භූ විද්‍යා විප්ලවය: නායයෑම් පුරෝකථනයට AI එන්නේ කෙසේද? (සහ ශ්‍රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම)|Dileenet A/L ICT

 

ගෙවී ගිය දශක කිහිපය තුළ, කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) අපගේ ජීවිතයේ බොහෝ ක්ෂේත්‍ර විප්ලවීය වෙනසකට ලක් කර ඇත. එහෙත්, ජීවිතාරක්ෂක මෙහෙයුමකදී AIට කළ හැකි කාර්යභාරය ඔබ දන්නවාද? විශේෂයෙන්ම නායයෑම් වැනි මාරාන්තික ස්වාභාවික විපත් පුරෝකථනය කිරීමේදී AI මේ වන විට ලෝකයේ ප්‍රබලතම මෙවලම බවට පත්ව ඇත.

ශ්‍රී ලංකාවට අත්‍යවශ්‍ය වන මෙම නව තාක්ෂණික ප්‍රවේශය සහ එය ක්‍රියාත්මක වන ආකාරය පිළිබඳව විමසා බලමු.

 

1. AI: දත්ත කියවන අනාගතවක්තෘවරයා

නායයෑම් යනු සරල සංසිද්ධියක් නොවේ. ඒවාට හේතු වන්නේ වර්ෂාපතනය, භූ විද්‍යාව, පාංශු තෙතමනය සහ මිනිස් ක්‍රියාකාරකම් වැනි සාධක සිය ගණනක සංකීර්ණ සංයෝගයකි. මිනිස් මොළයකට මේ සියල්ල තත්‍ය කාලීනව (Real-Time) විශ්ලේෂණය කළ නොහැකිය. මෙතැනදී AI ඉදිරියට පැමිණේ.

AI භාවිතා කරන ප්‍රධාන ක්‍රම:

ගැඹුරු ඉගෙනුම් විශ්ලේෂණය (Deep Learning): චන්ද්‍රිකා රූප (Satellite Imagery) සහ ගුවන් ඡායාරූප මිලියන ගණනක් විශ්ලේෂණය කර, පාංශු විරූපණයන් සහ වෘක්ෂලතා ආවරණයේ සියුම් වෙනස්වීම් මිනිස් ඇසට නොපෙනෙන තරම් සියුම් ලෙස හඳුනා ගනී.

බහු-දත්ත ආකෘතිකරණය (Multi-Data Modeling): AI ආකෘති වලට වර්ෂාපතන දත්ත, උෂ්ණත්වය, බෑවුම් කෝණය, පාංශු වර්ගය වැනි බහු දත්ත කට්ටල එකවර ඇතුළත් කළ හැකිය. මෙමගින්, යම් මොහොතක නායයෑමක් සිදුවීමට ඇති සම්භාවිතාව ඉහළ නිරවද්‍යතාවකින් තක්සේරු කරයි.

තත්‍ය කාලීන අනතුරු ඇඟවීම්: IoT (Internet of Things) සංවේදක මඟින් ලබා ගන්නා පාංශු තෙතමනය සහ භූගත ජල මට්ටම් පිළිබඳ දත්ත ක්ෂණිකව විශ්ලේෂණය කර, අවදානම ඉහළ යන විට අනතුරු ඇඟවීම් නිකුත් කරයි.

2. ලෝකය AI භාවිතා කරන්නේ කෙසේද?

ලොව පුරා රටවල් කිහිපයක් දැනටමත් AI මත පදනම් වූ විප්ලවීය පද්ධති භාවිතා කරයි:

රට	ප්‍රධාන අවධානය	නිරවද්‍යතා උදාහරණය
ඉන්දියාව	හිමාලයානු කලාපයේ අවදානම් සිතියම්කරණය.	ML ක්‍රම මඟින් 95% ඉක්මවූ නිරවද්‍යතාව.
චීනය	වර්ෂාවෙන් ඇතිවන නායයෑම් පුරෝකථනය.	CNN ආකෘති මඟින් 92% - 95% නිරවද්‍යතාව.
එක්සත් රාජධානිය	චලනය වන බෑවුම් හඳුනාගැනීමට InSAR දත්ත විශ්ලේෂණය.	සක්‍රීයව චලනය වන බෑවුම් දහස් ගණනක් හඳුනාගෙන ඇත.
නේපාලය	තත්‍ය කාලීන අනතුරු ඇඟවීමේ පද්ධති ක්‍රියාත්මක කිරීම.	ජාත්‍යන්තර චන්ද්‍රිකා දත්ත භාවිතා කිරීම.

 

 3. ශ්‍රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම

ශ්‍රී ලංකාවේ නායයෑම් තර්ජනයට ලක් වූ මධ්‍යම කඳුකර ප්‍රදේශ (කෑගල්ල, රත්නපුර, බදුල්ල, නුවරඑළිය වැනි) සඳහා AI තාක්ෂණය අත්‍යවශ්‍ය වේ.

