What is GenCast?जेनकास्ट क्या है?

Why in News?  The term was recently in news.

What is GenCast?

• GenCast is a new AI-based ensemble weather forecasting model that advances the prediction of weather uncertainties and risks.
• It is a high-resolution (0.25°) model designed to provide more accurate and reliable weather forecasts, particularly up to 15 days in advance.
• It is considered a significant improvement over traditional weather forecasting models, such as the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts’ (ECMWF) ENS.

Key Features of GenCast:

• Ensemble Forecasting: Unlike traditional models that provide a single weather forecast, GenCast generates a range of likely weather scenarios (ensemble forecasting).
• This provides decision-makers with a clearer understanding of the potential variability in future weather conditions, helping them make more informed decisions.

AI and Diffusion Models:

• GenCast utilizes a diffusion AI model, a type of generative AI that has recently advanced in fields like image, video, and music generation.
• However, GenCast is adapted specifically to the spherical geometry of the Earth and is designed to generate probability distributions of weather scenarios based on current weather conditions. This allows it to predict future weather patterns with greater accuracy, especially for extreme events.

Training and Data: GenCast was trained on four decades of historical weather data from ECMWF’s ERA5 archive, which includes detailed information on variables like temperature, wind speed, and pressure at different altitudes. The model uses this extensive dataset to learn global weather patterns and provide high-resolution forecasts at a 0.25° resolution.

Performance Evaluation:

• When tested on weather data from 2019, GenCast outperformed ECMWF’s ENS, which is one of the leading operational weather models.
• It showed better forecasting accuracy in 97.2% of the tests across 1320 different weather variables and scenarios, with an even higher success rate of 99.8% for predictions beyond 36 hours.

Advantages of GenCast:

Better Accuracy:

• GenCast provides more accurate forecasts compared to traditional systems like ECMWF ENS, particularly for day-to-day weather and extreme weather events.

Probabilistic Forecasting:

• By offering an ensemble of 50 or more possible weather outcomes, GenCast gives a fuller and more nuanced picture of future weather, allowing for better preparation for uncertainty.

Global Impact:

• Its high-resolution predictions (0.25°) make it particularly useful for global weather monitoring and can significantly enhance our ability to predict climate risks and extreme weather conditions, such as storms and heatwaves.

How GenCast Works?

• Generative AI in Weather Prediction: GenCast is based on the diffusion model used in AI applications for generating images and videos. For weather, this model learns from historical data to generate probability distributions of different weather scenarios, providing a range of possibilities rather than a single forecast.
• AI Training: By processing decades of weather data, GenCast can predict complex weather patterns and scenarios more accurately. The data it uses includes various weather variables, enabling the model to account for a wide range of weather factors in its predictions.

जेनकास्ट:

 चर्चा में क्यों?  यह शब्द हाल ही में चर्चा में था।

जेनकास्ट क्या है?

• जेनकास्ट एक नया AI-आधारित एनसेंबल मौसम पूर्वानुमान मॉडल है जो मौसम की अनिश्चितताओं और जोखिमों की भविष्यवाणी को आगे बढ़ाता है।
• यह एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन (0.25°) मॉडल है जिसे अधिक सटीक और विश्वसनीय मौसम पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, विशेष रूप से 15 दिन पहले तक। इसे पारंपरिक मौसम पूर्वानुमान मॉडल, जैसे कि यूरोपियन सेंटर फ़ॉर मीडियम-रेंज वेदर फ़ोरकास्ट (ECMWF) ENS पर एक महत्वपूर्ण सुधार माना जाता है।

जेनकास्ट की मुख्य विशेषताएँ:

• एनसेंबल पूर्वानुमान: पारंपरिक मॉडल के विपरीत जो एकल मौसम पूर्वानुमान प्रदान करते हैं, जेनकास्ट संभावित मौसम परिदृश्यों (एनसेंबल पूर्वानुमान) की एक श्रृंखला उत्पन्न करता है। यह निर्णय लेने वालों को भविष्य की मौसम स्थितियों में संभावित परिवर्तनशीलता की स्पष्ट समझ प्रदान करता है, जिससे उन्हें अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है।
• AI और प्रसार मॉडल: जेनकास्ट एक प्रसार AI मॉडल का उपयोग करता है, एक प्रकार का जनरेटिव AI जो हाल ही में छवि, वीडियो और संगीत निर्माण जैसे क्षेत्रों में उन्नत हुआ है।
• हालाँकि, GenCast को विशेष रूप से पृथ्वी की गोलाकार ज्यामिति के लिए अनुकूलित किया गया है और इसे वर्तमान मौसम स्थितियों के आधार पर मौसम परिदृश्यों के संभाव्यता वितरण उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह इसे भविष्य के मौसम पैटर्न की अधिक सटीकता के साथ भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है, खासकर चरम घटनाओं के लिए।

प्रशिक्षण और डेटा:

• GenCast को ECMWF के ERA5 संग्रह से चार दशकों के ऐतिहासिक मौसम डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें विभिन्न ऊंचाइयों पर तापमान, हवा की गति और दबाव जैसे चर पर विस्तृत जानकारी शामिल है। मॉडल वैश्विक मौसम पैटर्न को जानने और 25 डिग्री रिज़ॉल्यूशन पर उच्च-रिज़ॉल्यूशन पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए इस व्यापक डेटासेट का उपयोग करता है।
• प्रदर्शन मूल्यांकन: 2019 के मौसम डेटा पर परीक्षण किए जाने पर, GenCast ने ECMWF के ENS से ​​बेहतर प्रदर्शन किया, जो कि अग्रणी परिचालन मौसम मॉडल में से एक है। इसने 1320 विभिन्न मौसम चर और परिदृश्यों में 97.2% परीक्षणों में बेहतर पूर्वानुमान सटीकता दिखाई, साथ ही 36 घंटे से परे की भविष्यवाणियों के लिए 99.8% की उच्च सफलता दर भी दिखाई।

जेनकास्ट के लाभ:

बेहतर सटीकता:

• जेनकास्ट ईसीएमडब्ल्यूएफ ईएनएस जैसी पारंपरिक प्रणालियों की तुलना में अधिक सटीक पूर्वानुमान प्रदान करता है, विशेष रूप से दिन-प्रतिदिन के मौसम और चरम मौसम की घटनाओं के लिए।

संभाव्य पूर्वानुमान:

• 50 या अधिक संभावित मौसम परिणामों का एक समूह प्रदान करके, जेनकास्ट भविष्य के मौसम की एक पूरी और अधिक सूक्ष्म तस्वीर देता है, जिससे अनिश्चितता के लिए बेहतर तैयारी की अनुमति मिलती है।

वैश्विक प्रभाव:

• इसकी उच्च-रिज़ॉल्यूशन भविष्यवाणियां (0.25 डिग्री) इसे वैश्विक मौसम निगरानी के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाती हैं और जलवायु जोखिमों और चरम मौसम की स्थिति, जैसे कि तूफान और हीटवेव की भविष्यवाणी करने की हमारी क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकती हैं।

जेनकास्ट कैसे काम करता है?

मौसम पूर्वानुमान में जनरेटिव एआई:

• जेनकास्ट छवियों और वीडियो बनाने के लिए एआई अनुप्रयोगों में उपयोग किए जाने वाले प्रसार मॉडल पर आधारित है। मौसम के लिए, यह मॉडल विभिन्न मौसम परिदृश्यों के संभाव्यता वितरण उत्पन्न करने के लिए ऐतिहासिक डेटा से सीखता है, जो एकल पूर्वानुमान के बजाय संभावनाओं की एक श्रृंखला प्रदान करता है।
• एआई प्रशिक्षण: दशकों के मौसम डेटा को संसाधित करके, जेनकास्ट जटिल मौसम पैटर्न और परिदृश्यों की अधिक सटीक भविष्यवाणी कर सकता है। इसमें प्रयुक्त डेटा में विभिन्न मौसम चर शामिल होते हैं, जिससे मॉडल अपने पूर्वानुमानों में मौसम संबंधी कारकों की एक विस्तृत श्रृंखला को ध्यान में रख पाता है।