कैसे एआई बवंडर के बाद आपदा पुनर्प्राप्ति को बदल रहा है

कैसे एआई प्राकृतिक आपदा पुनर्प्राप्ति को सुधारता है

जब प्राकृतिक आपदाएँ आती हैं, तो तुरंत स्थानीय निवासियों को बचाना और बुनियादी ढाँचे को कार्यशील स्थिति में पुनर्स्थापित करना आवश्यक होता है, विशेषकर बिजली, साफ़ पानी और स्वास्थ्य देखभाल।

यह एक बढ़ती समस्या बनती जा रही है, क्योंकि पिछले दशक में ऐसे घटनाओं की लागत लगातार बढ़ रही है, जो जलवायु परिवर्तन और बढ़ती जनसंख्या के कारण है।

स्रोत: Spire

हालाँकि, किसी समुदाय की वास्तविक पुनर्प्राप्ति में बहुत अधिक समय लगता है, क्योंकि क्षति का आकलन और फिर पुनर्निर्माण में महीनों, यदि नहीं तो वर्षों लगते हैं।

अक्सर, इसे पहचानने और सही ढंग से आकलन करने की भारी मात्रा में समस्याओं के कारण विलंबित किया जाता है। प्रत्येक इमारत की व्यक्तिगत निरीक्षण में बहुत समय लग सकता है, विशेषकर जब बीमा कंपनियों, आपातकालीन सेवाओं और अन्य हितधारकों के पास पर्याप्त कर्मी नहीं होते।

“मैन्युअल फील्ड निरीक्षण श्रम‑सघन और समय‑लेने वाले होते हैं, अक्सर महत्वपूर्ण प्रतिक्रिया प्रयासों में देरी करते हैं।”

Abdullah Braik – टेक्सास A&M में सिविल इंजीनियरिंग के डॉक्टरेट छात्र

यह अब एआई तकनीक के धन्यवाद से बदल सकता है। टेक्सास ए एंड एम विश्वविद्यालय के दो शोधकर्ताओं ने रिमोट सेंसिंग, डीप लर्निंग और पुनर्स्थापन मॉडल का उपयोग करके एक एआई प्रणाली विकसित की है, जो एक घंटे से कम समय में बवंडर क्षति आकलन और पुनर्प्राप्ति की सटीक भविष्यवाणी करती है।

यह विधि पुनर्प्राप्ति प्रयासों को बेहतर ढंग से संगठित करने में मदद कर सकती है, और इसे Sustainable Cities and Society¹ में प्रकाशित किया गया था, शीर्षक “रिमोट सेंसिंग, डीप लर्निंग और पुनर्स्थापन मॉडल को एकीकृत करके बवंडर के बाद स्वचालित इमारत क्षति मूल्यांकन और पुनर्प्राप्ति पूर्वानुमान” के तहत।

“हमारी विधि उच्च‑रिज़ॉल्यूशन सेंसिंग इमेजरी और डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके घंटों के भीतर क्षति आकलन उत्पन्न करती है, जिससे प्रथम उत्तरदाताओं और नीति निर्माताओं को तुरंत कार्य‑योग्य जानकारी मिलती है।”

Abdullah Braik – टेक्सास A&M में सिविल इंजीनियरिंग के डॉक्टरेट छात्र

बवंडर विनाश: यू.एस. में बढ़ता खतरा

जब बवंडर मुक्त होते हैं, तो यह लोगों और उनके शहरों के लिए विनाशकारी हो सकता है। इसका एक उदाहरण बवंडर हैं, जो कई हिस्सों में नियमित रूप से होते हैं, जिसमें यू.एस. का “टॉर्नेडो एली” भी शामिल है।

स्रोत: Weather and Radar

उदाहरण के तौर पर, वसंत 2011 में मिसौरी के जोप्लिन को एक EF5 बवंडर ने तबाह कर दिया, जिसकी अनुमानित गति 200 मील/घंटा (321 किमी/घंटा) से अधिक थी। इस तूफ़ान ने 161 लोगों की जान ली, 1,000 से अधिक लोगों को घायल किया, और लगभग 8,000 घरों और व्यवसायों को नुकसान पहुंचाया या नष्ट कर दिया। बवंडर ने शहर के दक्षिण‑केन्द्र में एक मील‑व्यापी मार्ग खोदा, जिससे मलबे की लहरें बिखर गईं और $2 बिलियन से अधिक का नुकसान हुआ।

सिर्फ इस महीने, घातक बवंडरों ने कई घरों को नष्ट किया और मध्य‑पश्चिम और दक्षिणी यू.एस. में बड़े पैमाने पर क्षति पहुंचाई।

इन बवंडरों द्वारा उत्पन्न क्षति के पूर्ण पैमाने को पूरी तरह समझने में काफी समय लग सकता है। और यहाँ टेक्सास ए एंड एम विश्वविद्यालय के शोधकर्ता मदद कर सकते हैं।

बवंडर के बाद क्षति आकलन में चुनौतियाँ

ऐसे घटना के बाद, प्रथम उत्तरदाताओं, शहर नियोजकों और बीमा विशेषज्ञों की एक टीम को नुकसान का आकलन करने और प्रतिक्रिया देने के लिए भेजा जाता है।

बवंडर के साथ यह विशेष रूप से सत्य है, क्योंकि उनकी तेज़ हवाएँ और उठाए गए भारी वस्तुएँ सबसे मजबूत इमारतों को भी नष्ट कर सकती हैं।

“पोस्ट‑डिजास्टर क्षति सर्वेक्षण आमतौर पर समय‑साध्य और श्रम‑सघन होते हैं, मुख्य रूप से निरंतर मॉडल और कोड परिष्करण पर केंद्रित होते हैं, न कि त्वरित और तेज़ अपडेट पर।”

कुछ प्रारम्भिक कदम उठाए गए हैं, जैसे कि जियोग्राफिक इन्फॉर्मेशन सिस्टम (GIS) का उपयोग करके पोस्ट‑कैटास्ट्रॉफ डेटा का विश्लेषण करना, जो किसी स्थान के कई डेटा लेयर को एक साथ लाता है।

हालाँकि, इस डेटा का उपयोग अक्सर सटीक मूल्यांकन प्रदान करने में अपर्याप्त रहता है। इसे उपयोगी मीट्रिक में बदलने के लिए बहुत सारी मैन्युअल हस्तक्षेप और मानव निर्णय की आवश्यकता होती है। यहाँ अतिरिक्त जानकारी और एआई जोड़ने से मदद मिल सकती है।

एआई‑संचालित मॉडल क्षति मूल्यांकन और पुनर्प्राप्ति के लिए

मौजूदा संसाधनों को एआई के साथ मिलाना

शोधकर्ताओं ने 3 अलग‑अलग उपकरणों को मिलाया: रिमोट सेंसिंग, डीप लर्निंग, और पुनर्स्थापन मॉडलिंग।

आपदा के बाद तुरंत क्षति और परिवर्तन का बेहतर मूल्यांकन करने के लिए, उन्होंने रिमोट सेंसिंग का उपयोग किया, जैसे उच्च‑रिज़ॉल्यूशन उपग्रह या हवाई छवियाँ।

“इन छवियों का महत्व इसलिए है क्योंकि वे प्रभावित क्षेत्र का मैक्रो‑स्केल दृश्य प्रदान करती हैं, जिससे तेज़, बड़े‑पैमाने पर क्षति पहचान संभव होती है।”

Abdullah Braik – टेक्सास A&M में सिविल इंजीनियरिंग के डॉक्टरेट छात्र

फिर, डीप लर्निंग विधियाँ का उपयोग करके इन छवियों का स्वचालित विश्लेषण किया गया, जिससे क्षति की गंभीरता को सटीक रूप से पहचाना गया।

एआई को पिछले आपदाओं की हजारों छवियों पर प्रशिक्षित किया गया, और उसने ढहते छतों, गायब दीवारों और बिखरे मलबे जैसे दृश्य संकेतों को पहचानना सीख लिया। इसके बाद यह प्रत्येक इमारत को “कोई क्षति नहीं”, “मध्यम क्षति”, “गंभीर क्षति” या “नष्ट” जैसी श्रेणियों में वर्गीकृत करता है।

अंतिम तत्व है पुनर्स्थापन मॉडलिंग। एक भाग में बुनियादी ढाँचे के विवरण और सामुदायिक कारकों, जैसे आय स्तर या संसाधनों तक पहुँच, के डेटा का उपयोग किया जाता है।

दूसरे भाग में मौजूदा और परीक्षण किए गए पुनर्प्राप्ति मॉडलों का उपयोग करके यह अनुमान लगाया जाता है कि विभिन्न वित्तीय या नीति स्थितियों में घरों और पड़ोसों को पुनःस्थापित होने में कितना समय लगेगा।

यह पूरी तरह से बदल देता है कि क्षति आकलन कैसे किया जाता है:

• रिमोट सेंसिंग पूरी स्थिति का त्वरित अवलोकन प्रदान करता है।
• एआई मॉडल इस डेटा का विश्लेषण एक घंटे से कम समय में कर सकता है, जबकि जमीन पर मानवों को महीनों लगते हैं।
• पुनर्स्थापन मॉडलिंग एआई मूल्यांकन को कार्य‑योग्य मीट्रिक में बदल देता है, जिससे यह पता चलता है कि किन क्षेत्रों को सबसे अधिक मदद की आवश्यकता है और कौन‑से संसाधन आवश्यक हैं।

“अंततः, यह शोध तेज़ आपदा आकलन और रणनीतिक दीर्घकालिक पुनर्प्राप्ति योजना के बीच की खाई को पाटता है, जोखिम‑सूचित लेकिन व्यावहारिक ढाँचा प्रदान करता है जो बवंडर के बाद की लचीलापन को बढ़ाता है।”

Abdullah Braik – टेक्सास A&M में सिविल इंजीनियरिंग के डॉक्टरेट छात्र

वास्तविक बवंडर डेटा के साथ एआई मॉडल का सत्यापन

इस दृष्टिकोण को मान्य करने के लिए, शोधकर्ताओं ने 2011 के जोप्लिन बवंडर आपदा को फिर से देखा।

यह घटना व्यापक रूप से दस्तावेज़ीकृत थी, जिससे एक समृद्ध डेटासेट बना जिसे एआई प्रणाली के बैकटेस्ट के रूप में उपयोग किया जा सकता था। गणना किए गए आकलन को उस समय किए गए वास्तविक‑जमीनी क्षति आकलनों से तुलना की गई।

एआई‑जनित परिणाम ऐतिहासिक डेटा से आश्चर्यजनक रूप से निकट थे। इसने यह भी रिकॉर्ड किया कि आपदा कैसे विकसित हुई।

“सबसे रोचक खोजों में से एक यह थी कि उच्च सटीकता से क्षति का पता लगाने के अलावा, हम बवंडर के मार्ग का भी अनुमान लगा सकते थे।

क्षति डेटा का विश्लेषण करके, हमने बवंडर के मार्ग को पुनःनिर्मित किया, जो ऐतिहासिक रिकॉर्ड से बहुत मिलते‑जुलते थे, जिससे घटना के बारे में मूल्यवान जानकारी मिली।”

Abdullah Braik – टेक्सास A&M में सिविल इंजीनियरिंग के डॉक्टरेट छात्र

 एआई मॉडल को अन्य प्राकृतिक आपदाओं में स्केल करना

जबकि इसे बवंडर‑जनित क्षति के लिए विकसित और बैकटेस्ट किया गया था, यह विधि अन्य स्थितियों, जैसे हरिकेन और भूकंप, के लिए भी लागू की जा सकती है, बशर्ते उपग्रह क्षति पैटर्न को पहचान सकें।

यह सीमा प्रारम्भिक रूप से अपेक्षित से कम समस्या हो सकती है, भले ही भूकंप की क्षति, उदाहरण के तौर पर, आकाश से कम स्पष्ट हो। क्योंकि मॉडल वास्तविक जीवन के उदाहरणों से सीखता है, और हम अक्सर देखते हैं कि एआई मानव आँख से अदृश्य पैटर्न को पहचान सकता है।

“मॉडल की सामान्यीकरण क्षमता का मुख्य कारण यह है कि इसे विशिष्ट जोखिमों की पिछले छवियों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया है, जिससे यह प्रत्येक घटना से जुड़े अनूठे क्षति पैटर्न को सीखता है।”

Abdullah Braik – टेक्सास A&M में सिविल इंजीनियरिंग के डॉक्टरेट छात्र

कम से कम, यह मॉडल यू.एस. में एक और आम आपदा—हरिकेन—के लिए भी उपयुक्त दिखता है।

“हमने पहले ही मॉडल को हरिकेन डेटा पर परीक्षण किया है, और परिणामों ने अन्य जोखिमों के अनुकूलन के लिए आशाजनक संभावनाएँ दिखाई हैं।”

Abdullah Braik – टेक्सास A&M में सिविल इंजीनियरिंग के डॉक्टरेट छात्र

यह एआई के इस क्षेत्र में एक और अनुप्रयोग से मेल खाता है, जहाँ बेहतर हरिकेन पूर्वानुमान अब वास्तविकता बन रहा है, जिसमें Graphcast, Spire, और Climavision जैसी एआई शामिल हैं।

इस शोध का एक और विस्तार क्षति आकलन से आगे बढ़कर वास्तविक‑समय में पुनर्प्राप्ति प्रगति के अपडेट बनाना और समय‑के‑साथ पुनर्प्राप्ति को ट्रैक करना हो सकता है।