ශ්‍රී ලංකාවට අදාළ කරගත හැකි ආකාර:

1. ඉහළ නිරවද්‍යතා සිතියම්කරණය: ජාතික ගොඩනැගිලි පර්යේෂණ සංවිධානය (NBRO) සතුව ඇති ඓතිහාසික දත්ත සහ භූ විද්‍යාත්මක සාධක ඇතුළත් කර, ගම් මට්ටමින් අවදානම් සහිත ප්‍රදේශ හඳුනාගැනීම.
2. කාලගුණයට අනුව පුරෝකථනය: කාලගුණ විද්‍යා දෙපාර්තමේන්තුවේ දත්ත සහ AI සංයෝජනය කිරීමෙන්, අධික වර්ෂාපතනයක් ලැබෙන විට "තීරණාත්මක" මට්ටමට ළඟා වන ප්‍රදේශ ස්වයංක්‍රීයව හඳුනා ගැනීම.
3. අඩු වියදම් සංවේදක ජාල: අවදානම් සහිත බෑවුම්වල අඩු වියදම් පාංශු සංවේදක ස්ථාපනය කර, එමගින් ලැබෙන දත්ත AI මඟින් විශ්ලේෂණය කිරීමෙන්, ක්ෂණිකව නිවැසියන් ඉවත් කිරීමට අනතුරු ඇඟවීම් නිකුත් කිරීම.

නිගමනය: AI යනු නායයෑම් සිදුවීමෙන් පසු ප්‍රතිචාර දැක්වීමේ මෙවලමක් නොව, සිදුවීමට පෙර අවදානම කළමනාකරණය කරන බලවත් පූර්වාපේක්ෂණ මෙවලමකි. මෙම තාක්ෂණය නිසි ලෙස යෙදීමෙන් ශ්‍රී ලංකාවට මහජන ආරක්ෂාව සහ යටිතල පහසුකම් ආරක්ෂා කිරීමේ හැකියාව සැලකිය යුතු ලෙස ඉහළ නැංවිය හැකිය.

මා විශ්වාස කරන්නේ, කාලගුණ විද්‍යාඥයන්, භූගෝල විශේෂඥයන්, සහ AI තාක්ෂණවේදීන් අතර සහයෝගීතාවය ගොඩනැගීම, ශ්‍රී ලංකාවේ ස්වභාවික විපත් කළමනාකරණය සඳහා ඇති ඵලදායීතම විසඳුම වේ.

අන්තර්-විනය සහයෝගිතාවේ වැදගත්කම

අද සිදුවන විනාශයන් වැළැක්වීමට මෙම ක්‍රමවේදය අතිශයින් වැදගත් වන්නේ ඇයිද යන්න පහත කරුණු වලින් පැහැදිලි කළ හැකිය:

විශේෂඥ කණ්ඩායම	ඔවුන් සතු දැනුම	AI Experts ලා සමග එක්වීමෙන් සිදුවන දේ
කාලගුණ විද්‍යාඥයන්	වර්ෂාපතන රටා, වායුගෝලීය පීඩනය, සුළං සහ දේශගුණික විපර්යාස පිළිබඳ දැනුම.	ඔවුන්ගේ දත්ත (වර්ෂාව, උෂ්ණත්වය) AI ආකෘති වලට ඇතුළත් කර අතිශයින් නිරවද්‍ය පුරෝකථන ආකෘති (Forecasting Models) ගොඩනැගීම.
භූගෝල විශේෂඥයන් / NBRO	භූමියේ ස්වභාවය, පාංශු වර්ගය, බෑවුම් කෝණ, ජලාපවහන රටා සහ ඓතිහාසික නායයෑම් ස්ථාන පිළිබඳ දැනුම.	මෙම දේශීය හා ඓතිහාසික දත්ත භාවිතයෙන් AI ආකෘති පුහුණු කිරීම (Training). එමඟින්, ශ්‍රී ලංකාවේ සුවිශේෂී තත්ත්වයන්ට ගැලපෙන අනාවැකි ලබා ගැනීම.
AI තාක්ෂණවේදීන්	Machine Learning, Deep Learning, IoT සහ දත්ත විශ්ලේෂණ ඇල්ගොරිතම පිළිබඳ දැනුම.	විද්‍යාඥයන්ගේ දත්ත හා දැනුම (Domain Knowledge) භාවිතයෙන්, තත්‍ය කාලීන අනතුරු ඇඟවීමේ පද්ධති (Real-Time Early Warning Systems) වේගවත්ව සහ කාර්යක්ෂමව නිර්මාණය කිරීම.

 

මෙවැනි අන්තර්-විනය කණ්ඩායම් පිහිටුවා, පුහුණු වැඩසටහන් දියත් කිරීම අද ඇති ප්‍රධාන අවශ්‍යතාවයි. එසේ කළා නම්, බොහෝ ස්වභාවික විපත් වලක්වා ගැනීමට හෝ ඒවායින් සිදුවන හානිය අවම කර ගැනීමට නිසැකවම අවස්ථාව තිබුණා.

දහස් ගණනක ජීවිත බේරා ගැනීමට දැන්වත් තාක්ෂණය භාවිතා කිරීමට උත්සහ කළ යුතුයි. දේපල නැවත ලබා ගත්තත් ජීවිත නැවත ලබා ගත නොහැක.