সাম্প্রতিক দশকগুলোতে আবহাওয়ার পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে নাটকীয় উন্নয়ন হয়েছে। এখনকার ৬ দিনের পূর্বাভাস ১০ বছর আগের ৫ দিনের পূর্বাভাসের মতোই সঠিক। ৪০ বছর আগে ২৪ ঘণ্টা পূর্বে ঘূর্ণিঝড়ের যে পূর্বাভাস পাওয়া যেত, এখন তিন দিন আগেই আরও নির্ভুল তথ্য জানা যায়। গত কয়েক দশকে আবহাওয়া ও সামুদ্রিক ডেটা প্রসেসিংয়ে কম্পিউটারের দক্ষতা বৃদ্ধির ফলেই আবহাওয়ার পূর্বাভাসে এই অসাধারণ অগ্রগতি। এরই ধারাবাহিকতায় আবহাওয়ার পূর্বাভাসে প্রায় নবজাগরণ সৃষ্টি করতে যাচ্ছে যুক্তরাষ্ট্রে মহাকাশ গবেষণাপ্রতিষ্ঠান নাসা ও প্রযুক্তি কোম্পানি আইবিএম।

কম্পিউটার সিমুলেশনের ওপর ভিত্তি করে তৈরি আবহাওয়ার পূর্বাভাসের মডেলগুলো আধুনিক হলেও এসবের কার্যকর প্রয়োগে বেশ সময় ও শক্তির প্রয়োজন হয়। কারণ, পদার্থবিদ্যাভিত্তিক সমীকরণ এবং বাতাস, বায়ুচাপ, তাপমাত্রার মতো আবহাওয়ার বিভিন্ন উপাদান নিয়ে এই মডেলগুলোকে কাজ করতে হয়। 

এর চেয়ে কম সময় ও শক্তি ব্যয় করে কীভাবে আরও দ্রুত আবহাওয়ার পূর্বাভাস পাওয়া যায়, তার জন্য আইবিএমের তৈরি এআইভিত্তিক ভূ-স্থানিক ‘ফাউন্ডেশনাল মডেল’ ভিত্তি হিসেবে কাজ করবে। নাসার আবহাওয়া ও জলবায়ুসংক্রান্ত ডেটার ভান্ডার ব্যবহার করে এই মডেলকে আবহাওয়ার পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহার করা হবে। এক বছর আগে নাসা ও আইবিএম যৌথভাবে আবহাওয়ার পূর্বাভাসের জন্য মডেলটি তৈরির কাজ শুরু করে। ওপেনসোর্স এআই প্ল্যাটফর্ম ‘হাগিং ফেসে’ পাওয়া যাচ্ছে। 

এর মধ্যেই এর পরীক্ষামূলক ব্যবহার শুরু হয়েছে। এটি বিজ্ঞানীদের বন্যা ও দাবানলের পরিমাণ অনুমানে সাহায্য করে। কেনিয়ার কৃত্রিম জলাধার ঘিরে বৃক্ষরোপণ কর্মসূচি পর্যবেক্ষণে মডেলটি ব্যবহার করা হচ্ছে। এর উদ্দেশ্য হলো পানি ঘাটতির সমস্যা সমাধান করা এবং কেনিয়ায় বনায়ন বাড়ানো। সংযুক্ত আরব আমিরাতের উত্তপ্ত দ্বীপগুলোর আবহাওয়া বিশ্লেষণেও এই মডেল ব্যবহার হচ্ছে।

এসব প্রকল্পের সাফল্যে উৎসাহিত হয়ে আইবিএম ও নাসা মডেলটিকে উন্নয়নের সিদ্ধান্ত নিয়েছে। আবহাওয়া ও জলবায়ুসংক্রান্ত অ্যাপগুলোতে এই ফাউন্ডেশনাল মডেল ব্যবহার করে আরও দ্রুত ও নির্ভুল তথ্য কীভাবে পাওয়া যায়, তা নিয়ে কাজ চলছে। মডেলটি উন্নত হলে যেসব সক্ষমতা তৈরি হবে, সেগুলোর মধ্যে আছে আবহাওয়াসংক্রান্ত ঘটনার ভবিষ্যদ্বাণী করা, জলবায়ু বিশেষজ্ঞদের স্বল্প রেজল্যুশনের ডেটা থেকে উচ্চ রেজল্যুশনের ডেটা অনুমান, দাবানলপ্রবণ এলাকা বা পরিস্থিতি শনাক্ত করা এবং ঘূর্ণিঝড়, খরা ও অন্যান্য ঘটনাগুলোর পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করা। 

