ಮಿಂಚು ಯಾವ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಹೊಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು 30 ನಿಮಿಷ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಿಂದ ಊಹಿಸಬಹುದು

ಮಿಂಚು ಪ್ರಕೃತಿಯ ಅತ್ಯಂತ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು. ಅದು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಜನರು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಜೀವವನ್ನು ತೆಗೆಯುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಮನೆ ಮತ್ತು ಕಾಡುಗಳು ಬೆಂಕಿಗೆ ತುತ್ತಾಗಲು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.

ಇದು ವಿಮಾನ ಹಾರಾಟಕ್ಕೆ ತೊಂದರೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ತಂತಿಗಳು, ವಿಂಡ್ ಟರ್ಬೈನ್‌ಗಳು ಸೋಲಾರ್ ಗಳನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಿಂಚಿನ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಮಿಂಚು ನೆಲಕ್ಕೆ ಬಡಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಸರಳ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸ್ವಿಟ್ಜರ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್‌ನ ಎಕೋಲ್ ಪಾಲಿಟೆಕ್ನಿಕ್ ಫೆಡರಲ್ ಡಿ ಲೌಸನ್ನ ಸಂಶೋಧಕರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

ಹವಾಮಾನ ಮತ್ತು ವಾತಾವರಣ ವಿಜ್ಞಾನ ಜರ್ನಲ್ ನಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾದ ಹೊಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಹವಾಮಾನ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

"ಪ್ರಸ್ತುತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿಧಾನ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಗೆ ರಾಡಾರ್ ಅಥವಾ ಉಪಗ್ರಹದಿಂದ ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಂಡ ದುಬಾರಿ ಬಾಹ್ಯ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ"

ಎಂದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಪಿಎಚ್‌ಡಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಅಮೀರ್‌ಹೋಸೇನ್ ಮೊಸ್ಟಾಜಾಬಿ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಯಾವುದೇ ಹವಾಮಾನ ಕೇಂದ್ರದಿಂದ ಪಡೆಯಬಹುದಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ನಾವು ರೇಡಾರ್ ಮತ್ತು ಉಪಗ್ರಹ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಹೊರಗಿರುವ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ದೂರದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕೂಡ ಊಹಿಸಬಹುದು" ಎಂದು ಮೊಸ್ಟಾಜಾಬಿ ತಿಳಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಬಹಳ ಬೇಗನೆ ಊಹಿಸಬಹುದು - ಮತ್ತು ಚಂಡಮಾರುತವು ರೂಪುಗೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲೇ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ.

ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನವು ಮಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಮಿಂಚಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಪಡೆದಿದೆ.

ನಗರ ಮತ್ತು ಪರ್ವತ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿರುವ 12 ಸ್ವಿಸ್ ಹವಾಮಾನ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಂದ ಹತ್ತು ವರ್ಷಗಳ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ.

12 ಸ್ಥಳಗಳ ಫಲಿತಾಂಶ ಹೀಗಿದೆ "ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಯು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಿಂಚಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ 30 ನಿಮಿಷಗಳ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣಾ ಸ್ಥಳದ ಸುತ್ತ 30 ಕಿಲೋಮೀಟರ್ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಜರ್ನಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ.

ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸುವಾಗ ನಾಲ್ಕು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಅವುಗಳೆಂದರೆ, ವಾತಾವರಣದ ಒತ್ತಡ, ಗಾಳಿಯ ಉಷ್ಣತೆ, ಸಾಪೇಕ್ಷ ಆರ್ದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗಾಳಿಯ ವೇಗ.

ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಮಿಂಚಿನ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಮಿಂಚು ಸಂಭವಿಸುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಲಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು.

ಒಮ್ಮೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸುಮಾರು 80 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಸಮಯ ಸರಿಯಾಗಿ ಸಾಬೀತು ಮಾಡಿದೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ.

ಸರಳ ಹವಾಮಾನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸರಿ ಸಮಯದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೂಲಕ ಮಿಂಚಿನ ಹೊಡೆತಗಳನ್ನು ಉಹಿಸಲು ಇದೇ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು.