IIT-कानपुर के एयरवात रिसर्च फाउंडेशन (ARF) ने वायु गुणवत्ता सूचकांक (AQI) के अधिक सटीक पूर्वानुमान हेतु एक AI-आधारित प्रणाली विकसित करने के लिए दिल्ली पर्यावरण विभाग के साथ साझेदारी की है
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चर्चा में क्यों
IIT-कानपुर के एयरवात रिसर्च फाउंडेशन (ARF) ने वायु गुणवत्ता सूचकांक (AQI) के अधिक सटीक पूर्वानुमान हेतु एक AI-आधारित प्रणाली विकसित करने के लिए दिल्ली पर्यावरण विभाग के साथ साझेदारी की है।
पृष्ठभूमि
इस परियोजना का उद्देश्य मशीन लर्निंग के माध्यम से वास्तविक समय (live) के आंकड़ों का विश्लेषण करके दिल्ली के शीतकालीन प्रदूषण के लिए पूर्वानुमान की सटीकता और प्रतिक्रिया समय में सुधार करना है। यह परियोजना वर्तमान मॉडलों की सीमाओं, जैसे कि पुराने उत्सर्जन डेटाबेस और वर्ष भर परीक्षण के अभाव को दूर करती है, साथ ही इसे 'ग्रेडेड रिस्पांस एक्शन प्लान' (GRAP) और 'नेशनल क्लीन एयर प्रोग्राम' (NCAP) के साथ एकीकृत करती है।
प्रीलिम्स के लिए तथ्य
- विज्ञान-तकनीकदिल्ली में सूक्ष्म, वास्तविक समय (real-time) के AQI पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए Machine learning मॉडलों का उपयोग किया जा रहा है।
- संस्थाAirawat Research Foundation (ARF) एक शोध संस्था है जो IIT-Kanpur से संबद्ध है।
- योजनाNCAP (National Clean Air Programme) भारत में वायु गुणवत्ता प्रबंधन के लिए केंद्रीय पहल है।
- योजनाGRAP (Graded Response Action Plan) दिल्ली-NCR में वायु प्रदूषण को नियंत्रित करने के लिए आपातकालीन उपायों का एक समूह है।
मेन्स के लिए
Q. भारत के शहरी केंद्रों में राष्ट्रीय स्वच्छ वायु कार्यक्रम (NCAP) की प्रभावकारिता को बढ़ाने में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग के एकीकरण की भूमिका का विश्लेषण कीजिए।
उत्तर के आयाम
- Data granularity: Transitioning from regional averages to hyper-local, street-level pollution forecasting using AI.
- Predictive governance: Shifting from reactive measures to proactive emergency responses via early warning systems.
- Database modernization: Addressing the lag in emission inventories to improve the accuracy of machine learning inputs.
कीवर्ड: Predictive Analytics · Hyper-local Monitoring · Data-driven Governance · Environmental Informatics · Machine Learning
विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी पर और नोट्स
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