, बताता है कि यूएससी मॉडल उपग्रह डेटा का उपयोग करके जंगली आग की प्रगति को वास्तविक समय में ट्रैक करता है, फिर इस जानकारी को एक जटिल कंप्यूटर एल्गोरिदम में फीड करता है जो आग के संभावित मार्ग, तीव्रता और विकास दर की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है। यह अध्ययन ऐसे समय में आया है जब कैलिफोर्निया और पश्चिमी संयुक्त राज्य अमेरिका एक अत्यंत गंभीर जंगली आग के मौसम से जूझ रहे हैं। कई आग, जो हवा, सूखा और अत्यधिक गर्मी के खतरनाक संयोजन से भड़क रही हैं, राज्य भर में फैल रही हैं। इनमें से, लेक फायर, जो इस वर्ष राज्य की सबसे बड़ी जंगली आग है, ने पहले ही सांता बारबरा काउंटी में 38,000 एकड़ से अधिक भूमि जला दी है।

यूएससी वाइटरबी स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग के एयरोस्पेस और मैकेनिकल इंजीनियरिंग विभाग में डॉक्टरेट छात्र और अध्ययन के प्रमुख लेखक ब्रायन शैडी ने कहा, “यह मॉडल जंगली आग से लड़ने की हमारी क्षमता में एक महत्वपूर्ण कदम है। अधिक सटीक और समय पर डेटा प्रदान करके, हमारा उपकरण अग्निशामकों और निकासी टीमों के प्रयासों को मजबूत करता है जो जंगली आग से लड़ रहे हैं।”

एआई के साथ जंगली आग के व्यवहार का रिवर्स-इंजीनियरिंग

शोधकर्ताओं ने उच्च-रिज़ॉल्यूशन उपग्रह चित्रों से ऐतिहासिक जंगली आग डेटा एकत्र करके शुरुआत की। पिछले जंगली आग के व्यवहार का सावधानीपूर्वक अध्ययन करके, शोधकर्ता यह पता लगा सके कि प्रत्येक आग कैसे शुरू हुई, फैली और अंततः नियंत्रित हुई। उनके व्यापक विश्लेषण से विभिन्न कारकों जैसे मौसम, ईंधन (जैसे पेड़, झाड़ियाँ आदि) और स्थलाकृति द्वारा प्रभावित पैटर्न सामने आए।

उन्होंने फिर इन कारकों के समय के साथ जंगली आग के विकास को प्रभावित करने के तरीके को सिमुलेट करने के लिए कंडीशनल वास्सरस्टीन जनरेटिव एडवरसियल नेटवर्क (cWGAN) नामक एक जनरेटिव एआई-पावर्ड कंप्यूटर मॉडल को प्रशिक्षित किया। उन्होंने मॉडल को उपग्रह चित्रों में पैटर्न को पहचानने के लिए सिखाया जो उनके मॉडल में जंगली आग के फैलाव से मेल खाते हैं।

उन्होंने फिर cWGAN मॉडल को 2020 से 2022 के बीच कैलिफोर्निया में हुई वास्तविक जंगली आग पर परीक्षण किया ताकि यह देखा जा सके कि यह आग कहाँ फैलेगी, इसकी कितनी सटीक भविष्यवाणी करता है।

अध्ययन के सह-लेखक और यूएससी वाइटरबी में एयरोस्पेस और मैकेनिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर असद ओबेराई ने कहा, “पिछली आग के व्यवहार का अध्ययन करके, हम एक ऐसा मॉडल बना सकते हैं जो भविष्य की आग के फैलने का अनुमान लगा सके।”

एआई का उपयोग करके जंगली आग की भविष्यवाणी: प्रभावशाली मॉडल

ओबेराई और शैडी इस बात से प्रभावित थे कि cWGAN, जिसे शुरू में आदर्श स्थितियों जैसे समतल स्थलाकृति और एकदिशात्मक हवा के तहत सरल सिमुलेटेड डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, ने वास्तविक कैलिफोर्निया जंगली आग पर अपने परीक्षणों में अच्छा प्रदर्शन किया। वे इस सफलता का श्रेय इस तथ्य को देते हैं कि cWGAN को उपग्रह चित्रों से वास्तविक जंगली आग डेटा के साथ मिलकर उपयोग किया गया था, न कि अकेले।

अतिरिक्त सह-लेखक

अन्य सह-लेखकों में यूएससी वाइटरबी के एयरोस्पेस और मैकेनिकल इंजीनियरिंग विभाग की स्नातक छात्रा वैलेंटिना कालाजा, मैरीलैंड विश्वविद्यालय के दीप रे (पूर्व में यूएससी वाइटरबी में पोस्टडॉक्टरल छात्र), सैन जोस स्टेट विश्वविद्यालय के एंजेल फ़ार्गुएल और एडम कोचांस्की, कोलोराडो विश्वविद्यालय, डेनवर के जान मंडेल, कोलोराडो स्टेट विश्वविद्यालय, फोर्ट कोलिन्स के जेम्स हेली और काइल हिलबर्न और यूटा विश्वविद्यालय के डेरेक मालिया शामिल हैं।

यह शोध आर्मी रिसर्च ऑफिस, नासा और वाइटरबी कर्व प्रोग्राम द्वारा वित्त पोषित था।