जब हम तूफान के बारे में सोचते हैं, तो हमारे दिमाग में अक्सर अंधेरे, बादल भरे आसमान और तेज हवाओं का धयान आता है। लेकिन, क्या आपने कभी सोचा है कि तूफानों को सूर्य द्वारा उत्पन्न जबरदस्त गर्मी के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है? यह एक आश्चर्य के रूप में आ सकता है, लेकिन सूर्य के शक्तिशाली उत्सर्जन वास्तव में हमारे ग्रह पर चिलचिलाती गर्मी के तूफान को ट्रिगर कर सकते हैं।
अमेरिकी अंतरिक्ष एजेंसी नासा एक उन्नत कंप्यूटर मॉडल पर काम कर रही है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक को उपग्रह डेटा के साथ विलय कर देता है, जिससे पृथ्वी पर प्रभाव डालने से पहले 30 मिनट के लीड टाइम के साथ सौर तूफान की भविष्यवाणी को सक्षम किया जा सकता है। ये सौर तूफानों के बारे में पहले ही बता सकता है।
सौर तूफान क्या होता है?
सौर तूफान तब आते हैं जब सूर्य सौर ज्वालाओं और कोरोनल मास इजेक्शन के रूप में ऊर्जा के विशाल विस्फोटों का उत्सर्जन करता है। ये घटनाएँ लगभग तीन मिलियन मील प्रति घंटे की गति से पृथ्वी की ओर विद्युत आवेशों और चुंबकीय क्षेत्रों की एक धारा भेजती हैं। जब अंतरिक्ष में सौर सामग्री पृथ्वी के चुंबकीय वातावरण से टकराती है तो “भू-चुंबकीय तूफान” बनते हैं।
इन चुंबकीय तूफानों के प्रभाव हल्के से लेकर चरम तक हो सकते हैं, लेकिन तकनीक पर तेजी से निर्भर दुनिया में, उनके प्रभाव पहले से अधिक विघटनकारी हो रहे हैं। नासा ने पहले कहा था कि शोधकर्ताओं ने एक बढ़ती चिंता व्यक्त की है क्योंकि हम आसन्न “सौर अधिकतम” के करीब पहुंच रहे हैं, सूर्य के 11 साल के गतिविधि चक्र का चरम, 2025 के आसपास होने का अनुमान है।
सौर तूफान के पृथ्वी पर उदाहरण
नासा के अनुसार, रिकॉर्ड पर सबसे तीव्र तूफान 1859 में कैरिंगटन घटना थी, जिसने टेलीग्राफ स्टेशनों पर आग लगा दी और संदेशों को भेजे जाने से रोक दिया। 1989 में एक और विनाशकारी सौर तूफान ने क्यूबेक में 12 घंटे के लिए बिजली के ब्लैकआउट का कारण बना
जिससे लाखों कनाडाई अंधेरे में डूब गए और स्कूलों और व्यवसायों को बंद कर दिया। नासा का कहना है कि अगर कैरिंगटन घटना आज हुई, तो इसके और भी गंभीर प्रभाव होंगे, जैसे व्यापक विद्युत व्यवधान, लगातार ब्लैकआउट और वैश्विक संचार में रुकावट।
यह एआई पूर्व चेतावनी के लिए कैसे काम करता है?
शोधकर्ताओं ने गहरी शिक्षा के रूप में जानी जाने वाली एक एआई तकनीक को नियोजित किया, जो कंप्यूटर को पूर्व उदाहरणों का विश्लेषण करके पैटर्न को समझने में सक्षम बनाता है। AI के इस रूप का उपयोग ACE, Wind, IMP-8, और Geotail जैसे हेलियोफिजिक्स मिशनों से प्राप्त सौर पवन मापन और दुनिया भर के ग्राउंड स्टेशनों पर देखे गए भू-चुंबकीय व्यवधानों के बीच सहसंबंध स्थापित करने के लिए किया गया था।
अपने जांच के परिणामस्वरूप, वैज्ञानिकों ने DAGGER (डीप लर्निंग जियोमैग्नेटिक पर्टर्बेशन) नामक एक कंप्यूटर मॉडल को सफलतापूर्वक बनाया। यह मॉडल वैश्विक भू-चुंबकीय गड़बड़ी का तेजी से और सटीक रूप से पूर्वानुमान लगाने की क्षमता प्रदर्शित करता है, जिससे उनकी घटना से पहले “30 मिनट” का समय मिलता है और ये भी पता लगाया जा सकता है कि यह किस दिशा से आने वाली है।
डीप लर्निंग जियोमैग्नेटिक पर्टर्बेशन द्वारा उत्पन्न भविष्यवाणियों को एक सेकंड से भी कम समय में तैयार किया जा सकता है, जिसमें हर मिनट नियमित अपडेट उपलब्ध होते हैं, जो अद्यतित और सटीक जानकारी सुनिश्चित करते हैं।
