Homelander The Seven
I will laser every f****** one of you!
Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu (ECMWF) vừa công bố một hệ thống dự báo mới sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), được cho là vượt trội hơn các mô hình dựa trên vật lý tiên tiến nhất hiện nay tới 20%. Hệ thống này mang tên Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS), đánh dấu bước tiến lớn trong việc ứng dụng công nghệ AI vào dự báo thời tiết.
Theo thông báo từ ECMWF, AIFS không chỉ hoạt động nhanh hơn đáng kể so với các mô hình dựa trên vật lý mà còn tiêu tốn ít hơn 1.000 lần năng lượng để tạo ra một dự báo. Đây là lợi thế vượt trội, giúp giảm chi phí vận hành và tác động môi trường, đồng thời tăng tốc độ xử lý dữ liệu – yếu tố quan trọng trong dự báo thời tiết thời gian thực.
ECMWF, với 50 năm hoạt động, là tổ chức đứng sau ENS – một trong những mô hình dự báo tầm trung hàng đầu thế giới, dự đoán thời tiết từ 3 đến 15 ngày, thậm chí lên đến một năm. Các mô hình như vậy đóng vai trò thiết yếu cho chính phủ và địa phương trong việc chuẩn bị cho thiên tai, cũng như hỗ trợ nhu cầu hàng ngày như lập kế hoạch du lịch.
Các mô hình truyền thống dự đoán thời tiết bằng cách giải các phương trình vật lý, vốn chỉ là xấp xỉ của động lực học khí quyển. Điều này đôi khi hạn chế khả năng nắm bắt các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu thời tiết. Ngược lại, mô hình AI như AIFS học trực tiếp từ dữ liệu lịch sử, phát hiện các mẫu hình và động lực mà các phương trình vật lý có thể bỏ qua, mang lại tiềm năng dự báo chính xác hơn.
Sự ra mắt của AIFS diễn ra ngay sau khi Google DeepMind giới thiệu GenCast – phiên bản mới nhất trong dòng phần mềm dự báo AI của họ, bao gồm NeuralGCM và GraphCast. GenCast đã vượt qua ENS của ECMWF ở 97,2% mục tiêu biến số thời tiết, và đạt độ chính xác 99,8% với các dự báo trên 36 giờ. Tuy nhiên, ECMWF không đứng yên. AIFS phiên bản đơn (AIFS-single) chỉ là bước khởi đầu, với tham vọng cải tiến vượt bậc trong tương lai.
Florian Pappenberger, Giám đốc Dịch vụ và Dự báo của ECMWF, chia sẻ: “Đây là nỗ lực lớn để đảm bảo mô hình hoạt động ổn định và đáng tin cậy. Hiện tại, độ phân giải của AIFS chưa bằng IFS – mô hình vật lý của chúng tôi đạt độ phân giải 9 km.” Ông nhấn mạnh rằng AIFS và IFS sẽ bổ sung cho nhau, mang đến nhiều lựa chọn cho người dùng tùy theo nhu cầu.
Nhóm nghiên cứu tại ECMWF đang hướng tới việc tích hợp mô hình dựa trên dữ liệu và vật lý để nâng cao độ chính xác. Matthew Chantry, Trưởng nhóm Chiến lược Học máy tại ECMWF, giải thích: “Các mô hình vật lý đóng vai trò cốt lõi trong quá trình đồng hóa dữ liệu hiện tại, giúp khởi tạo các mô hình AI hàng ngày. Nhưng biên giới tiếp theo là bước đồng hóa dữ liệu hoàn toàn bằng AI, mở ra khả năng toàn bộ chuỗi dự báo dựa trên học máy.”
Chantry đồng thời là tác giả của một nghiên cứu đang chờ đánh giá, giới thiệu hệ thống GraphDOP. Hệ thống này sử dụng dữ liệu quan sát trực tiếp – như nhiệt độ sáng từ vệ tinh quỹ đạo cực – để tạo ra một biểu diễn tiềm ẩn mạch lạc về động lực học và quá trình vật lý của hệ thống Trái Đất, cho phép dự báo chính xác các thông số thời tiết đến 5 ngày.
Dù các thử nghiệm cho thấy mô hình AI có thể vượt qua mô hình truyền thống, chúng vẫn phụ thuộc vào dữ liệu phân tích lại (reanalysis) từ các quan sát thực tế để huấn luyện. Câu hỏi lớn là liệu AIFS hay GraphDOP có thể duy trì độ chính xác khi không còn dựa vào “kịch bản” quen thuộc này hay không. Việc kết hợp AI với phương pháp vật lý truyền thống hứa hẹn mang lại bước tiến mới, nhưng con đường phía trước vẫn cần nhiều thử nghiệm và cải thiện.
