ĐỜI SỐNG

AI thời tiết của Google DeepMind dự báo thời tiết chính xác hơn

Thiện Thuật • 19-11-2023 • Lượt xem: 3319
AI thời tiết của Google DeepMind dự báo thời tiết chính xác hơn

DeepMind đã tạo ra một chương trình dự đoán thời tiết có tên là GraphCast sử dụng công nghệ máy học. Khám phá này cho phép chương trình dự đoán các biến động trong thời tiết trong khoảng 10 ngày, và điều đặc biệt là nó có khả năng thực hiện dự đoán này chỉ trong ít phút.

GraphCast dự báo thời tiết với độ chính xác vượt trội

Dự báo thời tiết, ngày càng trở thành một thách thức ngày càng lớn đối với nhân loại, đặc biệt khi chúng ta phải đối mặt với những biến đổi khí hậu đáng kể. Điều này đã làm tăng tính quan trọng của việc nâng cao khả năng dự đoán thời tiết để chuẩn bị cho những thách thức thiên nhiên và giúp bảo vệ sinh mạng. Trong bối cảnh này, mô hình AI mới mang tên GraphCast của Google DeepMind đã được ra mắt.

Nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Science đánh giá cao GraphCast với khả năng dự đoán điều kiện thời tiết trong khoảng 10 ngày với độ chính xác và tốc độ vượt trội so với các phương pháp hiện tại. Với tỷ lệ chính xác lên đến 90% trong hơn 1.300 khu vực thử nghiệm, GraphCast đang đứng trên đỉnh so với các công nghệ dự đoán thời tiết truyền thống. Đáng chú ý, khi dự đoán về tầng đối lưu thấp nhất của bầu khí quyển, nơi mà điều kiện thời tiết chủ yếu diễn ra, mô hình này vượt trội hơn mô hình của tổ chức dự báo thời tiết hàng đầu thế giới (ECMWF) đến hơn 99% đối với nhiều biến số thời tiết, như mưa và nhiệt độ không khí.

GraphCast không chỉ xuất sắc trong việc dự đoán thời tiết mà còn có khả năng cung cấp cảnh báo chính xác cho những tình huống khó lường như nhiệt độ cực kỳ khắc nghiệt và đường đi của lốc xoáy. Điều đặc biệt nổi bật là mô hình này đã ghi nhận một thành công ấn tượng khi dự báo sự đổ bộ của Bão Lee vào Long Island với khoảng 10 ngày trước khi bão xảy ra, trong khi các công nghệ dự báo thời tiết truyền thống đang phải đối mặt với hiệu suất kém ổn định.

Tương lai của dự báo thời tiết dựa trên mô hình AI

Sự khác biệt chủ yếu nằm ở cách tiếp cận của GraphCast. Trong khi phương pháp truyền thống phụ thuộc vào mô phỏng máy tính phức tạp và mất nhiều thời gian để chạy, GraphCast sử dụng máy học để thực hiện phép tính trong vòng chưa đầy một phút. Thay vì dựa vào các phương trình vật lý phức tạp, mô hình này dựa vào dữ liệu thời tiết lịch sử trong suốt 40 năm.

GraphCast tận dụng mạng lưới thần kinh đồ thị, biến hình bề mặt Trái đất thành hơn một triệu điểm lưới. Tại mỗi điểm lưới, mô hình dự đoán nhiệt độ, tốc độ và hướng gió, áp suất mực nước biển trung bình cũng như các điều kiện khác như độ ẩm. Thông qua mạng lưới thần kinh, mô hình này có khả năng phát hiện mẫu và đưa ra dự đoán về tình trạng thời tiết tiếp theo với từng điểm dữ liệu. Điều này giúp giảm thời gian và tăng độ chính xác trong dự báo thời tiết.

Trong suốt năm qua, ngành dự báo thời tiết đã trải qua một cuộc cách mạng đáng chú ý, nhờ sự xuất hiện của những mô hình tiên tiến như GraphCast, Pangu-Weather của Huawei và FourcastNet của Nvidia. Những cải tiến đáng kể này đặt ra thách thức lớn cho các nhà nghiên cứu khí tượng học, đồng thời mở ra những triển vọng mới về vai trò của trí tuệ nhân tạo trong việc dự đoán thời tiết.

Theo Ông Rémi Lam, một chuyên gia nghiên cứu tại Google DeepMind, GraphCast không chỉ vượt trội về hiệu suất so với các đối thủ như Pangu-Weather, mà còn có khả năng dự đoán đa dạng yếu tố thời tiết. Thậm chí, ECMWF cũng đã chọn sử dụng mô hình này.

Google có kế hoạch tích hợp GraphCast vào các sản phẩm của mình

Ông Peter Dueben, chủ nhiệm mô hình hệ thống Trái đất tại ECMWF, thừa nhận rằng khi GraphCast xuất hiện vào tháng 12 năm trước, nó thực sự chứng minh rằng những mô hình như thế này là tương lai. Aditya Grover, trợ lý giáo sư khoa học máy tính tại UCLA và người phát triển ClimaX, nền tảng mô hình thời tiết, cho biết GraphCast đánh dấu một bước tiến toán học trong dự báo thời tiết, khám phá khả năng dự đoán dựa trên dữ liệu thời tiết lịch sử trong 40 năm qua.

Những đánh giá tích cực cũng đến từ các chuyên gia hàng đầu như Oliver Fuhrer từ bang MeteoSwiss, đánh giá mô hình của DeepMind là một công trình xuất sắc và cực kỳ thành công. Ông Fuhrer cho biết: “Các tổ chức thời tiết hàng đầu, bao gồm cả ECMWF và Viện khí tượng thủy văn Thụy Điển, đang tích hợp kiến trúc mạng lưới thần kinh đồ thị do Google DeepMind đề xuất để xây dựng mô hình của riêng họ".

Dự kiến, trong thời gian ngắn, GraphCast hoặc ít nhất là nền tảng thuật toán hỗ trợ dự đoán của nó sẽ trở thành một phần quan trọng của nhiều dịch vụ dự báo thời tiết chính thống hơn. Theo tin đồn từ Wired, Google có kế hoạch tích hợp GraphCast vào các sản phẩm của mình. Các nỗ lực nhằm xây dựng mô hình dự báo bão mạnh mẽ hơn đã mở ra cánh cửa cho sự tiến triển của siêu máy tính trong lĩnh vực này. Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA) đang nỗ lực phát triển các mô hình cung cấp thông tin chính xác hơn về thời gian và cường độ của các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt.