Nhanh chóng và chính xác! DeepMind ra mắt mô hình dự báo thời tiết AI, đánh bại hệ thống tiên tiến nhất thế giới về 90% chỉ số

[VNR Content]

Đọc nhanh:

• Mô hình dự báo thời tiết AI GraphCast AI do Google DeepMind phát hành nhanh và chính xác, lần đầu tiên vượt qua các phương pháp dự báo truyền thống.
• Trong số 1.380 chỉ số, GraphCast AI vượt trội hơn hệ thống của ECMWF ở 90% chỉ số.
• GraphCast AI chạy trên máy tính đám mây TPU v4 của Google và có thể tạo dự báo thời tiết cho 10 ngày trong một phút.

Khi dự đoán điều kiện thời tiết toàn cầu trong 10 ngày tới, trí tuệ nhân tạo (AI) lần đầu tiên đã vượt qua các phương pháp dự đoán truyền thống. Google DeepMind cho biết trong một bài báo đăng trên tạp chí Science hôm thứ Ba 14/11 rằng mô hình AI GraphCast AI của họ “đánh dấu một bước ngoặt trong lĩnh vực dự báo thời tiết”.

Hiện nay, hệ thống dự báo thời tiết tiên tiến nhất trên thế giới là hệ thống do Trung tâm Dự báo thời tiết tầm trung châu Âu (ECMWF) vận hành (trước 3 đến 10 ngày). Nhưng một đánh giá sâu rộng cho thấy GraphCast AI chính xác hơn hệ thống đó. Nó vượt trội hơn hệ thống của ECMWF ở 90% trong số 1.380 chỉ số, bao gồm nhiệt độ, áp suất, tốc độ gió, hướng gió và độ ẩm ở các cấp độ khí quyển khác nhau.
Matthew Chantry, điều phối viên học máy của ECMWF, cho biết tiến bộ trên hệ thống AI trong khí tượng học “nhanh hơn và ấn tượng hơn nhiều so với những gì chúng tôi mong đợi hai năm trước”. Cơ quan này đã sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo của Huawei, Nvidia và DeepMind, cũng như hệ thống dự báo toàn diện của riêng mình để dự báo thời tiết theo thời gian thực.
Chantry đồng ý với DeepMind rằng hệ thống của họ là chính xác nhất. Ông nói: “Chúng tôi nhận thấy rằng GraphCast AI luôn hoạt động tốt hơn các mô hình học máy khác và theo nhiều cách, nó chính xác hơn hệ thống dự đoán của chúng tôi”.
GraphCast AI sử dụng kiến trúc máy học được gọi là mạng thần kinh đồ thị để tìm hiểu cách các hệ thống thời tiết phát triển và thay đổi trên khắp thế giới từ dữ liệu ECMWF hơn 40 năm.
Dữ liệu đầu vào cho dự báo ECMWF là trạng thái khí quyển toàn cầu tại thời điểm hiện tại và 6 giờ trước, được ECMWF thu thập từ các quan sát thời tiết toàn cầu. GraphCast AI chạy trên máy tính đám mây Google TPU v4 và có thể tạo dự báo thời tiết cho 10 ngày trong một phút.
Không giống như cách tiếp cận "hộp đen" bắt nguồn từ dữ liệu này, cách tiếp cận truyền thống được ECMWF và các cơ quan khí tượng trên toàn thế giới sử dụng, được gọi là dự báo thời tiết bằng số, sử dụng siêu máy tính để tính toán các phương trình dựa trên kiến thức khoa học về vật lý khí quyển, một quá trình mất vài giờ. quá trình tốn nhiều năng lượng.
Chantry cho biết: "GraphCast AI, một khi được đào tạo, sẽ có chi phí vận hành rất rẻ. Về mức tiêu thụ năng lượng, có lẽ rẻ hơn 1.000 lần. Đây là một cải tiến kỳ diệu".
Chantry cho biết bước tiếp theo của ECMWF sẽ là xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo của riêng mình và xem xét tích hợp nó với các hệ thống dự báo thời tiết bằng số. Ông nói: “Chúng ta có thể đưa sự hiểu biết về vật lý vào các hệ thống máy học này, chúng có thể trông giống như hộp đen”.
Văn phòng Met tháng trước đã công bố hợp tác với trung tâm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Vương quốc Anh, Viện Alan Turing, để phát triển mạng thần kinh đồ họa của riêng mình để dự báo thời tiết và kết hợp nó vào cơ sở hạ tầng siêu máy tính hiện có.
Simon Vosper, giám đốc khoa học tại Văn phòng Met, chỉ ra rằng cần phải tính đến biến đổi khí hậu khi dự báo. Ông nói: “Không biết liệu các hệ thống dựa trên AI có thể nắm bắt được các thái cực mới hay không nếu chúng chỉ được ‘huấn luyện’ về các điều kiện thời tiết trước đó”.
Nhưng Vosper nói thêm: "Mục tiêu của chúng tôi là tận dụng lợi ích của trí tuệ nhân tạo trong khi sử dụng các mô hình máy tính truyền thống dựa trên vật lý khí quyển. Chúng tôi tin rằng trong thời đại thay đổi nhanh chóng, sự hội tụ công nghệ này sẽ cung cấp dự báo thời tiết chi tiết và mạnh mẽ nhất".