VNR Content
Pearl
Phòng thí nghiệm DeepMind của Google tại Anh đã tung ra GraphCast, một hệ thống AI có khả năng dự báo thời tiết chính xác trong vòng 10 ngày, vượt trội hơn cả Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung bình châu Âu (ECMWF) trong các thử nghiệm gần đây.
Hệ thống GraphCast ứng dụng AI của Google được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa ngành khí tượng học.
Trong nghiên cứu được công bố trên tạp chí Science, GraphCast có độ chính xác lên tới 90% đối với 1.380 thông số thời tiết khác nhau. Hệ thống này cũng đáng chú ý khi dự đoán các sự kiện thời tiết cực đoan như cơn bão Lee đổ bộ vào Nova Scotia, Canada, trước khi diễn ra 9 ngày, vượt xa các công cụ dự báo thông thường chỉ 6 ngày.
GraphCast sử dụng mô hình kết hợp học máy và mạng lưới thần kinh đồ thị, được huấn luyện từ dữ liệu thời tiết của ECMWF trong hơn 40 năm. Mạng lưới thần kinh đồ thị giúp dự báo nhanh chóng với tài nguyên máy tính ít tốn kém hơn. Mục tiêu chính của GraphCast là dự đoán cách tương tác giữa điều kiện khí quyển tại các địa điểm trên toàn cầu.
Mặc dù GraphCast có những tiến bộ đáng kể, dự báo thời tiết vẫn đầy thách thức. Hệ thống vẫn còn hạn chế trong việc cung cấp thông tin phức tạp để dự báo các sự kiện thời tiết như bão, và mô hình AI dựa trên dữ liệu lịch sử gặp khó khăn khi điều kiện khí hậu thay đổi.
Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu DeepMind tin tưởng vào tiềm năng phát triển của mô hình với các loại hệ thống thời tiết khác nhau. Hiện tại, phiên bản thử nghiệm của GraphCast đã có sẵn trên trang web của ECMWF.
Trong nghiên cứu được công bố trên tạp chí Science, GraphCast có độ chính xác lên tới 90% đối với 1.380 thông số thời tiết khác nhau. Hệ thống này cũng đáng chú ý khi dự đoán các sự kiện thời tiết cực đoan như cơn bão Lee đổ bộ vào Nova Scotia, Canada, trước khi diễn ra 9 ngày, vượt xa các công cụ dự báo thông thường chỉ 6 ngày.
GraphCast sử dụng mô hình kết hợp học máy và mạng lưới thần kinh đồ thị, được huấn luyện từ dữ liệu thời tiết của ECMWF trong hơn 40 năm. Mạng lưới thần kinh đồ thị giúp dự báo nhanh chóng với tài nguyên máy tính ít tốn kém hơn. Mục tiêu chính của GraphCast là dự đoán cách tương tác giữa điều kiện khí quyển tại các địa điểm trên toàn cầu.
Mặc dù GraphCast có những tiến bộ đáng kể, dự báo thời tiết vẫn đầy thách thức. Hệ thống vẫn còn hạn chế trong việc cung cấp thông tin phức tạp để dự báo các sự kiện thời tiết như bão, và mô hình AI dựa trên dữ liệu lịch sử gặp khó khăn khi điều kiện khí hậu thay đổi.
Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu DeepMind tin tưởng vào tiềm năng phát triển của mô hình với các loại hệ thống thời tiết khác nhau. Hiện tại, phiên bản thử nghiệm của GraphCast đã có sẵn trên trang web của ECMWF.
