इतालवी प्रतिनिधिमंडल के प्रमुख पाओला मर्कोग्लियानो के अनुसार, कोई भी देश या शहर जलवायु परिवर्तन नामक वैश्विक घटना के लिए प्रतिरक्षा नहीं है। मेकोग्लियानो ने कहा कि संस्थान ने रोम के शहर के साथ काम किया था ताकि जलवायु परिवर्तन के प्रभाव को समझने के लिए, विशेष रूप से शहरी गर्मी द्वीपों और शहरी बाढ़ के रूप में।
“इसमें डेटा को बहुत स्थानीय स्तर के स्तर तक कम करना और जलवायु परिवर्तन के प्रभाव का अध्ययन करना शामिल है। हम पुणे शहर के लिए उसी का अनुकरण करने और पुणे में वैज्ञानिक समुदाय के साथ सहयोग करने की उम्मीद करते हैं, ”उसने कहा। शहरी गर्मी द्वीप और शहरी बाढ़ हालिया घटनाएं हैं जिनमें शहरों के कुछ हिस्सों को मूसलाधार वर्षा प्राप्त होती है या अन्य भागों की तुलना में उच्च तापमान की रिपोर्ट होती है।
पुणे के लिए, कोरेगांव पार्क के क्षेत्र, और मगरपट्टा ऐसे स्थान हैं जहां रिकॉर्ड किया गया तापमान शहर के बाकी हिस्सों से अधिक है। बढ़ी हुई वर्षा ने पुणे में फ्लैश बाढ़ को देखा है जिसके कारण अतीत में जीवन और संपत्ति का नुकसान हुआ है। ये दोनों शहरी योजनाकारों के साथ जलवायु परिवर्तन से जुड़े हुए हैं, जो समाधान खोजने में मुश्किल है।
Mercogliano संकट को शहर के योजनाकारों और अन्य हितधारकों की भागीदारी के साथ कम किया जा सकता है।
दो दिवसीय कार्यक्रम में वैज्ञानिकों ने जलवायु भविष्यवाणी में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के उपयोग पर चर्चा की।
आर कृष्णन, आईआईटीएम निदेशक, ने मौसम, जलवायु और महासागर विज्ञान में एआई और एमएल अनुप्रयोगों का उपयोग करने के लिए संस्थान की योजना के बारे में बात की।
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“मैं आने वाले वर्षों में हमारे इतालवी सहयोगियों के साथ एक उत्पादक अनुसंधान साझेदारी के लिए उत्सुक हूं,” उन्होंने कहा।
प्रिंसिपल वैज्ञानिक जियोवानी कोपिनी, जो ग्लोबल कोस्ट के निदेशक हैं, ने बताया कि कैसे इटली समुद्र के अध्ययन के मामले में भारतीय संस्थानों के साथ सहयोग कर रहा है और यह सहयोग अपने संबंधों को और गहरा करने में मदद करेगा।
“इस तथ्य को देखते हुए कि हम सार्वजनिक संस्थानों से हैं जो हम करते हैं और परिणाम स्वतंत्र रूप से उपलब्ध होंगे,” उन्होंने कहा।
सीएमसीसी के निदेशक एंटोनियो नवर्रा ने कहा कि एआई और एमएल पारंपरिक पूर्वानुमान की सटीकता को बढ़ाने में मदद कर सकते हैं। नवरा ने कहा कि नई तकनीक भविष्यवाणी की लागत को भी कम कर सकती है क्योंकि यह दोहराव, यांत्रिक कार्य को समाप्त करती है।