Với AIFS, ECMWF không chỉ cạnh tranh mà còn định hình lại cách dự báo thời tiết, mang đến công cụ nhanh hơn, tiết kiệm hơn và chính xác hơn cho thế giới.
Theo thông báo từ ECMWF, AIFS không chỉ hoạt động nhanh hơn đáng kể so với các mô hình dựa trên vật lý mà còn tiêu tốn ít hơn 1.000 lần năng lượng để tạo ra một dự báo. Đây là lợi thế vượt trội, giúp giảm chi phí vận hành và tác động môi trường, đồng thời tăng tốc độ xử lý dữ liệu – yếu tố quan trọng trong dự báo thời tiết thời gian thực.
ECMWF, với 50 năm hoạt động, là tổ chức đứng sau ENS – một trong những mô hình dự báo tầm trung hàng đầu thế giới, dự đoán thời tiết từ 3 đến 15 ngày, thậm chí lên đến một năm. Các mô hình như vậy đóng vai trò thiết yếu cho chính phủ và địa phương trong việc chuẩn bị cho thiên tai, cũng như hỗ trợ nhu cầu hàng ngày như lập kế hoạch du lịch.
Các mô hình truyền thống dự đoán thời tiết bằng cách giải các phương trình vật lý, vốn chỉ là xấp xỉ của động lực học khí quyển. Điều này đôi khi hạn chế khả năng nắm bắt các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu thời tiết. Ngược lại, mô hình AI như AIFS học trực tiếp từ dữ liệu lịch sử, phát hiện các mẫu hình và động lực mà các phương trình vật lý có thể bỏ qua, mang lại tiềm năng dự báo chính xác hơn.
Sự ra mắt của AIFS diễn ra ngay sau khi Google DeepMind giới thiệu GenCast – phiên bản mới nhất trong dòng phần mềm dự báo AI của họ, bao gồm NeuralGCM và GraphCast. GenCast đã vượt qua ENS của ECMWF ở 97,2% mục tiêu biến số thời tiết, và đạt độ chính xác 99,8% với các dự báo trên 36 giờ. Tuy nhiên, ECMWF không đứng yên. AIFS phiên bản đơn (AIFS-single) chỉ là bước khởi đầu, với tham vọng cải tiến vượt bậc trong tương lai.
Florian Pappenberger, Giám đốc Dịch vụ và Dự báo của ECMWF, chia sẻ: “Đây là nỗ lực lớn để đảm bảo mô hình hoạt động ổn định và đáng tin cậy. Hiện tại, độ phân giải của AIFS chưa bằng IFS – mô hình vật lý của chúng tôi đạt độ phân giải 9 km.” Ông nhấn mạnh rằng AIFS và IFS sẽ bổ sung cho nhau, mang đến nhiều lựa chọn cho người dùng tùy theo nhu cầu.
Nhóm nghiên cứu tại ECMWF đang hướng tới việc tích hợp mô hình dựa trên dữ liệu và vật lý để nâng cao độ chính xác. Matthew Chantry, Trưởng nhóm Chiến lược Học máy tại ECMWF, giải thích: “Các mô hình vật lý đóng vai trò cốt lõi trong quá trình đồng hóa dữ liệu hiện tại, giúp khởi tạo các mô hình AI hàng ngày. Nhưng biên giới tiếp theo là bước đồng hóa dữ liệu hoàn toàn bằng AI, mở ra khả năng toàn bộ chuỗi dự báo dựa trên học máy.”
Chantry đồng thời là tác giả của một nghiên cứu đang chờ đánh giá, giới thiệu hệ thống GraphDOP. Hệ thống này sử dụng dữ liệu quan sát trực tiếp – như nhiệt độ sáng từ vệ tinh quỹ đạo cực – để tạo ra một biểu diễn tiềm ẩn mạch lạc về động lực học và quá trình vật lý của hệ thống Trái Đất, cho phép dự báo chính xác các thông số thời tiết đến 5 ngày.
Dù các thử nghiệm cho thấy mô hình AI có thể vượt qua mô hình truyền thống, chúng vẫn phụ thuộc vào dữ liệu phân tích lại (reanalysis) từ các quan sát thực tế để huấn luyện. Câu hỏi lớn là liệu AIFS hay GraphDOP có thể duy trì độ chính xác khi không còn dựa vào “kịch bản” quen thuộc này hay không. Việc kết hợp AI với phương pháp vật lý truyền thống hứa hẹn mang lại bước tiến mới, nhưng con đường phía trước vẫn cần nhiều thử nghiệm và cải thiện.
Với AIFS, ECMWF không chỉ cạnh tranh mà còn định hình lại cách dự báo thời tiết, mang đến công cụ nhanh hơn, tiết kiệm hơn và chính xác hơn cho thế giới.