ফাউন্ডেশন মডেলগুলো যত জটিলই হোক না কেন, কোড লেখা, অনুবাদ ও যেকোনো টেক্সটের সারাংশ তৈরির জন্য অপরিহার্য হাতিয়ার হয়ে উঠছে। তাই আবহাওয়া ও জলবায়ুর পূর্বাভাসের জন্যও এই মডেল গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে। 

পর্যাপ্ত ডেটা পেলে মডেলগুলো জটিল সিস্টেমের অন্তর্নিহিত কাঠামোকে একত্র করতে পারে। এই ডেটা কোড, ভাষা বা পদার্থের অণুসহ বিভিন্ন বিষয়ের হতে পারে। এসব ডেটা নিয়ে ফাউন্ডেশনাল মডেল অনেক কাজ সম্পাদন করতে পারে। মানুষের কাছ থেকে সীমিত নির্দেশনা পেলেও বিভিন্ন বিষয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতার আছে এই মডেলের। 

এর মধ্যেই পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে নতুন আরেক বৈপ্লবিক পরিবর্তন সাধিত হচ্ছে। গত বছর আবহাওয়ার পূর্বাভাসে নতুন এক পদ্ধতি চালু হয়েছে। সেটা হলো এআই এমুলেটর নামে বেশ কিছু ‘ডিপ লার্নিং মডেল’ ব্যবহার করা শুরু করেছে ইউরোপীয় সেন্টার ফর মিডিয়াম-রেঞ্জ ওয়েদার ফোরকাস্টিং (ইসিএমডাব্লুএফ)। এগুলো আবহাওয়ার ঐতিহাসিক ধরনের ওপর ভিত্তি করে পূর্বাভাস তৈরি করে। পদার্থবিজ্ঞানের জ্ঞান স্পষ্টভাবে এনকোড করা না হলেও এআই এমুলেটর ডেটা থেকে আবহাওয়া অনুমান করতে পারে। এই পদ্ধতিতে কয়েক ঘণ্টার জায়গায় কয়েক মিনিটের মধ্যে ডেস্কটপ কম্পিউটার থেকে আবহাওয়ার পূর্বাভাস বের করা যায়।

সম্প্রতি এক প্রতিবেদনে গুগল ডিপ মাইন্ড দাবি করেছে, তাদের তৈরি গ্রাফকাস্ট এমুলেটর প্রথাগত মডেলের চেয়ে দ্রুততার সঙ্গে সঠিক পূর্বাভাস দিতে পারে। এটি ১০ দিনের পূর্বাভাস দিতে পারে। ঘূর্ণিঝড় লি ৯ দিনের মধ্যে নোভা স্কশিয়ায় আঘাত হানবে বলে গত সেপ্টেম্বরে নির্ভুলভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করেছিল গ্রাফকাস্ট। এটা আগের মডেলের চেয়ে তিন দিন কম ছিল। 
 
কারিগরি দিক থেকে, এআই ইমুলেটর ফাউন্ডেশনাল মডেলের মতো নয়। ফাউন্ডেশনাল মডেল হলো প্রযুক্তির ভিত্তি, যা জেনারেটিভ এআই অ্যাপকে শক্তিশালী করে। অন্যদিকে এআই ইমুলেটর কিছু ডেটার ওপর ভিত্তি করে আবহাওয়ার পূর্বাভাস দেয়। তবে এগুলোর নিজস্ব কোনো অ্যাপ নেই এবং এগুলো আবহাওয়ার পূর্বাভাসের জন্য পদার্থবিজ্ঞানের ভাষা বুঝতে পারে না। 
 
এআই এমুলেটরকে একটি ডেটা সেটে একটিমাত্র কাজ সম্পাদন করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে এবং এগুলোতে নির্দিষ্ট পূর্বাভাস দেওয়ার নির্দেশনা দেওয়া হয়েছে। তবে এমুলেটরগুলো ফাউন্ডেশনাল মডেল তৈরির অগ্রদূত হিসেবে কাজ করে এবং নতুন মডেলের মাধ্যমে যেসব সুবিধা মিলবে, তার ইঙ্গিত দেয়। 

ফাউন্ডেশনাল মডেল অন্যান্য জলবায়ু অ্যাপের জন্যও নির্ভুল পূর্বাভাস দিতে পারে। পৃথিবীর জলবায়ু দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে এবং বিশ্বব্যাপী আবহাওয়ার ধরনকে প্রভাবিত করছে। যত তাড়াতাড়ি একটি বিপর্যয় শনাক্ত করা যায় জীবন ও অর্থ বাঁচানোর সম্ভাবনা তত বেশি হয়।

 এখনকার এআই মডেলগুলো তীব্র বা চরম ঘটনাগুলো ধরতে পারে না। এই সমস্যা এআইয়ের ক্ষেত্রে সাধারণ। কারণ, এআই মডেলকে এমনভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যাতে এগুলো ব্যতিক্রমী বিষয় উপেক্ষা করে। ফলে মডেলগুলো চরম ঘটনাগুলো বুঝতে পারে না। এ জন্য ছোট মডেলগুলোতে নতুন পদ্ধতি প্রয়োগ করা হয়েছে। নাসা ও আইবিএমের জন্য চ্যালেঞ্জ হলো বড় ফাউন্ডেশনাল মডেলেও এই পদ্ধতি যুক্ত করা।

এআই মডেলের মাধ্যমে আবহাওয়ার পূর্বাভাসের আরেকটি সমস্যা হলো পরিবর্তনশীল জলবায়ুর অতীত দিয়ে ভবিষ্যৎকে অনুমান করা যায় না। বিশেষ করে যখন পৃথিবীর পরিবেশ দিন দিন গরম হচ্ছে। যেমন ২০২৪ সালের একটি ঘূর্ণিঝড়ের বাতাসের গতি ১৯৩৩ সালের চেয়ে বেশি হতে পারে। তাই ঐতিহাসিক ডেটার ওপর ভিত্তি করে এআই মডেলের পূর্বাভাসের মাধ্যমে আবহাওয়াবিদেরা এই ধরনের ঘটনা অনুমান করতে পারবেন না। তবে পরিস্থিতি পরিবর্তন ও নতুন ডেটার সঙ্গে এআই মডেলগুলোও প্রতিনিয়ত আপডেট হতে পারে। 

আইবিএম ও নাসার লক্ষ্য হলো, আবহাওয়া ও জলবায়ুর জন্য মাল্টিমোডাল ফাউন্ডেশন মডেল তৈরি করা, যা কমসংখ্যক জিপিইউ ব্যবহার করে কাজ করতে পারবে। আবহাওয়াবিদ ও নাসার বিশেষজ্ঞদের সঙ্গে আইবিএমের এআই বিশেষজ্ঞ সাতটি অ্যাপে এআই মডেলটি নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা ও যাচাই করবে। সেই সঙ্গে ১০ থেকে ১৪ দিনের আবহাওয়ার পূর্বাভাস এবং ধূলিঝড় ও বিমান চলাচলের উপযুক্ত পরিবেশ নিয়ে কাজ করবে।
 
মডেলটির পরীক্ষা-নিরীক্ষা শেষ হলে এটি ওপেনসোর্স এআই প্ল্যাটফর্ম ‘হাগিং ফেসে’ পাওয়া যাবে। এর ফলে বিশ্বের বিভিন্ন প্রান্তের গবেষকেরা আবহাওয়া ও জলবায়ুর মডেলটি ব্যবহার করতে পারবেন। আইবিএম ও নাসার ফাউন্ডেশন মডেলের উন্নয়নে এটি একটি বৃহত্তর প্রচেষ্টার অংশ। এর মাধ্যমে পৃথিবীর পরিবর্তনশীল জলবায়ু ও পরিবেশ সম্পর্কে জরুরি কিছু প্রশ্নের উত্তর পাওয়া যাবে।