उन्नत तूफान के लिए डिजिटल जुड़वां बनाना

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उन्नत तूफान के लिए डिजिटल जुड़वां बनाना

ADCIRC राइज गाइड सिस्टम (ASGS) का उपयोग करके बनाए गए तूफान Ida के तूफान मॉडल की छवि। क्रेडिट: तटीय आपातकालीन जोखिम मूल्यांकन (सीईआरए)

अमेरिका की आधी से अधिक आबादी तटीय जल जिलों या चर्चों में रहती है। मेक्सिको की खाड़ी में तटीय समुदाय कम आबादी वाले हैं – उच्च ऊर्जा संसाधनों की सांद्रता जो इसे कई बड़े पैमाने पर कार्बन-टू-कैप्चर स्टोरेज सुविधाओं के लिए राष्ट्रीय केंद्र बनाती है।


स्थानीय समुदायों और ऊर्जा बुनियादी ढांचे दोनों ही समुद्र के पास खाड़ी में गंभीर मौसम की घटनाओं से बाढ़ और हवा की क्षति के कारण होने वाली आपदाओं के लिए अत्यधिक संवेदनशील हैं, जो प्रत्येक तूफान के मौसम के साथ आवृत्ति और तीव्रता में वृद्धि करते हैं।

क्लिंट डावसन, एयरोस्पेस इंजीनियरिंग और इंजीनियरिंग यांत्रिकी (एएसई / ईएम) के प्रोफेसर और यूटी ऑस्टिन में ओडिन इंस्टीट्यूट ऑफ कम्प्यूटेशनल इंजीनियरिंग एंड साइंस में कम्प्यूटेशनल हाइड्रोलिक्स टीम के निदेशक, तूफान की भविष्यवाणियों को पहले से कहीं अधिक सटीक बनाने के लिए काम करते हैं। ऊर्जा विभाग (डीओई) से एक नए अनुदान के लिए धन्यवाद, डॉसन एक गणितीय “डिजिटल दोहरी” ढांचा विकसित करने के लिए एक मध्यवर्ती शोध परियोजना का नेतृत्व करेगा जो कई भौतिक सिमुलेशन और कृत्रिम बुद्धि (एआई) के माध्यम से ज्ञान की खोज के बीच अंतर को जोड़ता है। मशीन लर्निंग (एमएल) प्रौद्योगिकियां। मुसिकल कहा जाता है।

सीधे शब्दों में कहें, एक डिजिटल ड्यूल एक वस्तु या प्रणाली का एक आभासी प्रतिनिधित्व है जो अपने पूरे जीवन चक्र को नियमित वास्तविक समय डेटा अपडेट के माध्यम से प्रसारित करता है जो ऑब्जेक्ट या सिस्टम में फैले सेंसर द्वारा प्रदान किया जाता है। सिमुलेशन, मशीन लर्निंग और अन्य निर्णय लेने की तकनीकों का उपयोग करके, डिजिटल युगल भविष्य के प्रदर्शन और व्यवहार की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकते हैं।

डॉसन की टीम दो दशकों से तूफान कैटरीना, रीटा, इके और हार्वे से लेकर तूफान इडा तक, सीजन का सबसे बड़ा तूफान तूफान के पूर्वानुमान का मॉडल तैयार कर रही है। तूफान सर्जन पहले आपको बताएगा कि हर एक अद्वितीय विशेषताओं को लाता है। लेकिन उनमें से प्रत्येक से सबक सीखा जा सकता है जिससे भविष्य में उत्तर मिल सकते हैं।

वर्तमान में जब एक तूफान मॉडल चल रहा है, तो सबसे बुद्धिमान स्थानों में माप एकत्र किए जाते हैं – उदाहरण के लिए तट पर और समुद्र में – लेकिन ये बिंदु उस क्षेत्र के हर बिंदु को इंगित नहीं करते हैं जो प्रभावित होने की संभावना है।

