Khi tình trạng biến đổi khí hậu ngày càng trở nên phức tạp hơn, các nhà khoa học, chuyên gia dự báo thời tiết nhờ vào trí tuệ nhân tạo (AI) để giúp dự báo thời tiết được chính xác hơn.
Hai chuyên gia Kate Duffy và Thomas Vandal làm việc mô hình trên dự báo thời tiết AI Zeus
Xử lý hiệu quả hơn dữ liệu vệ tinh
Thông thường, mọi người không phàn nàn về thời tiết mà phàn nàn về thông tin dự báo thời tiết không chính xác gây ảnh hưởng đến công việc, cuộc sống. Để giảm thiểu những điều không mong muốn này, hai nhà khoa học của NASA là Thomas Vandal và Kate Duffy đã cải thiện khả năng dự báo ngắn hạn bằng việc sử dụng AI và học máy để dự đoán các hình thái thời tiết.
Thomas Vandal và Kate Duffy đã thành lập Công ty khởi nghiệp Al Zeus - được đặt theo tên của vị thần thời tiết Hy Lạp, dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ được cung cấp bởi thế hệ vệ tinh mới nhất như gió, khí quyển, hơi nước, thay đổi nhiệt độ và độ che phủ của mây… ảnh hưởng đến thời tiết trên toàn cầu. “Đó là một khối lượng dữ liệu khổng lồ mà rất nhiều trong số đó không được sử dụng trong các mô hình dự báo thời tiết hiện nay. Chúng tôi đang xem xét việc truy xuất thông tin đầy đủ hơn về trạng thái của bầu khí quyển từ dữ liệu địa tĩnh để tích hợp vào các mô hình thời tiết” - chuyên gia Kate Duffy nói.
Theo nhà khoa học ThomasVandal, hệ thống của Zeus tốt hơn đáng kể so với thế hệ trước, cho phép nhiều ứng dụng hơn, sử dụng công nghệ học máy và AI để xử lý dữ liệu, phân tích và đưa ra dự đoán. Ông nói: “Các hệ thống dự báo thời tiết truyền thống có chi phí vận hành rất tốn kém - về cơ bản, chúng chạy trên các siêu máy tính và thực sự không thể lấy hết dữ liệu mật độ cao. Đây là lúc máy học và AI phát huy tác dụng. Chúng tôi có thể thực hiện việc này với chi phí thấp hơn nhiều cũng như có thể nhanh chóng tiếp thu từ dữ liệu đã có trước đó”.
Vandal và Duffy ước tính rằng mô hình của Zeus có thể tạo ra các dự báo chính xác nhanh hơn so với các mô hình trước đây. Vandal cho biết các khách hàng tiềm năng của công ty bao gồm cả lĩnh vực thị trường kinh doanh năng lượng. Các công ty năng lượng tái tạo, chẳng hạn như năng lượng gió và mặt trời, có thể được hưởng lợi. Mô hình dự báo thời tiết chính xác hơn giúp ích cho các dự án năng lượng xanh thông qua dự đoán các điều kiện thời tiết ảnh hưởng như thế nào đến sản xuất năng lượng mặt trời và gió.
Kết hợp giữa công nghệ tiên tiến và trí tuệ con người
Năm 2023 đã chứng kiến các kiểu thời tiết bất thường ở nhiều nơi trên thế giới. Biến đổi khí hậu gia tăng, các hình thái thời tiết khắc nghiệt như sóng nhiệt, bão hay hạn hán… sẽ tiếp tục xuất hiện ngày càng nhiều hơn. Khi điều kiện thời tiết thay đổi, điều cần thiết là phải biết điều gì sắp xảy ra, đỏi hỏi thông tin dự báo thời tiết chính xác trên nhiều khung thời gian khác nhau để có sự chuẩn bị ứng phó với các thảm họa liên quan đến khí hậu, quản lý nguồn cung cấp điện, kế hoạch sản xuất nông nghiệp, điều hành giao thông… thông suốt. Tuy nhiên, khi điều kiện khí hậu thay đổi và khắc nghiệt hơn, thời tiết càng trở nên khó dự báo hơn. Do đó, các nhà khoa học đang ngày càng gia tăng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để dự đoán thời tiết cũng như kết hợp giữa AI với kiến thức khoa học hiện có.
Dự báo tốt đóng một vai trò quan trọng trong nỗ lực chống biến đổi khí hậu. Những nỗ lực sớm nhất để dự đoán thời tiết liên quan đến các tính toán dựa trên các định luật vật lý bằng cách sử dụng các phép đo đơn giản về nhiệt độ và áp suất khí quyển. Giờ đây, các dự báo được thực hiện bởi các siêu máy tính xử lý lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ radar, vệ tinh, khí cầu thời tiết, phao đại dương hay cảm biến bề mặt….
Dự báo thời tiết ngày nay đã bỏ xa kỹ thuật dự báo thời tiết trước đây nhờ ứng dụng công nghệ. Nhưng biến đổi khí hậu khiến việc dự báo chỉ dựa trên dữ liệu và mô hình trong quá khứ trở nên khó khăn hơn. Một nghiên cứu cho thấy rằng, sự nóng lên chỉ vài độ C có thể làm giảm thời gian dự báo đáng tin cậy khoảng một ngày. Và đây là lúc AI phát huy tác dụng. Trí tuệ nhân tạo vượt trội trong việc “phát sóng hiện tại”, dự báo thời tiết trong vài giờ tới. Chẳng hạn, Công ty trí tuệ nhân tạo DeepMind đã xây dựng một công cụ đánh bại các mô hình dựa trên vật lý hiện có trong việc dự báo mưa trong một tiếng rưỡi tới.
Một cách tiếp cận giúp dự báo nhanh hơn và hiệu quả hơn bằng cách kết hợp AI vào các mô hình dựa trên vật lý hiện có, thường yêu cầu lượng dữ liệu và sức mạnh xử lý khổng lồ. Ví dụ, sự hình thành của các đám mây phức tạp hơn và khó lập mô hình hơn, nhưng công nghệ AI có thể đưa ra các mô hình dự báo tối ưu nhất, sau đó “nhúng” các mô hình này vào các hệ thống dự báo thời tiết và khí hậu hiện có.
Ngày nay, công cụ chính của các chuyên gia dự báo thời tiết là các mô hình dự báo thời tiết số. Các mô hình này sử dụng các quan sát về trạng thái hiện tại của bầu khí quyển từ các nguồn như trạm thời tiết, khí cầu thời tiết và vệ tinh và rất tối ưu trong việc dự đoán hầu hết các hình thái thời tiết. Tuy nhiên, những hình thái thời tiết càng nhỏ thì càng khó dự đoán, chẳng hạn như việc dự báo về một cơn giông gây mưa lớn ở một phía của thành phố. Hơn nữa, mặc dù các nhà dự báo có kinh nghiệm rất giỏi trong việc tổng hợp lượng thông tin thời tiết khổng lồ mà họ phải xem xét mỗi ngày, nhưng “bộ nhớ” của con người không phải là vô hạn. Và trí tuệ nhân tạo và học máy có thể giúp giải quyết những số thách thức này. Các nhà dự báo hiện đang sử dụng các công cụ này theo nhiều cách, bao gồm đưa ra dự đoán về thời tiết có tác động lớn mà các mô hình không thể cung cấp.
Sự kết hợp giữa công nghệ tiên tiến và trí tuệ con người là cách tốt nhất để khai thác AI để giúp giải quyết những thách thức trong tương lai, đặc biệt là biến đổi khí hậu. Dự báo tốt hơn cũng giúp chính phủ và cộng đồng chuẩn bị ứng phó các sự kiện thời tiết cực đoan hiệu quả hơn, giảm thiểu tác hại do thiên tai gây ra: Nông dân có thể điều chỉnh các phương thức trồng trọt và thu hoạch để tránh lũ lụt, hạn hán, sương giá và sóng nhiệt ngày càng bất ngờ. Các công ty vận chuyển và hàng không có thể lập kế hoạch về thời tiết để đảm bảo vận chuyển an toàn, các doanh nghiệp có thể quản lý sự gián đoạn liên quan đến thời tiết trong chuỗi cung ứng của họ. Hay đơn giản là việc lên kế hoạch tốt hơn cho các chuyến đi, hoạt động và sự kiện tùy thuộc vào thời tiết.