ऐसी स्वचालित, एआई‑संचालित प्रतिक्रिया नीति को सूचित कर सकती है और पुनर्निर्माण प्रयासों को अनुकूलित कर सकती है।

उपग्रह डेटा और एआई में निवेश

Spire

Spire एक स्पेस डेटा कंपनी है जो निजी हाथों में दुनिया की सबसे बड़ी बहु‑उद्देश्यीय उपग्रह कंसटेलेशन संचालित करती है।

कंपनी मौसम डेटा पर मौसम डेटा पर, और इसके उपग्रह कई स्पेक्ट्रा में छवियाँ कैप्चर कर सकते हैं, जिससे किसी स्थान की अधिक डेटा‑समृद्ध तस्वीर मिलती है।

उदाहरण के तौर पर, उसकी नमी माप की उपग्रह छवियाँ 100m तक की सटीकता रखती हैं और किसानों, बीमा कंपनियों, वस्तु व्यापारियों, पर्यावरण निगरानी एजेंसियों, निर्माण कंपनियों और सिविल इंजीनियरों द्वारा मिट्टी की स्थिति और आगामी कृषि उपज को बेहतर समझने के लिए उपयोग की जा सकती हैं।

स्रोत: Spire

कंपनी अपने ग्राहकों के लिए अपना स्वयं का स्वामित्व वाला उपग्रह कंसटेलेशन बनाने की पेशकश करती है, LEMUR उपग्रह प्लेटफ़ॉर्म के साथ।

स्रोत: Spire

कंपनी सुरक्षा क्षेत्र में भी सक्रिय है, विशेष रूप से विमानन प्रस्ताव के साथ Automatic Dependent Surveillance‑Broadcast (ADS‑B) के लिए, जो GPS का उपयोग करके विमान की गति, स्थान और अन्य जानकारी निर्धारित करता है।

इसी बीच, Spire को $237M अनुबंध US Space Force के साथ के लिए चुना गया है “अगली पीढ़ी के अंतरिक्ष प्रयोगों के लिए छोटे उपग्रह बसों को डिजाइन, निर्माण, एकीकरण और संचालन करने” के लिए।

यह कंपनी समुद्री उद्योग में भी सक्रिय थी, जहाँ उसके उपग्रह जहाज़ ट्रैकिंग के लिए उपयोग होते थे, लेकिन इस शाखा को अप्रैल 2025 में Kpler ने अधिग्रहित किया।

एआई के संबंध में, Spire NVIDIA (NVDA ) के साथ सहयोग कर रहा है ताकि सभी Spire के Radio Occultation (RO) डेटा और स्वामित्व डेटा असिमिलेशन (DA) को NVIDIA‘s Earth–2 क्लाउड API में एकीकृत किया जा सके।

“Spire के स्वामित्व डेटा और बेजोड़ वैश्विक मौसम कवरेज को NVIDIA की अत्याधुनिक तकनीक और विशेषज्ञता के साथ संरेखित करना हमें मौसम पूर्वानुमान की सटीकता को उल्लेखनीय रूप से बढ़ाने की स्थिति में रखता है। यह सहयोग हमारे ग्राहकों को केवल सूचित नहीं, बल्कि विकसित होते जलवायु परिदृश्य का सक्रिय रूप से सामना करने के लिए सशक्त बनाता है।”

Michael Eilts – General manager of weather and climate at Spire

समग्र रूप से, Spire एक डेटा कंपनी है जो उपग्रह इमेजरी और एआई के संयोजन को अपनाकर बेहतर मौसम पूर्वानुमान, कृषि भविष्यवाणी, विमान ट्रैकिंग और यहाँ तक कि रक्षा उद्देश्यों के लिए उपयोग करती है।

यह अब ऐसे पैमाने पर पहुँच रहा है जहाँ यह लाभदायक हो सकता है, जो निवेशकों के लिए एक महत्वपूर्ण संभावित मोड़ है, और शायद सफल $40M ग्रॉस प्रोसीड्स Q1 2025 में नई शेयरों की बिक्री के बाद अतिरिक्त धन जुटाने की आवश्यकता नहीं होगी।

स्रोत: Spire

नवीनतम Spire (SPIR) स्टॉक समाचार और विकास

अध्ययन संदर्भ:

^{1. Abdullah M. Braikand Maria Koliou. Post-tornado automated building damage evaluation and recovery prediction by integrating remote sensing, deep learning, and restoration models. Sustainable Cities and Society. Volume 123, 1 अप्रैल 2025, 106286. https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106286}