بیجنگ (شِنہوا) موسم کی پیش گوئی کے متلاشی زیادہ تر لوگ شاید ہی کبھی اس کے پیچھے موجود کمپیوٹنگ طاقت کے بارے میں سوچتے ہیں۔
تاہم چینی ماہرین کا تیار کردہ مصنوعی ذہانت کا ایک سپر کمپیوٹنگ نظام آئندہ 10 دنوں کے دوران عالمی ماحول میں ہونے والی تبدیلیوں کا حساب ایک گھنٹے سے بھی کم وقت میں لگا سکتا ہے۔
ٹیکنالوجی کمپنی سوگن اور چائنہ میٹرولوجیکل ایڈمنسٹریشن (سی ایم اے) کے ارتھ سسٹم ماڈلنگ اینڈ پریڈکشن سنٹر نے مشترکہ طور پر اعلان کیا ہے کہ چین کے اپنے طور پر تیار کردہ ایم سی وی عددی ماڈل نے 5 کلومیٹر ریزولوشن پر 10 روزہ عالمی موسمی پیش گوئی کا حساب ایک گھنٹے کے اندر مکمل کر لیا۔
یہ ماڈل مقامی طور پر تیار کردہ ’’سوگون 8000‘‘ اے آئی سپر کلسٹر پر چلایا گیا۔
اس ریزولوشن پر ماڈل عالمی فضا کو تقریباً پانچ کلومیٹر کے فاصلے پر موجود گرڈ سیلز میں تقسیم کرتا ہے۔ اس سے پیش گوئی کرنے والے ماہرین سمندری طوفانوں کی گھومتی ہوئی ساخت اور موسمی محاذوں کی نقل و حرکت کو کہیں زیادہ واضح طور پر دکھا سکتے ہیں۔
جیسے جیسے گرڈ زیادہ کثیف ہوتے جاتے ہیں، کمپیوٹنگ یونٹس کو کہیں زیادہ ڈیٹا کا تبادلہ کرنا پڑتا ہے اور سمیولیشن کے نتائج کو فوری طور پر سٹوریج میں محفوظ کرنا ضروری ہوتا ہے۔ اس لئے مواصلات، سٹوریج اور کام کی تقسیم مجموعی کارکردگی میں تیزی سے اہم کردار ادا کرتے ہیں، چنانچہ صرف مزید پروسیسرز شامل کرنے سے پوری پیش گوئی کی رفتار متناسب طور پر نہیں بڑھ سکتی۔
بڑے پیمانے پر ماڈلنگ کی کوششیں عالمی سطح پر کلومیٹر پیمانے کی پیش گوئی کی جانب بڑھتے ہوئے تیز رفتار کمپیوٹننگ پلیٹ فارمز کا رخ کر رہی ہیں۔
اعلامیے کے مطابق ’’سوگون 8000‘‘ نظام عمومی مقصد کے پروسیسرز اور تیز رفتار پروسیسرز کو یکجا کرتا ہے اور اس بات کی تصدیق کرتا ہے کہ مختلف کمپیوٹنگ یونٹس سے حاصل ہونے والے نتائج میں مکمل مطابقت ہو، جس سے کمپیوٹنگ کی کارکردگی اور نتائج کے قابل اعتماد ہونے کے دونوں تقاضے پورے ہوتے ہیں۔
اعلامیے میں کہا گیا کہ یہ کامیابی چین کے اپنے تیار کردہ عددی ماڈل اور مقامی طور پر تیار کردہ کمپیوٹنگ طاقت کے درمیان مشترکہ جدت کی ایک اہم مثال ہے۔ اس سے اس شعبے میں کلومیٹر اور مستقبل میں سینکڑوں میٹر پیمانے پر پیش گوئی کی کوششوں کے لئے بنیاد فراہم ہوتی ہے۔
سوگن کے چیئرمین لی جون نے کہا کہ کمپنی کا مقصد اعلیٰ کارکردگی کی حامل کمپیوٹنگ کو زمین کو سمجھنے اور مستقبل کی پیش بینی کے لئے اہم بنیادی ڈھانچے میں تبدیل کرنا ہے۔