AI cũng có thể dự đoán bão! Về hiệu suất, Google lần đầu tiên đã giới thiệu một mô hình dự báo bão AI rõ ràng vượt trội so với các mô hình vật lý chính thống. Điều này có thể cứu vãn hàng chục ngàn sinh mạng.
Hôm qua, Google DeepMind và nhóm nghiên cứu Google đã chính thức ra mắt nền tảng khí tượng tương tác Weather Lab, dùng để chia sẻ các mô hình thời tiết trí tuệ nhân tạo.
Trong việc dự đoán đường đi của bão nhiệt đới, mô hình mới của Google đã làm mới SOTA, là mô hình dự báo AI đầu tiên rõ ràng vượt trội về hiệu suất so với các mô hình vật lý chính thống.
Liên kết bài báo: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/how-we-re-supporting-better-tropical-cyclone-prediction-with-ai/skillful-joint-probabilistic-weather-forecasting-from-marginals.pdf
Liên kết blog: https://deepmind.google/discover/blog/weather-lab-cyclone-predictions-with-ai/
Địa chỉ dự án: https://deepmind.google.com/science/weatherlab
Bão nhiệt đới vô cùng nguy hiểm, nơi nó đi qua chỉ còn lại đống đổ nát.
Hình ảnh bão Milton được vệ tinh NOAA GOES-16 chụp vào ngày 8 tháng 10 năm 2024
Theo thống kê của Tổ chức Khí tượng Thế giới, trong 50 năm qua, bão nhiệt đới đã gây thiệt hại kinh tế 1,4 nghìn tỷ đô la, gây ra 1.945 thảm họa, cướp đi khoảng 800.000 sinh mạng. Và số lượng người bị đe dọa vẫn đang gia tăng.
Những cơn bão khổng lồ và xoay này, còn được gọi là hurricane hoặc typhoon, thường hình thành ở vùng biển ấm, được điều khiển bởi nhiệt, độ ẩm và đối lưu.
Trên biển ấm, khi hơi nước ngưng tụ, năng lượng được giải phóng khởi động vòng phản hồi tích cực, bão nhiệt đới được hình thành
Chúng rất nhạy cảm với những thay đổi nhỏ của điều kiện khí quyển, do đó việc dự đoán chính xác quỹ đạo và cường độ của chúng luôn là một thách thức được cộng đồng khí tượng học thừa nhận. Tuy nhiên, việc nâng cao độ chính xác của dự báo bão sẽ giúp bảo vệ các cộng đồng bị ảnh hưởng thông qua việc chuẩn bị phòng chống thiên tai và sơ tán kịp thời.
(Phần còn lại của bản dịch tương tự, tuân thủ nguyên tắc dịch sang tiếng Việt và giữ nguyên các thẻ HTML)Thứ hai là cơ sở dữ liệu chuyên nghiệp bao gồm các thông tin quan trọng như đường đi, cường độ, kích thước và bán kính gió của khoảng 5.000 quan sát xoáy thuận trong gần 45 năm qua.
Đồng thời, việc mô hình hóa và phân tích dữ liệu cùng dữ liệu xoáy thuận đã nâng cao đáng kể khả năng dự báo xoáy thuận.
Ví dụ, tiến hành đánh giá ban đầu dữ liệu quan sát bão của NHC tại khu vực Bắc Đại Tây Dương và Đông Thái Bình Dương trong các năm 2023 và 2024. Kết quả cho thấy mô hình mới có độ chính xác dự báo đường đi xoáy thuận trong vòng năm ngày gần 140 km so với ENS (bộ mô hình vật lý hàng đầu toàn cầu), đạt độ chính xác của dự báo ENS trong ba ngày rưỡi, tương đương với tiến bộ dự báo 1,5 ngày - một tiến bộ thường mất đến mười năm mới đạt được.
Mặc dù các mô hình thời tiết AI trước đây kém hiệu quả trong việc dự báo cường độ xoáy thuận, nhưng mô hình thử nghiệm mới đã vượt trội hơn HAFS (mô hình vật lý độ phân giải cao khu vực) của NOAA (Cơ quan Quản lý Đại dương và Khí quyển Quốc gia Hoa Kỳ) về sai số cường độ trung bình.
Các bài kiểm tra ban đầu còn cho thấy kết quả dự báo kích thước và bán kính gió của mô hình mới có thể sánh ngang với mô hình vật lý chuẩn.
Phân tích sai số của mô hình mới trong dự báo đường đi và cường độ, cùng kết quả đánh giá hiệu suất trung bình trong năm ngày so sánh với ENS và HAFS
Cung cấp dữ liệu hữu ích hơn cho các nhà hoạch định
Ngoài việc hợp tác với NHC, Google còn duy trì mối quan hệ hợp tác chặt chẽ với Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển tại Đại học Bang Colorado (CIRA).
Tiến sĩ Kate Musgrave, nhà khoa học nghiên cứu tại CIRA và nhóm của bà đã đánh giá mô hình, cho rằng "về mặt dự báo đường đi và cường độ, mô hình này có năng lực ngang hoặc cao hơn so với các mô hình vận hành tối ưu".
Musgrave cho biết: "Chúng tôi mong muốn xác thực những kết quả này trong các dự báo thời gian thực của mùa bão năm 2025."
Ngoài ra, Google còn hợp tác với Văn phòng Khí tượng Anh, Đại học Tokyo, Công ty Weathernews Nhật Bản và các chuyên gia khác để cải thiện mô hình của mình.
Mô hình xoáy thuận thực nghiệm mới này là cột mốc mới nhất trong loạt nghiên cứu WeatherNext.
Google cho biết họ sẽ tiếp tục thu thập phản hồi quan trọng từ các cơ quan khí tượng và chuyên gia dịch vụ khẩn cấp, nâng cao mức độ dự báo chính thức và hỗ trợ các quyết định cứu vãn sinh mạng.
Tài liệu tham khảo:
https://deepmind.google/discover/blog/weather-lab-cyclone-predictions-with-ai/
https://x.com/GoogleDeepMind/status/1933178918715953660
Bài viết này đến từ trang WeChat "Trí tuệ mới", tác giả: Trí tuệ mới, được 36Kr xuất bản với sự cho phép.
