Các nhà khoa học dùng AI để dự đoán bão như thế nào?

Với sự phát triển của công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI), việc dự đoán bão đang bước vào một kỷ nguyên mới. AI không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tăng cường khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng.

Trong những năm gần đây, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những công nghệ tiên tiến nhất, mang lại những thay đổi nổi bật đặc biệt là dự đoán bão. Với khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ , AI đang giúp các nhà khoa học dự báo chính xác hơn về các hiện tượng thời tiết nguy hiểm như bão. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu thiệt hại về người và của mà còn giúp các quốc gia chuẩn bị tốt hơn trước những biến đổi bất ngờ của thiên nhiên. 

Sự khó lường của các cơn bão và vai trò của dự báo

Bão là hiện tượng thời tiết cực đoan với sự phức tạp, khó lường về hướng di chuyển, cường độ và thời gian xuất hiện. Bão hình thành từ những biến đổi nhỏ trong khí quyển, nhưng có thể nhanh chóng phát triển thành cuồng phong với sức tàn phá lớn. Sự biến động đột ngột của nhiệt độ, độ ẩm, gió, và áp suất khiến dự đoán bão trở thành thách thức lớn cho các nhà khoa học.

Trước khi Trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng, dự báo bão chủ yếu dựa vào các mô hình khí tượng truyền thống, sử dụng dữ liệu từ vệ tinh, cảm biến, phao và máy bay để phân tích nhiệt độ nước biển, không khí và độ ẩm. Tuy nhiên, những mô hình này vẫn gặp khó khăn trong việc đưa ra dự báo sớm và chính xác về đường đi và sức mạnh của bão, do sự phức tạp trong xử lý dữ liệu lớn và thay đổi bất ngờ trong cấu trúc bão khi tương tác với các yếu tố khác.

Dù vậy, dự báo truyền thống vẫn gặp nhiều hạn chế. Đây là lúc AI trở thành giải pháp tiềm năng, giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả. AI có khả năng xử lý dữ liệu lớn nhanh chóng, học từ các mẫu hình thời tiết quá khứ để dự đoán những biến đổi khí hậu tương lai, hỗ trợ con người đối phó với diễn biến phức tạp của bão.

Sự tiếp cận của AI trong dự báo bão và thiên tai

Từ những năm 1950, việc dự báo thời tiết đã được cải thiện nhờ các mô hình máy tính, dựa trên các phương trình toán học phức tạp để mô tả sự thay đổi của khí quyển. Tuy nhiên, việc duy trì và nâng cấp những mô hình này đòi hỏi sức mạnh xử lý lớn và tốn kém, như siêu máy tính của Văn phòng Khí tượng Anh mua từ Microsoft vào năm 2021 với giá hơn 1 tỷ đô la. Các mô hình này thường mất hơn một giờ để đưa ra dự báo.

Dự báo bằng AI là một phương pháp mới. AI được đào tạo trên lượng lớn dữ liệu lịch sử, giúp phát hiện mối liên hệ giữa các điều kiện thời tiết trong quá khứ và hiện tại. Khả năng này giúp AI đưa ra dự báo dựa trên dữ liệu hiện tại và các mô hình truyền thống, nhưng với tốc độ và quy mô mà con người không thể đạt được. Sau khi đào tạo, AI có thể đưa ra dự báo trong vài giây, thay vì hơn một giờ như khi dùng siêu máy tính. Quá trình đào tạo lại AI với dữ liệu mới cũng nhanh hơn, chỉ cần vài giờ hoặc tuần.

Hầu hết các mô hình AI hiện tại là "lai," kết hợp với dữ liệu từ mô hình truyền thống. Tuy nhiên, các mô hình AI "thuần túy" đang nổi lên, cho phép dự báo thời tiết toàn cầu mà không cần sự hỗ trợ từ các mô hình cũ. GraphCast của Google DeepMind là một ví dụ, có thể đưa ra dự báo 10 ngày chỉ trong chưa đầy một phút và chính xác hơn 10 - 30% so với mô hình châu  u.

Microsoft, NVIDIA và Huawei cũng đang phát triển các hệ thống dự báo AI tiên tiến. FourCastNet của NVIDIA có khả năng dự báo nhanh hơn 50,000 lần và tiết kiệm năng lượng hơn 10,000 lần so với các mô hình truyền thống. FourCastNet không chỉ nhanh hơn mà còn tiết kiệm năng lượng hơn nhiều so với các mô hình cũ. Nó tiêu tốn ít năng lượng hơn gấp 10,000 lần so với các siêu máy tính truyền thống. 

Cách thức hoạt động chung của các mô hình AI dự đoán bão

Các mô hình AI dự đoán bão và thiên tai bắt đầu bằng việc thu thập một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Những dữ liệu này có thể bao gồm thông tin từ vệ tinh, radar, cảm biến môi trường, và các hệ thống đo lường khác. AI sử dụng những dữ liệu này để học và nhận diện các mẫu và xu hướng liên quan đến các hiện tượng thời tiết và thiên tai.

