| Các phương pháp dựa trên mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) cho thấy một số tiềm năng trong việc đẩy nhanh tiến độ dự báo thời tiết theo cấp độ lớn. Ảnh minh họa. (Nguồn: nchmf.gov.vn) |
Theo một báo cáo nghiên cứu đăng trên tạp chí Nature mới đây, các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) với các mạng lưới thần kinh 3 chiều, nhằm dự báo thời tiết toàn cầu ở mức trung bình tới chính xác.
Trong nghiên cứu của mình, nhóm nghiên cứu và phát triển mô hình khí tượng lớn thuộc Huawei Cloud đã đưa ra một mạng lưới thần kinh 3 chiều thích ứng với hệ tọa độ của Trái đất để xử lý dữ liệu khí tượng 3 chiều phức tạp và không đồng nhất.
Được đào tạo dựa trên những dữ liệu toàn cầu thu thập trong gần 40 năm, mô hình khí tượng tương đối lớn Pangu-Weather đã thu được các thông số cấp độ 100 triệu trong vòng hai tháng.
Pangu-Weather chỉ mất 1,4 giây để hoàn thành dự báo thời tiết toàn cầu trong 24 giờ, bao gồm độ ẩm, tốc độ gió, nhiệt độ, áp suất mực nước biển cùng và nhiều yếu tố khác. Tốc độ dự đoán của hệ thống này nhanh hơn 10.000 lần so với các phương pháp số truyền thống.
Trong ví dụ cụ thể, đối với siêu bão Mawar hồi tháng 5 vừa qua, Pangu-Weather đã thể hiện xuất sắc bằng cách dự đoán đường đi của cơn bão này từ trước đó 5 ngày.
Mô hình này cũng cho thấy kết quả dự báo tốt hơn, dựa trên những dữ liệu phân tích lại từ tất cả các diễn biến được thử nghiệm, khi so sánh với phương pháp dự báo thời tiết bằng số (NWP).
Hiện các dự báo thời tiết hằng ngày, cảnh báo thiên tai nghiêm trọng và dự đoán biến đổi khí hậu đều được thực hiện bằng phương pháp này, dựa trên điện toán hiệu năng cao và các mô hình vật lý phức tạp. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi nhiều máy móc và thời gian tính toán.
Ông Tian Qi - tác giả của báo cáo, đồng thời là chuyên gia cấp cao về AI của nhà cung cấp dịch vụ đám mây Huawei Cloud (Trung Quốc) - cho biết phương pháp NWP thông thường cần 4-5 giờ tính toán trên một cụm siêu máy tính với 3.000 máy chủ để dự báo thời tiết toàn cầu trong 10 ngày tới.
Mặc dầu vậy, độ chính xác của những phương pháp mới dự trên AI này vẫn thấp hơn đáng kể so với các phương pháp NWP. Ông Bi Kaifeng - đồng tác giả của báo cáo trên - cũng thừa nhận những hạn chế của hệ thống dự báo thời tiết dựa trên AI, cho rằng hệ thống này còn phụ thuộc nhiều vào các dữ liệu phân tích lại và cần cải thiện khả năng lường trước tình hình thời tiết khắc nghiệt.
Còn ông Qi Tian cho biết: “Chúng tôi tin rằng các phương pháp dựa trên AI nên cùng tồn tại với các phương pháp số thông thường để cung cấp các dịch vụ dự báo thời tiết chính xác và đáng tin cậy hơn”.