आई. आई. टी. गुवाहाटी के ए. आई. मॉडल ने बाढ़ के जोखिमों की बेहतर भविष्यवाणी करने के लिए पूर्वी हिमालय में 492 नई हिमनद झीलों की पहचान की है। IIT Guwahati's AI model identifies 492 new glacial lakes in the Eastern Himalayas to better predict flood risks.

आई. आई. टी. गुवाहाटी ने पूर्वी हिमालय में 492 संभावित नए हिमनद झील स्थलों की पहचान करने के लिए उपग्रह डेटा और बायेसियन न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके एक ए. आई.-संचालित ढांचा विकसित किया है, जिससे हल्के ढलानों, सर्क और पीछे हटने वाले हिमनदों जैसी भूभागीय विशेषताओं का विश्लेषण करके हिमनद झील के फटने के बाढ़ जोखिमों की भविष्यवाणियों में सुधार किया जा सके। IIT Guwahati has developed an AI-driven framework using satellite data and Bayesian Neural Networks to identify 492 potential new glacial lake sites in the Eastern Himalayas, improving predictions of Glacial Lake Outburst Flood risks by analyzing terrain features like gentle slopes, cirques, and retreating glaciers. नेचर्स साइंटिफिक रिपोर्ट्स में प्रकाशित मॉडल, अनिश्चितता और जटिल स्थलाकृति को शामिल करके, प्रारंभिक चेतावनियों, बुनियादी ढांचे की योजना और जल प्रबंधन का समर्थन करके सटीकता को बढ़ाता है। The model, published in Nature’s Scientific Reports, enhances accuracy by incorporating uncertainty and complex topography, supporting early warnings, infrastructure planning, and water management. शोधकर्ताओं ने इसे मोराइन डेटा और क्षेत्र सत्यापन के साथ परिष्कृत करने की योजना बनाई है, जिसमें अधिकारियों और समुदायों से जलवायु-संचालित हिमनद वापसी को संबोधित करने के लिए सहयोग का आग्रह किया गया है। Researchers plan to refine it with moraine data and field validation, urging collaboration with authorities and communities to address climate-driven glacial retreat.