Khi bạn trợn mắt vì dự báo thời tiết sai, bạn cần biết rằng dự đoán thời tiết là một trong những vấn đề phức tạp nhất trong khoa học. Giờ đây, Google đã để trí tuệ nhân tạo hoạt động như một công cụ dự báo thời tiết. Kết quả cho thấy chỉ sau một phút chạy trên máy, trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra dự đoán chính xác trước 10 ngày, điều này thường khiến nhiều siêu máy tính phải mất vài giờ mới hoàn thành.

"Hiệu ứng cánh bướm" nổi tiếng tin rằng việc bão có xảy ra hay không có thể bị ảnh hưởng bởi một thứ nhỏ như con bướm vỗ cánh ở một nơi khác trên thế giới. Công việc của dự báo thời tiết là biến những câu tục ngữ này thành mô hình chính xác cho bạn biết liệu bạn có nên tiếp tục và lên kế hoạch cho chuyến dã ngoại vào thứ Bảy tới hay không.

Tính năng này được gọi là "Dự đoán thời tiết số" (NWP), sử dụng các quan sát thời tiết hiện tại trên khắp thế giới làm dữ liệu đầu vào và tính toán chúng thông qua các phương trình vật lý phức tạp chạy trên siêu máy tính. Nhưng giờ đây, Google đã phát hành một hệ thống trí tuệ nhân tạo có tên GraphCast có thể tính toán dữ liệu nhanh hơn trên phần cứng kém mạnh mẽ hơn.

Trí tuệ nhân tạo đã được đào tạo dựa trên dữ liệu phân tích lại thời tiết được thu thập từ hình ảnh vệ tinh, radar và trạm thời tiết trong 40 năm. GraphCast trích xuất điều kiện thời tiết sáu giờ trước và điều kiện thời tiết hiện tại, sau đó sử dụng kho dữ liệu quý giá của mình để dự đoán điều kiện thời tiết sáu giờ kể từ bây giờ. Trên cơ sở này, nó có thể ngoại suy về phía trước theo gia số 6 giờ để đưa ra dự báo thời tiết lên tới 10 ngày.

GraphCast đưa ra dự đoán tại hơn 1 triệu điểm lưới trên bề mặt Trái đất, mỗi điểm lưới có kinh độ và vĩ độ 0,25 độ. Tại mỗi điểm lưới, mô hình xem xét năm biến số: nhiệt độ, áp suất không khí, độ ẩm, tốc độ và hướng gió trên bề mặt, cũng như sáu biến số ở 37 độ cao khác nhau trong khí quyển.

Trong các thử nghiệm, GraphCast chạy trên máy Google TPUv4 được so sánh với tiêu chuẩn vàng hiện tại về dự báo thời tiết, một hệ thống mô phỏng có tên Dự báo độ phân giải cao (HRES) chạy trên siêu máy tính. GraphCast có thể đưa ra dự báo 10 ngày trong một phút và chính xác hơn HRES trên 90% các biến thử nghiệm và thời gian chuẩn bị dự báo. Khi mô hình tập trung vào tầng đối lưu (tầng thấp nhất của khí quyển nơi dự đoán chính xác hữu ích nhất cho cuộc sống hàng ngày), GraphCast hoạt động tốt hơn HRES 99,7% thời gian.

Ấn tượng hơn nữa, GraphCast đã xác định được các sự kiện thời tiết khắc nghiệt sớm hơn HRES, mặc dù nó không được đào tạo đặc biệt để làm việc đó. Trong một ví dụ thực tế, AI đã dự đoán chính xác nơi một cơn bão sẽ đổ bộ trước 9 ngày, trong khi các dự báo truyền thống chỉ có thể xác nhận điều đó trước 6 ngày.

Google cho biết mã của GraphCast là mã nguồn mở và các nhà khoa học trên thế giới có thể thử nghiệm và áp dụng vào dự báo thời tiết hàng ngày. Kiểu tính toán số này là công việc lý tưởng cho trí tuệ nhân tạo, vì vậy họ có thể để lại nghệ thuật và chữ viết cho con người chúng ta.

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Khoa học.

Tìm hiểu thêm:

https://deepmind.google/discover/blog/graphcast-ai-model-for-faster-and-more-accurate-global-weather-forecasting/