Làm thế nào các mô hình thời tiết AI đưa ra dự báo chính xác hơn?

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách dự báo thời tiết như thế nào?

Từ những video bão giả do AI tạo ra trên mạng xã hội cho tới các mô hình dự báo siêu chính xác, AI đang tác động mạnh mẽ đến ngành khí tượng. Điều đặc biệt là, dù mang lại kết quả ấn tượng, chính các nhà khoa học cũng chưa thể giải thích hoàn toàn cách mà AI “hiểu” được thời tiết.

AI giúp dự báo bão chính xác hơn

Trong cơn bão Melissa tàn phá Jamaica, một mô hình AI của Google đã dự đoán chính xác quỹ đạo và cường độ bão sớm hơn các hệ thống truyền thống. Nhờ đó, nhiều người có thêm thời gian chuẩn bị và sơ tán.

Ngày nay, các tập đoàn như Google, Huawei, Microsoft, Nvidia cùng nhiều startup và trường đại học đang đầu tư hàng triệu USD để phát triển AI dự báo thời tiết.

AI hoạt động khác gì mô hình khí tượng truyền thống?

Khác với mô hình vật lý cổ điển phải giải hệ phương trình phức tạp trên siêu máy tính, AI học từ dữ liệu:

- Nhiệt độ

- Độ ẩm

- Áp suất

- Gió

Sau đó, mô hình dự đoán xu hướng thời tiết trong vài giây, nhanh hơn rất nhiều so với hệ thống cũ.

Những mô hình AI nổi bật

GraphCast (Google DeepMind):

- Dự báo chính xác hơn mô hình truyền thống

- Đã được dùng trong Google Search và Maps

Pangu-Weather (Huawei):

- Tái tạo các phản ứng khí quyển rất giống thực tế

- Khi “thử nghiệm” bão giả, mô hình phản hồi như trong tự nhiên

AI của ECMWF:

- Được sử dụng trên toàn châu Âu

- Vượt qua mô hình cũ ở nhiều bài kiểm tra

AI có thật sự “hiểu” vật lý?

Một số nhà khoa học cho rằng AI đã học được quy luật vật lý ngầm, dù không được lập trình phương trình. Theo Giáo sư Greg Hakim: “Các mô hình này đã học được vật lý!”

Tuy nhiên, người khác lại phản biện rằng AI chỉ bắt chước mẫu dữ liệu, chứ không thật sự hiểu khí quyển.

Phá vỡ giới hạn 14 ngày dự báo?

Theo lý thuyết “hiệu ứng cánh bướm”, dự báo thời tiết sau 14 ngày là gần như vô vọng. Nhưng AI đang thách thức giới hạn này.

Thí nghiệm với GraphCast cho thấy:

- Dự báo chính xác hơn 90% trong các đợt nắng nóng

- Có thể tạo dự báo hữu ích gần 1 tháng trước

AI có thay thế hoàn toàn mô hình truyền thống?

Chưa. Hiện tại:

- AI bổ trợ cho mô hình vật lý

- Cả hai vẫn cần dữ liệu khí tượng toàn cầu

Nhưng khi so sánh chênh lệch giữa hai hệ thống, các nhà khoa học đang xem lại toàn bộ giả định cũ về dự báo thời tiết.

Lợi ích kinh tế và xã hội

Theo ước tính:

- Cải thiện dự báo vài ngày có thể tạo ra 2,1 tỷ USD/năm

- Quan trọng hơn: giảm thiệt hại, cứu sống con người

(Theo nguồn tin của Bloomberg)

#AIWeather#GoogleAI#Nvidia#ATIX#ATIXVN