Quá trình học máy của AI bắt đầu với việc đào tạo mô hình trên dữ liệu lịch sử, cho phép AI nhận diện mối liên hệ và xu hướng từ quá khứ. Khi được đào tạo, AI có khả năng phân tích dữ liệu thời gian thực và dự đoán các hiện tượng tương lai. AI không chỉ sử dụng dữ liệu hiện tại mà còn kết hợp với các mô hình dự báo truyền thống, từ đó cung cấp dự đoán chi tiết và chính xác hơn.

Một điểm nổi bật của các mô hình AI là khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng. So với các mô hình dự báo truyền thống, AI có thể đưa ra dự đoán trong vài giây đến phút, thay vì vài giờ. Điều này giúp phản ứng kịp thời hơn trong các tình huống khẩn cấp.

Ví dụ, mô hình HCCA, một mô hình AI lai, đã chứng minh khả năng vượt trội trong việc dự đoán bão so với các dự báo chính thức. Với độ chính xác cao hơn, mô hình này giúp cải thiện việc sơ tán và giảm thiểu chi phí liên quan đến các bước ứng phó. Tương tự, các mô hình AI khác như GraphCast của Google DeepMind và FourCastNet của NVIDIA đang ngày càng cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc dự đoán thời tiết toàn cầu, với khả năng dự đoán nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn nhiều so với các mô hình truyền thống.

Ngoài việc dự đoán bão, AI cũng đang được ứng dụng để dự đoán các hiện tượng thiên tai khác như lũ lụt, cháy rừng, động đất và sóng thần. Các mô hình AI có khả năng phân tích dữ liệu môi trường, địa hình và các yếu tố khác để đưa ra dự đoán chính xác về nguy cơ xảy ra các hiện tượng này. Ví dụ, AI có thể dự đoán nguy cơ lũ lụt dựa trên lượng mưa và mức nước sông, hoặc cảnh báo sớm về nguy cơ cháy rừng bằng cách phân tích hình ảnh vệ tinh.

Thách thức còn tồn tại

Mặc dù Trí tuệ nhân tạo (AI) đã cải thiện đáng kể khả năng dự đoán bão và ứng phó với thiên tai, nhiều thách thức vẫn còn tồn tại và cần được giải quyết để nâng cao hiệu quả ứng dụng công nghệ này.

Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo chất lượng và độ chính xác của dữ liệu đầu vào. Các mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu chính xác từ vệ tinh, radar và cảm biến môi trường để đưa ra dự đoán. Tuy nhiên, dữ liệu có thể bị nhiễu loạn hoặc thiếu sót, đặc biệt tại các khu vực hẻo lánh. Việc cải thiện bảo trì và cập nhật thiết bị thu thập dữ liệu là cần thiết để khắc phục vấn đề này.

Khả năng tổng hợp và phân tích khối lượng dữ liệu lớn cũng là một thách thức. Các mô hình AI cần xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đòi hỏi tài nguyên tính toán và thời gian xử lý đáng kể. Chi phí và yêu cầu về hạ tầng công nghệ, đặc biệt ở các quốc gia đang phát triển, là một yếu tố quan trọng cần cân nhắc.

Mặc dù AI có khả năng dự đoán với độ chính xác cao, các mô hình và thuật toán hiện tại vẫn có thể gặp phải những hạn chế. Các mô hình học máy có thể bị ảnh hưởng bởi các giả định và lỗi trong dữ liệu lịch sử. Thêm vào đó, các mô hình "thuần túy" như GraphCast của Google DeepMind đang nổi lên với độ chính xác cao hơn, nhưng việc phát triển và triển khai các mô hình này vẫn gặp nhiều thách thức về kỹ thuật và chi phí. Việc lựa chọn mô hình phù hợp và điều chỉnh nó để phù hợp với các điều kiện thời tiết đa dạng là một nhiệm vụ không hề đơn giản.

Tổng kết

AI đang chứng minh là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ trong việc dự đoán bão. Nhờ vào khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu và học từ các mô hình thời tiết phức tạp, AI không chỉ nâng cao độ chính xác của các dự báo bão mà còn giúp cảnh báo sớm, giảm thiểu thiệt hại và chuẩn bị tốt hơn cho những biến động bất ngờ trong khí hậu. Trong tương lai, sự kết hợp giữa AI và công nghệ khí tượng tiên tiến khác sẽ tiếp tục cải thiện khả năng dự báo và đối phó với các hiện tượng thời tiết cực đoan như bão.

Xem thêm: 

• Đắng lòng cho ChatGPT: Lỗ 5 tỷ USD sau hai năm và bị coi như công cụ làm bài tập cho học sinh
• Xem thêm bài viết chuyên mục Khám phá

Với những bạn đang có nhu cầu lên đời điện thoại, đang tìm một sản phẩm tốt với giá ưu đãi có thể tham khảo qua một vài lựa chọn bên dưới đây.