AI ngày càng hữu ích và quan trọng trong việc dự báo thời tiết

[Thoại Viết Hoàng]

Nơi bạn ở có nóng không? Nó chắc chắn là ở đây tại London. Tôi đang viết bản tin này với một chiếc quạt chạy hết công suất về phía tôi và vẫn cảm thấy như não mình đang tan chảy. Tuần trước là tuần nóng nhất được ghi nhận. Đó là một dấu hiệu khác cho thấy biến đổi khí hậu “ngoài tầm kiểm soát”, tổng thư ký Liên Hợp Quốc cho biết.

Ngành công nghiệp âm nhạc sẽ là cuộc chiến tranh giành các bài hát do AI tạo ra và các dịch vụ phát trực tuyến là chiến trường đầu tiên

Những đợt nắng nóng gay gắt và các sự kiện thời tiết khắc nghiệt như bão và lũ lụt sẽ trở nên phổ biến hơn khi khủng hoảng khí hậu trở nên tồi tệ hơn, khiến việc đưa ra dự báo thời tiết chính xác trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
AI đang ngày càng tỏ ra hữu ích với điều đó. Trong năm qua, dự báo thời tiết đã có một thời điểm AI.

Ba bài báo gần đây của Nvidia, Google DeepMind và Huawei đã giới thiệu các phương pháp học máy có khả năng dự đoán thời tiết ít nhất chính xác như các phương pháp thông thường và nhanh hơn nhiều. Tuần trước tôi đã viết về Pangu-Weather, một mô hình AI do Huawei phát triển. Pangu-Weather không chỉ có thể dự báo thời tiết mà còn cả đường đi của các cơn bão nhiệt đới. Đọc thêm tại đây.
Pangu-Weather của Huawei, FourcastNet của Nvidia và GraphCast của Google DeepMind, đang khiến các nhà khí tượng học “xem xét lại cách chúng ta sử dụng học máy và dự báo thời tiết,” Peter Dueben, người đứng đầu mô hình hệ thống Trái đất tại Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu (ECMWF), kể cho tôi nghe câu chuyện.
Mô hình dự báo thời tiết của ECMWF được coi là tiêu chuẩn vàng để dự báo thời tiết trung hạn (đến 15 ngày tới). Pangu-Weather quản lý để có được độ chính xác tương đương với mô hình ECMWF, trong khi Google DeepMind tuyên bố trong một bài báo không được đánh giá ngang hàng đã đánh bại nó 90% thời gian trong các kết hợp mà họ đã thử nghiệm.
Sử dụng AI để dự đoán thời tiết có một lợi thế lớn: nó rất nhanh. Các mô hình dự báo truyền thống là các thuật toán máy tính lớn, phức tạp dựa trên vật lý khí quyển và mất hàng giờ để chạy. Các mô hình AI có thể tạo dự báo chỉ trong vài giây.
Nhưng chúng không có khả năng sớm thay thế các mô hình dự báo thời tiết thông thường. Các mô hình dự báo do AI cung cấp được đào tạo dựa trên dữ liệu thời tiết lịch sử có từ nhiều thập kỷ trước, điều đó có nghĩa là chúng rất tốt trong việc dự đoán các sự kiện tương tự như thời tiết trong quá khứ. Đó là một vấn đề trong thời đại của những điều kiện ngày càng khó lường.
Dueben cho biết: “Chúng tôi không biết liệu các mô hình AI có thể dự đoán các sự kiện thời tiết cực đoan và hiếm gặp hay không. Ông cho rằng con đường phía trước có thể là áp dụng các công cụ AI cùng với các mô hình dự báo thời tiết truyền thống để có được những dự đoán chính xác nhất.
Oliver Fuhrer, người đứng đầu bộ phận dự đoán số tại MeteoSwiss, Văn phòng Khí tượng và Khí hậu Liên bang Thụy Sĩ, cho rằng Big Tech xuất hiện trong bối cảnh dự báo thời tiết không hoàn toàn dựa trên sự tò mò khoa học.
Fuhrer cho biết nền kinh tế của chúng ta đang ngày càng phụ thuộc vào thời tiết, đặc biệt là với sự gia tăng của năng lượng tái tạo. Ông cho biết thêm, hoạt động kinh doanh của các công ty công nghệ cũng liên quan đến thời tiết, chỉ ra mọi thứ từ hậu cần đến số lượng truy vấn tìm kiếm kem.
Lĩnh vực dự báo thời tiết có thể thu được nhiều lợi ích từ việc bổ sung AI. Các quốc gia theo dõi và ghi lại dữ liệu thời tiết, nghĩa là có rất nhiều dữ liệu sẵn có công khai để sử dụng trong việc đào tạo các mô hình AI. Khi kết hợp với chuyên môn của con người, AI có thể giúp đẩy nhanh quá trình khó khăn. Điều gì tiếp theo không rõ ràng, nhưng triển vọng rất thú vị. Fuhrer nói: “Một phần của nó cũng chỉ là khám phá không gian và tìm ra những dịch vụ hoặc mô hình kinh doanh tiềm năng.
Tham khảo bài viết gốc tại đây