वाइल्डफायर निकासी के लिए फिजिक्स-ऑगमेंटेड डिफ्यूजन मॉडलिंग
पारंपरिक निकासी मॉडल विफल हो रहे हैं।
सिएरा नेवादा में एक वाइल्डफायर ड्रिल के दौरान, मैंने इसे प्रत्यक्ष रूप से देखा। मैंने एक ट्रैफिक रूटिंग एजेंट का परीक्षण किया। लैब में, यह पूरी तरह से काम कर रहा था। लेकिन फील्ड में, यह विफल रहा। इसने ऐसे रास्तों का सुझाव दिया जो गर्मी के कारण दुर्गम हो गए थे। इसने लोगों को घने धुएं की ओर भेज दिया।
समस्या सरल है। अधिकांश मॉडल निकासी को ग्राफ पर एक गणितीय समस्या के रूप में देखते हैं। वे भौतिकी (physics) को नजरअंदाज करते हैं। वे यह नजरअंदाज करते हैं कि आग कैसे फैलती है, धुआं कैसे चलता है, और गर्मी कैसे विकीर्ण (radiate) होती है।
मैंने जनरेटिव AI के साथ भौतिकी को जोड़कर एक समाधान खोजा। विशेष रूप से, मैंने डिफ्यूजन मॉडल्स (diffusion models) का उपयोग किया।
डिफ्यूजन मॉडल्स ही क्यों? मानक अनुकूलन (standard optimization) विफल हो जाता है क्योंकि वाइल्डफायर अप्रत्याशित होते हैं। आग की अग्रिम रेखाएं (fire fronts) बदलती रहती हैं। सड़कें अचानक बंद हो जाती हैं। डिफ्यूजन मॉडल्स अलग तरह से काम करते हैं। वे संभावित भविष्य की एक श्रृंखला सीखते हैं। वे कई व्यवहार्य योजनाओं के परिदृश्य से नमूने (sample) लेते हैं।
मैंने Physics-Augmented Diffusion Modeling (PADM) नामक एक फ्रेमवर्क बनाया।
यह इस प्रकार काम करता है: एक सामान्य डिफ्यूजन मॉडल में, AI आउटपुट बनाने के लिए शोर (noise) को हटाता है। मैंने इस प्रक्रिया में एक भौतिकी-आधारित सुधार शब्द (physics-based correction term) जोड़ा। यह शब्द इनकोड करता है:
- आग की गतिशीलता (heat flux और smoke density)।
- बुनियादी ढांचे की बाधाएं (road capacity और energy grids)।
यह मॉडल को प्रकृति के नियमों का पालन करने के लिए प्रेरित करता है।
मैंने कार्बन-नेगेटिव इंफ्रास्ट्रक्चर को भी एकीकृत किया। इसमें कार्बन-कैप्चर ऊर्जा द्वारा संचालित इलेक्ट्रिक वाहन स्टेशन शामिल हैं। मेरे मॉडल ने कुल उत्सर्जन को कम करते हुए निकासी करने वालों को उपलब्ध बिजली वाले आश्रयों तक पहुँचाना सीखा।
कैलिफोर्निया के ऐतिहासिक वाइल्डफायर डेटा पर परीक्षण के परिणाम स्पष्ट थे:
- निकासी का समय 4.2 घंटे से घटकर 3.1 घंटे हो गया।
- सिम्युलेटेड मृत्यु दर 12 से घटकर 3 हो गई।
- कार्बन उत्सर्जन +45 टन से घटकर -12 टन हो गया।
मुख्य सबक:
- भौतिकी केवल एक बाधा नहीं, बल्कि एक मार्गदर्शक है। डिफरेंशिएबल फिजिक्स (differentiable physics) का उपयोग करने से AI सिमुलेशन से सीख सकता है।
- स्टोकेस्टिसिटी (Stochasticity) एक उपकरण है। आपात स्थिति में, एक एकल "इष्टतम" (optimal) पथ के बजाय कई संभावित योजनाएं होना बेहतर है।
- कार्बन-नेगेटिव सिस्टम गणित को बदल देते हैं। वे लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित करने के हमारे तरीके में नए आयाम जोड़ते हैं।
AI का भविष्य केवल डेटा के बारे में नहीं है। यह डेटा को हमारी दुनिया के मौलिक नियमों के साथ जोड़ने के बारे में है।
वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi