Mr. Macho
Writer
Các nhà khoa học Trung Quốc đã phát triển một mô hình mới để dự báo dưới mùa bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI).
Mô hình mới, "FuXi-Subseasonal", được phát triển bởi các nhà khoa học từ Viện Khoa học Trí tuệ Nhân tạo Thượng Hải, Đại học Phúc Đán và Trung tâm Khí hậu Quốc gia Trung Quốc, thể hiện một tiến bộ đáng kể trong mô hình khí hậu AI bằng cách mở rộng phạm vi dự báo lên 42 ngày.
Theo Đại học Phúc Đán, mô hình mới đã được công bố hôm thứ Sáu tại China Pavilion trong phiên họp thứ 28 đang diễn ra của Hội nghị các bên tham gia Công ước khung của Liên hợp quốc về biến đổi khí hậu (COP28) tại Dubai, Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất.
Ảnh minh họa
Theo các nhà khoa học, những bất thường dưới mùa góp phần đáng kể vào các sự kiện khí hậu có tác động lớn, vì vậy việc cải thiện kỹ năng dự đoán ở khoảng thời gian này là một yêu cầu cấp bách để thúc đẩy khoa học khí hậu.
Mô hình mới tích hợp kiến trúc máy biến áp với các mẫu ngẫu nhiên được hướng dẫn trong không gian tiềm ẩn để tính đến sự không chắc chắn cơ bản trong các dự báo dưới mùa. Bằng cách đó, mô hình có thể tạo ra các dự báo với độ chính xác vượt trội so với dự báo của Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung bình Châu Âu (ECMWF), Qi Yuan, giám đốc Viện Khoa học Trí tuệ Nhân tạo Thượng Hải và là giáo sư của Đại học Fudan, cho biết.
Ông cho biết, mô hình mới đã vượt qua những thách thức liên quan đến các điều kiện ban đầu không chính xác và tín hiệu tác động bên ngoài không đầy đủ ở khoảng thời gian dưới mùa vụ cũng như giải quyết những lỗ hổng đáng chú ý trong dự báo.
Qi cho biết: “Thành tựu này giải quyết được thách thức kỹ thuật lâu dài trong nghiên cứu biến đổi khí hậu. Nó mang lại tiềm năng đánh giá kịp thời và chính xác hơn về các rủi ro liên quan đến khí hậu”.
Hơn nữa, mô hình mới đã nâng cao đáng kể khả năng dự đoán hiện tượng khí quyển Dao động Madden-Julian (MJO), kéo dài kỹ năng dự đoán của MJO từ 30 lên 36 ngày.
Qi nói thêm: “Dự đoán MJO chính xác rất quan trọng đối với việc lập kế hoạch nông nghiệp, phòng chống thiên tai và giảm thiểu rủi ro cũng như nghiên cứu khí hậu dài hạn”.
Ông cho biết, "FuXi-Subseasonal", thông qua các dự báo dưới mùa về các quá trình thời tiết chính như nắng nóng gay gắt, làm mát nghiêm trọng và lượng mưa lớn, đã đạt được mức độ chính xác cao mà các phương pháp kỹ thuật truyền thống không thể đạt được.
Khi mô hình này phát triển với các khả năng AI tiên tiến, nó chắc chắn sẽ đạt được tiến bộ đáng kể trong việc giải quyết nhiều thách thức liên quan đến khí hậu, góp phần trao quyền phát triển năng lượng tái tạo, xây dựng các loại hệ thống điện mới, đảm bảo nông nghiệp. Ông Qi cho biết thêm: an ninh lương thực và đạt được sự chuyển đổi kinh tế xã hội bền vững.
Thế giới cần tìm ra những con đường đổi mới công nghệ hiệu quả hơn để giải quyết những rủi ro khí hậu toàn cầu ngày càng nghiêm trọng. Wu Libo, giáo sư tại Đại học Phúc Đán, cho biết AI có tiềm năng to lớn trong việc quản lý rủi ro biến đổi khí hậu.
Wu nói thêm: “Với công nghệ cao cấp như vậy, chúng ta có thể giải quyết tốt hơn các rủi ro của biến đổi khí hậu”.
Nguồn: Nhân dân Nhật báo
Mô hình mới, "FuXi-Subseasonal", được phát triển bởi các nhà khoa học từ Viện Khoa học Trí tuệ Nhân tạo Thượng Hải, Đại học Phúc Đán và Trung tâm Khí hậu Quốc gia Trung Quốc, thể hiện một tiến bộ đáng kể trong mô hình khí hậu AI bằng cách mở rộng phạm vi dự báo lên 42 ngày.
Theo Đại học Phúc Đán, mô hình mới đã được công bố hôm thứ Sáu tại China Pavilion trong phiên họp thứ 28 đang diễn ra của Hội nghị các bên tham gia Công ước khung của Liên hợp quốc về biến đổi khí hậu (COP28) tại Dubai, Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất.
Theo các nhà khoa học, những bất thường dưới mùa góp phần đáng kể vào các sự kiện khí hậu có tác động lớn, vì vậy việc cải thiện kỹ năng dự đoán ở khoảng thời gian này là một yêu cầu cấp bách để thúc đẩy khoa học khí hậu.
Mô hình mới tích hợp kiến trúc máy biến áp với các mẫu ngẫu nhiên được hướng dẫn trong không gian tiềm ẩn để tính đến sự không chắc chắn cơ bản trong các dự báo dưới mùa. Bằng cách đó, mô hình có thể tạo ra các dự báo với độ chính xác vượt trội so với dự báo của Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung bình Châu Âu (ECMWF), Qi Yuan, giám đốc Viện Khoa học Trí tuệ Nhân tạo Thượng Hải và là giáo sư của Đại học Fudan, cho biết.
Ông cho biết, mô hình mới đã vượt qua những thách thức liên quan đến các điều kiện ban đầu không chính xác và tín hiệu tác động bên ngoài không đầy đủ ở khoảng thời gian dưới mùa vụ cũng như giải quyết những lỗ hổng đáng chú ý trong dự báo.
Qi cho biết: “Thành tựu này giải quyết được thách thức kỹ thuật lâu dài trong nghiên cứu biến đổi khí hậu. Nó mang lại tiềm năng đánh giá kịp thời và chính xác hơn về các rủi ro liên quan đến khí hậu”.
Hơn nữa, mô hình mới đã nâng cao đáng kể khả năng dự đoán hiện tượng khí quyển Dao động Madden-Julian (MJO), kéo dài kỹ năng dự đoán của MJO từ 30 lên 36 ngày.
Qi nói thêm: “Dự đoán MJO chính xác rất quan trọng đối với việc lập kế hoạch nông nghiệp, phòng chống thiên tai và giảm thiểu rủi ro cũng như nghiên cứu khí hậu dài hạn”.
Ông cho biết, "FuXi-Subseasonal", thông qua các dự báo dưới mùa về các quá trình thời tiết chính như nắng nóng gay gắt, làm mát nghiêm trọng và lượng mưa lớn, đã đạt được mức độ chính xác cao mà các phương pháp kỹ thuật truyền thống không thể đạt được.
Khi mô hình này phát triển với các khả năng AI tiên tiến, nó chắc chắn sẽ đạt được tiến bộ đáng kể trong việc giải quyết nhiều thách thức liên quan đến khí hậu, góp phần trao quyền phát triển năng lượng tái tạo, xây dựng các loại hệ thống điện mới, đảm bảo nông nghiệp. Ông Qi cho biết thêm: an ninh lương thực và đạt được sự chuyển đổi kinh tế xã hội bền vững.
Thế giới cần tìm ra những con đường đổi mới công nghệ hiệu quả hơn để giải quyết những rủi ro khí hậu toàn cầu ngày càng nghiêm trọng. Wu Libo, giáo sư tại Đại học Phúc Đán, cho biết AI có tiềm năng to lớn trong việc quản lý rủi ro biến đổi khí hậu.
Wu nói thêm: “Với công nghệ cao cấp như vậy, chúng ta có thể giải quyết tốt hơn các rủi ro của biến đổi khí hậu”.
Nguồn: Nhân dân Nhật báo
