कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मौसम पूर्वानुमान में क्रांति ला रही है, जो 1960 के दशक में मौसम की भविष्यवाणी के कंप्यूटरीकरण के समान परिवर्तकात्मक बदलाव का संकेत है। यह प्रक्रिया इस प्रकार से मौसम वैज्ञानिकों और शोधकर्ताओं के लिए मौसम का विश्लेषण और पूर्वानुमान करना अत्यंत परिवर्तनकारी बनाती जा रही है, जिसमें एआई की विशाल कम्प्यूटेशनल शक्ति और पैटर्न-संख्या पहचानने की क्षमताओं का उपयोग किया जा रहा है। ब्रिटिश मेट ऑफिस और एलेन ट्यूरिंग संस्थान जैसी प्रमुख संस्थाएँ एआई मॉडल निर्माण और परीक्षण में अग्रणी हैं, ताकि पूर्वानुमान की सटीकता बढ़ाई जा सके और परंपरागत अल्पकालिक “नाउकास्टिंग” से बाहर जाकर मध्यम और उप-मौसमी पूर्वानुमानों का विस्तार किया जा सके। इन सुधारों के विश्वसनीयता और विस्तार में होने वाले इन परिवर्तनों का अनुभव उन क्षेत्रों के लिए महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है जो सटीक मौसम डेटा पर निर्भर हैं। गूगल डीपमाइंड, एनविडिया जैसी तकनीकी दिग्गज कंपनियाँ और विशेष स्टार्टअप्स, एआई आधारित पूर्वानुमान प्रौद्योगिकियों को बढ़ावा देने में भारी निवेश कर रहे हैं। उनके प्रयास न केवल तकनीकी नवाचार से प्रेरित हैं बल्कि योजनाबद्ध क्षेत्रों जैसे आपदा प्रबंधन, कृषि, वित्तीय बाजार और अवसंरचना प्रबंधन में सटीक पूर्वानुमान के व्यावहारिक लाभ भी हैं। उदाहरण के लिए, बेहतर पूर्वानुमान चरम मौसम की पूर्व चेतावनी को बेहतर बनाते हैं, खेती के समय सारणी का अनुकूलन करते हैं, वित्तीय जोखिमों का प्रबंधन करते हैं और अवसंरचना की योजना बनाने में सहायता करते हैं। विशेष प्रयोगात्मक एआई प्रणालियों में एलन ट्यूरिंग संस्थान का एंड-टू-एंड मॉडल, आर्डवाक, शामिल है, जो परंपरागत डेटा समेकन प्रक्रियाओं को bypass करता है। यह मानक डेस्कटॉप कंप्यूटर पर दक्षता से चल सकता है, जिससे उन्नत पूर्वानुमान की पहुंच लोकतंत्रीकृत हो जाती है, खासकर उन क्षेत्रों में जहाँ मौसम विज्ञान संबंधी डेटा सीमित है। इसी प्रकार, एनविडिया का कॉरडिफ मॉडल स्थानिक रिज़ोल्यूशन सीमाओं को धकेलता है, लगभग 2 किलोमीटर की प्रिसिशन के साथ हाइपरलोकल पूर्वानुमान प्राप्त करता है, जिससे समुदायों और संगठनों के लिए अनमोल स्थानीय जानकारी मिलती है। हालांकि, चुनौतियाँ अभी भी मौजूद हैं, विशेष रूप से एनओएए पर यूएस सरकार के कटौती और बढ़ती геополिटिकल तनाव जिनसे वैश्विक डेटा साझेदारी प्रभावित हो रही है, जो कि प्रभावी एआई पूर्वानुमान के लिए जरूरी है। ये खामियाँ मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता को कम कर सकती हैं। एआई की त्वरित पूर्वानुमान निर्माण क्षमताओं के बावजूद, मानव मौसम विज्ञानी अभी भी महत्वपूर्ण हैं, जो एआई के परिणामों की व्याख्या करना, विसंगतियों को सुलझाना और मशीन से परे संदर्भ विशेषज्ञता प्रदान करना जारी रखते हैं। मानव विशेषज्ञता और एआई के बीच बढ़ती साझेदारी अधिक सटीक, कुशल मौसम भविष्यवाणियों को संभव बनाती है, जो चरम मौसम के खिलाफ समाज को तैयार करने में अत्यंत सहायक हैं। भविष्य में, एआई और मौसम विज्ञान का मेल मौसम पूर्वानुमान में एक नई क्रांति का उद्घोष कर रहा है। जैसे-जैसे एआई मॉडल विकसित होते जाएंगे और उनके परिचालन में आत्मसात किया जाएगा, ये जीवन बचाने, संपत्ति की सुरक्षा करने और आर्थिक गतिविधियों को मजबूत करने के विशाल संभावनाएँ प्रदान करेंगे। मौजूदा चुनौतियों का सामना करने और वैज्ञानिकों, सरकारों और उद्योगों के बीच सहयोग को प्रोत्साहित करने से, मौसम पूर्वानुमान में एक अद्भुत बदलाव आने वाला है, जो मानवता के अनेक स्तरों पर लाभकारी सिद्ध होगा।