জলবায়ু মডেল: ত্রিশ বছরের কম্পিউটিং, তবু বৃষ্টি এখনও কঠিন

জলবায়ু নীতির পেছনের প্রমাণের বড় অংশ আসে জলবায়ু মডেল থেকে। 1995 সাল থেকে CMIP — কাপলড মডেল ইন্টারকম্প্যারিজন প্রজেক্ট (Coupled Model Intercomparison Project) — নামের একটি আন্তর্জাতিক কর্মসূচি সাধারণ নিয়মে, প্রজন্মের পর প্রজন্ম, এগুলোকে পাশাপাশি চালিয়ে আসছে। প্রতিটি প্রজন্ম আরও সূক্ষ্ম গ্রিড ও আরও বেশি পদার্থবিদ্যা ব্যবহার করেছে, ফলে আরও বেশি কম্পিউটিংও। সেন্ট অ্যান্ড্রুজ বিশ্ববিদ্যালয় ও যুক্তরাজ্যের ন্যাশনাল সেন্টার ফর অ্যাটমোস্ফেরিক সায়েন্সের Ioana Colfescu-র নেতৃত্বে 24 জন গবেষকের একটি দলের মতে, কেউ যা হিসাব রাখে না তা হলো এতে কতটা শক্তি খরচ হয়, আর তার বিনিময়ে কী মেলে।

159টি মডেল, একটি ত্রুটি স্কোর

দলটি পাঁচটি CMIP প্রজন্মের 159টি মডেলের সংরক্ষিত আউটপুট ব্যবহার করে একটি একক ত্রুটি সূচক নতুন করে গণনা করেছে: প্রতিটি মডেলের শীতকালীন জলবায়ু (1979–1999) পর্যবেক্ষণ থেকে কতটা সরে যায়, তিনটি চলকের জন্য — সমুদ্রপৃষ্ঠে বায়ুচাপ, ভূপৃষ্ঠের বায়ুর তাপমাত্রা এবং বৃষ্টিপাত। শুধু এই তিনটি, কারণ দ্বিতীয় প্রজন্ম এর বাইরে আর কিছুই সংরক্ষণ করেনি। যত কম, তত ভালো।

মধ্যমা ত্রুটি প্রথম প্রজন্মে 1.56 থেকে ষষ্ঠ প্রজন্মে 0.61-এ নেমেছে। একই সময়ে, একটি সাধারণ মডেলের জন্য দরকারি কম্পিউটিং, যা তার গ্রিড রেজোলিউশন থেকে অনুমান করা, প্রায় 29 গুণ বেড়েছে।

ফলনের একটি স্থির হার

প্রজন্মের পর প্রজন্ম ত্রুটি কমেছে 21, 28, 21 ও 14% — একটি অনিয়মিত ধারা। কিন্তু প্রতিটি ধাপে কতটা কম্পিউটিং যোগ হয়েছে তার সাপেক্ষে মাপলে নকশাটা নিয়মিত হয়ে যায়: কম্পিউটিং প্রতিবার দ্বিগুণ হলে 13.5% কম ত্রুটি, যে তিনটি রূপান্তরে তুলনাটি খাটে সেগুলোর মধ্যে বিস্তার মাত্র 0.7 পয়েন্ট।

এই হার একটি সরল, ভাবিয়ে তোলা হিসাব দেয়। ত্রুটি অর্ধেক করতে প্রায় 4.8 বার দ্বিগুণ করতে হয়, “কারণ 0.865-এর ঘাত 4.8 হলো 0.5”, লেখকেরা লিখেছেন — আর 4.8 বার দ্বিগুণ মানে আজকের মডেলের চেয়ে প্রায় 28 গুণ বেশি কম্পিউটিং। এদিকে প্রজন্মের মধ্যে কম্পিউটিংয়ের বৃদ্ধি ধীর হয়েছে, 2.2 বার দ্বিগুণ থেকে 1.1-এ।

এর অর্থ নিয়ে লেখকেরা সতর্ক। উন্নত পদার্থবিদ্যাও মডেলকে উন্নত করে, আর দুটিকে আলাদা করা যায় না, তাই 13.5% কম্পিউটিং ও বিজ্ঞানের যৌথ ফলন মাপে। আর এটি অতীতের অগ্রগতির বিবরণ, প্রকৃতির কোনো নিয়ম নয়।

বৃষ্টি পিছিয়ে থাকে

একটি মাত্র স্কোর বড় পার্থক্য লুকিয়ে রাখে। প্রথম ও ষষ্ঠ প্রজন্মের মধ্যে সমুদ্রপৃষ্ঠের চাপের ত্রুটি কমেছে 3.5 গুণ আর ভূপৃষ্ঠের তাপমাত্রার 2.7 গুণ। বৃষ্টিপাতের ক্ষেত্রে কমেছে 7%। এই মাপকাঠিতে, তিন দশকের বাড়তি রেজোলিউশন ও জটিলতা জলবায়ুর প্রভাবের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ চলকটিকে প্রায় উন্নতই করেনি।

যে শক্তি কেউ মাপে না

শক্তির হিসাব জানানো খাপছাড়া। যে আটটি প্রতিষ্ঠান সর্বশেষ প্রজন্মের সম্পূর্ণ তথ্য প্রকাশ করেছে, তাদের ভাগে 1,692 টন CO₂। মাপা শক্তিসহ 13টি মডেলের মধ্যে প্রতি সিমুলেটেড বছরের শক্তি 65 গুণ পর্যন্ত ভিন্ন, আর তা রেজোলিউশনের সঙ্গে প্রায় তাল মেলায় না। 30টি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে নয়টি মানসম্মত শক্তির পরিসংখ্যান প্রকাশ করে, আর কোনোটিই কোনো দক্ষতা স্কোরের (skill score) সঙ্গে যুক্ত শক্তি জানায় না।

GraphCast, Pangu-Weather, FuXi ও GenCast-এর মতো AI আবহাওয়া মডেল এখন ইউরোপীয় কেন্দ্রের উচ্চ-রেজোলিউশন পূর্বাভাসের সমান বা তার চেয়ে ভালো। বলা হয়, এগুলো চালানো অনেক সস্তা। কিন্তু দলটি এদের পূর্বাভাস তৈরিতে দরকারি শক্তির কোনো প্রকাশিত পরিমাপ পায়নি, তাই জানানো হার্ডওয়্যার ও চালানোর সময় থেকে তা পুনর্গঠন করেছে। তারপর প্রশিক্ষণ যোগ করেছে: GraphCast-এর জন্য প্রায় 2,900 kWh, Pangu-Weather-এর জন্য 62,000 kWh। দিনে চারটি পূর্বাভাসের এক বছরে, প্রশিক্ষণ প্রতিটি সিস্টেমের শক্তির 99%-এর বেশি, আর প্রতি কিলোওয়াট-ঘণ্টায় দক্ষতায় Pangu-Weather দ্বিতীয় থেকে শেষ স্থানে নেমে যায়।

সিঁড়ির বদলে একটি সীমান্ত

রোডম্যাপটি মডেলগুলোকে একটি দক্ষতা–শক্তি তলে বিচার করার প্রস্তাব দেয়: এক অক্ষে দক্ষতা, অন্য অক্ষে শক্তি, আর সেই সিস্টেমগুলোর সমষ্টি যাদের দুটোতেই অন্য কেউ হারাতে পারে না। দক্ষতাকে শক্তি দিয়ে ভাগ করা একটি স্কোর একই শ্রেণির সিস্টেমগুলোকে ক্রমানুসারে সাজাতে পারে, কিন্তু লেখকেরা সতর্ক করেন যে এটি কখনও একা ব্যবহার করা উচিত নয়: প্রায় অকেজো একটি মডেল যা প্রায় কোনো শক্তিই খরচ করে না, সেটিও ভালো স্কোর পাবে। তাঁরা শক্তি জানানোর পাঁচটি স্তরও প্রস্তাব করেন, “জানানো হয়েছে” থেকে “সম্পূর্ণ ও নিরীক্ষিত” পর্যন্ত, আর কম দিয়ে বেশি করার চারটি উপায়: আরও ভালোভাবে নকশা করা পরীক্ষা, GPU-র মতো নতুন হার্ডওয়্যার, কম ডেটা আনা-নেওয়া, এবং লক্ষ্যভিত্তিক AI উপাদান।

তাঁরা ঝুঁকিগুলোও চিহ্নিত করেন: সস্তা রান মানে হয়তো শুধু বেশি রান, আর বড় আবহাওয়া মডেলের প্রশিক্ষণ এখনও অল্প কয়েকটি সংস্থা ও দেশে কেন্দ্রীভূত। তাঁদের প্রথম পদক্ষেপ সাদামাটা: মডেলের পরবর্তী প্রজন্ম — CMIP8 — শুরু হওয়ার আগে, স্পষ্ট সীমারেখাসহ, নির্ভুলতার পাশে শক্তির হিসাব জানানো।