D-Day लैंडिंग को आकार देने वाला मौसम पूर्वानुमान अभी भी हरा पाना मुश्किल लगता है। रीडिंग विश्वविद्यालय के नए शोध से पता चलता है कि आज के सर्वश्रेष्ठ मौसम कंप्यूटर, आधुनिक मशीन-लर्निंग मॉडल सहित, जून 1944 के मौसम की खिड़की को कैप्टन जेम्स स्टैग और उनकी टीम से बेहतर बताने में संघर्ष करते, जिनके पास कम अवलोकन और कोई उपग्रह नहीं थे।
यह अध्ययन, D-Day फिल्म प्रेशर की रिलीज़ से पहले जर्नल वेदर में प्रकाशित हुआ, जिसमें AI-आधारित मौसम मॉडल का उपयोग करके उस तूफान के 50 अलग-अलग पूर्वानुमान तैयार किए गए जिसने जनरल ड्वाइट आइजनहावर को आक्रमण को 24 घंटे के लिए स्थगित करने के लिए मजबूर किया।
लगभग कुछ भी नहीं के साथ बनाया गया पूर्वानुमान
1944 में, पूर्वानुमानकर्ताओं के पास कोई उपग्रह, अटलांटिक पर कोई रडार नेटवर्क और केवल मुट्ठी भर मौसम जहाज थे। स्टैग, मित्र देशों की सेना के मुख्य मौसम विज्ञानी, ने आइजनहावर को आक्रमण को 5 जून से 6 जून तक स्थानांतरित करने की सलाह दी, जब इंग्लिश चैनल पर शांत मौसम की एक संकीर्ण खिड़की की उम्मीद थी।
मुख्य लेखक प्रोफेसर एंड्रयू चार्लटन-पेरेज़ ने कहा: "कैप्टन जेम्स स्टैग के पास इतिहास की सबसे कठिन नौकरियों में से एक थी। पूर्वानुमान गलत हो जाए, आक्रमण विफल हो सकता था और द्वितीय विश्व युद्ध हार सकता था।"
मशीनें डेटा जोड़ती हैं, निश्चितता नहीं
शोधकर्ताओं ने आधुनिक मॉडलों को 1944 के मौसम के सर्वोत्तम उपलब्ध पुनर्निर्माण खिलाए। फिर भी, पूर्वानुमान इस बात पर असहमत थे कि क्या 6 जून की खिड़की बनी रहेगी। निर्णायक मौसम की विशेषताएं छोटी और अल्पकालिक थीं, जिस तरह की चीजें अभी भी टिप्पणियों के बीच अंतराल से फिसल जाती हैं।
लेखकों का कहना है कि D-Day मामला अकेले कंप्यूटिंग शक्ति की सीमाओं को दर्शाता है। दबाव में परस्पर विरोधी सबूतों को तौलने और निर्णय लेने की मानवीय क्षमता मशीन लर्निंग के युग में भी पूर्वानुमान का केंद्र बनी हुई है।
अब यह क्यों मायने रखता है
मौसम मॉडल हर साल बेहतर होते हैं, लेकिन D-Day परीक्षण बताता है कि छोटे, तेज़ गति वाले तूफान उनका कमजोर बिंदु बने हुए हैं। निष्कर्ष सघन अवलोकन नेटवर्क के मूल्य और पूर्वानुमान निर्णयों को AI को सौंपते समय सावधानी की आवश्यकता की ओर इशारा करते हैं। वही तूफान जिसने स्टैग का परीक्षण किया, अब उसे बदलने के लिए बनाई गई मशीनों का परीक्षण करता है।