Bước tiến mới về AI trong dự báo thời tiết châu Âu

Khả năng vượt trội hơn các phương pháp dự báo truyền thống.

Dự báo thời tiết được cải tiến nhờ trí tuệ nhân tạo hứa hẹn sẽ có bước tiến lớn với sự ra mắt của hệ thống mới tại châu Âu, có khả năng vượt trội hơn các phương pháp dự báo truyền thống trong vòng 15 ngày.

Mặc dù các công ty công nghệ và các văn phòng khí tượng trên toàn cầu đã áp dụng AI vào dự báo thời tiết, Trung tâm Dự báo Thời tiết trung hạn châu Âu (ECMWF) cho biết, mô hình hoạt động của họ đã đạt được bước đột phá mới, khi cung cấp các dự báo toàn cầu miễn phí cho mọi người bất cứ lúc nào. "Cột mốc này sẽ thay đổi khoa học và dự báo thời tiết", bà Florence Rabier, Tổng Giám đốc của ECMWF, cho biết. "Việc đưa hệ thống dự báo AI vào hoạt động mang lại khả năng tính toán với phạm vi tham số rộng nhất từ trước đến nay nhờ vào công nghệ học máy".

Một phiên bản thử nghiệm được kiểm tra trong 18 tháng qua cho thấy hệ thống này chính xác hơn khoảng 20% trong các dự báo quan trọng so với các phương pháp truyền thống, vốn sử dụng hàng triệu quan sát thời tiết toàn cầu và tính toán chúng trên các siêu máy tính với các phương trình vật lý. "Hệ thống mới này của châu Âu có thể dự đoán lộ trình của một cơn bão nhiệt đới sớm hơn 12 giờ so với trước, tạo thêm thời gian cảnh báo quý giá cho các sự kiện cực đoan"- ông Florian Pappenberger- Giám đốc Dự báo của ECMWF cho biết.

Thế giới đã trải qua những mức nhiệt độ cao nhất trong lịch sử vào năm 2024, và châu Âu hiện là lục địa nóng lên nhanh nhất, dẫn đến các sự kiện thời tiết cực đoan. Cơ quan này đã tiên phong trong việc theo dõi và nâng cao nhận thức cộng đồng về tác động của biến đổi khí hậu.

Thay đổi để thích ứng với làn sóng AI

Các hệ thống dự báo AI trung hạn khác đang được phát triển bao gồm GenCast và GraphCast từ công ty nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Google DeepMind, Pangu-Weather từ công ty công nghệ đa quốc gia của Trung Quốc Huawei, FourCastNet từ công ty công nghệ đa quốc gia của Mỹ Nvidia và FuXi từ Viện Trí tuệ nhân tạo Khoa học Thượng Hải và Đại học Phục Đán. Tất cả đều được huấn luyện dựa trên cơ sở dữ liệu quan sát thời tiết do ECMWF thu thập trong suốt 40 năm qua.

Ông Florian Pappenberger cho biết việc so sánh độ chính xác giữa các hệ thống dự báo AI cạnh tranh là rất khó khăn vì hiệu suất của chúng thay đổi tùy thuộc vào các yếu tố và khoảng thời gian được đánh giá. Mặc dù các điểm số được ECMWF công bố có thể cung cấp một số thông tin về hiệu suất, nhưng chúng không xác định được "nhà vô địch" chung.

Tuy nhiên, ông Pappenberger lưu ý rằng hệ thống của họ nổi bật nhờ khả năng dự báo nhiều yếu tố hơn so với các dự báo thông thường về nhiệt độ, lượng mưa và gió. Ví dụ, hệ thống này còn có thể dự báo bức xạ mặt trời và tốc độ gió ở độ cao 100 mét – độ cao của một tua-bin gió điển hình, điều này rất hữu ích cho ngành năng lượng tái tạo. Mặc dù các dự báo của ECMWF có sẵn miễn phí, nhưng cơ quan này không phát hành cảnh báo thời tiết cực đoan hay các dự báo tùy chỉnh cho các ngành, mà để các dự báo chuyên biệt cho các cơ quan khí tượng quốc gia hoặc địa phương và các công ty tư nhân.

ECMWF cùng với một nhóm các cơ quan khí tượng quốc gia ở châu Âu đã xây dựng một khuôn khổ kỹ thuật mã nguồn mở cho các hệ thống dự báo thời tiết AI mang tên Anemoi, theo tên vị thần gió trong thần thoại Hy Lạp. Kiến trúc học máy cơ bản của hệ thống này dựa trên "mạng nơ-ron đồ thị", tương tự như các mô hình dự báo của công ty nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Google DeepMind.

Theo ông Peter Battaglia, Giám đốc nghiên cứu tại công ty DeepMind, cho biết ông ấn tượng khi thấy ECMWF đã thích ứng như thế nào với làn sóng AI, vốn đã thay đổi lĩnh vực này trong những năm gần đây, và mô hình mở mới nhất sẽ đóng góp thêm vào kho tri thức trí tuệ nhân tạo. ECMWF dự định sẽ tiếp tục cải tiến hệ thống của mình bằng cách tăng độ phân giải không gian và chuyển từ phiên bản hiện tại (chỉ tạo ra một dự báo mỗi lần) sang "dự báo tập hợp" - nghĩa là tạo ra một bộ sưu tập gồm 50 dự báo cùng lúc với các điều kiện khởi đầu hơi khác nhau để cung cấp một loạt các kết quả có thể xảy ra.

Trong tương lai, bà Kirstine Dale, giám đốc AI của Văn phòng khí tượng Anh, cho biết sẽ cần kết hợp các mô phỏng dựa trên vật lý và dữ liệu nhằm cung cấp các dự báo chính xác, nhanh chóng và đáng tin cậy.

Ông Pappenberger cho biết, hiện nay, các dự báo thời tiết chính xác hàng ngày ở châu Âu có phạm vi từ sáu đến bảy ngày đối với lượng mưa và gió, và lên đến 14 hoặc 15 ngày đối với nhiệt độ. Các mô hình học máy có tiềm năng lớn để mở rộng phạm vi này, vì chúng có thể khai thác những thông tin từ dữ liệu mà hiện tại chúng ta chưa thể mô phỏng đầy đủ trong các mô hình dựa trên vật lý.