डॉसन ने कहा, “हमें एक मॉडल की आवश्यकता है जो अतिरिक्त जानकारी प्रदान करे। अगर हमारे पास वह डेटा है, तो हम वर्तमान में चल रहे मॉडल को बेहतर तरीके से रिपोर्ट कर सकते हैं।” “फिर हम वापस जा सकते हैं और अधिक सटीक तस्वीर के लिए डेटा के साथ मॉडल की तुलना कर सकते हैं।”

डिजिटल जुड़वाँ पहले से ही विभिन्न स्थितियों के लिए बनाए गए हैं – आधुनिक विमान डिजाइन से लेकर सिस्टम तक जो पूरे शहरों को प्रबंधित करने में मदद करते हैं। चरम मौसम मॉडलिंग के संदर्भ में, प्रौद्योगिकी एआई और एमएल की मदद से पिछले तूफानों के ज्ञान को जोड़कर वास्तविक समय में तूफान के व्यवहार की तीव्र भविष्यवाणियों को लागू कर सकती है।

डॉसन ने कहा, “ये मॉडल बहुत जटिल हैं और सुपरकंप्यूटर पर अनुकरण करने में घंटों लग सकते हैं। अगर हम पिछले तूफान से एकत्र किए गए डेटा के आधार पर मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं, तो हम वास्तविक समय में तेजी से भविष्यवाणियां प्रदान कर सकते हैं।”

उन्नत वैज्ञानिक कंप्यूटर अनुसंधान (एएससीआर) कार्यक्रम के माध्यम से, डीओई ऑस्टिन, लुइसियाना स्टेट यूनिवर्सिटी, नोट्रे डेम विश्वविद्यालय और टेक्सास विश्वविद्यालय में प्रशांत नॉर्थवेस्ट नेशनल लेबोरेटरी में प्रयोगात्मक और कम्प्यूटेशनल वैज्ञानिकों की एक संयुक्त टीम का समर्थन करेगा। उनकी सह-अध्यक्षता डॉसन द्वारा साथी एएसई / ईएम प्रोफेसर और ओडेन इंस्टीट्यूट के प्रमुख संकाय सदस्य, डैन पुई-थान के साथ की जाएगी।

यूटी के आर्थिक भूगोल से ब्रिजेट स्कैनलॉन और अलेक्जेंडर सन और जैक्सन स्कूल ऑफ जियोसाइंस से देव न्योकी और सोंग-लिआंग यांग।

डीओई हाल ही में जलवायु अनुसंधान के लिए पृथ्वी प्रणाली मॉडल के विकास में निवेश कर रहा है। डॉसन ने कहा कि उन्हें ऐसे शोध पर काम करने की उम्मीद है जो सीधे जलवायु पूर्वानुमान से संबंधित है।

“मुझे लगता है कि यह एक जबरदस्त परियोजना होने जा रही है और 20 वर्षों में हमने जो विशेषज्ञता विकसित की है, वह अच्छी तरह से फिट बैठता है,” डॉसन ने कहा। “भविष्य की जलवायु के कारण ऊर्जा क्षेत्र और समग्र रूप से समाज के साथ क्या होने जा रहा है, इसकी लंबी अवधि की भविष्यवाणी करने के लिए ऊर्जा क्षेत्र से जुड़ना बहुत रोमांचक है।”

वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए एकीकृत कम्प्यूटेशनल और डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए ऊर्जा विभाग का फंड यूटी ऑस्टिन की $ 3 मिलियन परियोजना के लिए कुल $ 5.2 मिलियन प्रदान करेगा।


तूफान वृद्धि के जोखिम को बेहतर ढंग से समझने के लिए मशीन लर्निंग और रडार का उपयोग करना


और जानकारी:
तटीय आपातकालीन जोखिम मूल्यांकन पृष्ठ cera.coastalrisk.live/

कम्प्यूटेशनल इंजीनियरिंग और विज्ञान के लिए ओडेन संस्थान द्वारा प्रस्तुत

उद्धरण: बेहतर तूफान पूर्वानुमान के लिए डिजिटल ट्विन्स बनाना (2021, 8 सितंबर) 8 सितंबर 2021 को https://phys.org/news/2021-09-digital-twins-hurricane.html से लिया गया।

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Source by phys.org

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