Trí tuệ nhân tạo DeepMind AI của Google có thể dự báo thời tiết tốt hơn siêu máy tính

Theo trang IFL Science đưa tin, Google DeepMind đã phát triển một thuật toán học máy mà hãng tuyên bố có thể dự đoán thời tiết chính xác hơn các phương pháp dự báo hiện tại sử dụng siêu máy tính.

Mô hình của Google được gọi là GraphCast đã tạo ra dự báo trong 10 ngày chính xác hơn hệ thống Dự báo độ phân giải cao (HRES) do Trung tâm Dự báo thời tiết tầm trung châu Âu (ECMWF) điều hành, hệ thống này đưa ra dự đoán tính bằng phút thay vì hàng giờ, Google DeepMind đặt thương hiệu HRES là hệ thống mô phỏng thời tiết tiêu chuẩn vàng hiện nay.

Theo kết quả được công bố ngày 14 tháng 11 trên tạp chí Science, GraphCast có thể chạy trên máy tính để bàn, hoạt động tốt hơn ECMWF trên khoảng 99% các biến số thời tiết ở 90% trong số 1.300 khu vực thử nghiệm. 

Tuy nhiên các nhà nghiên cứu cho biết rằng nó không hoàn hảo vì kết quả được tạo ra trong hộp đen là AI không thể giải thích cách nó tìm thấy một mẫu hoặc hiển thị hoạt động, đồng thời họ cũng khẳng định nó nên được sử dụng để bổ sung thay vì thay thế các công cụ đã có.

Dự báo ngày nay dựa vào việc đưa dữ liệu vào các mô hình vật lý phức tạp và sử dụng siêu máy tính để chạy mô phỏng. Độ chính xác của những dự đoán này phụ thuộc vào các chi tiết chi tiết trong các mô hình và chúng tiêu tốn nhiều năng lượng cũng như tốn kém khi vận hành.

Nhưng các mô hình thời tiết học máy có thể hoạt động rẻ hơn vì chúng cần ít sức mạnh tính toán hơn và hoạt động nhanh. Đối với mô hình AI mới, các nhà nghiên cứu đã đào tạo GraphCast về dữ liệu thời tiết toàn cầu trong 38 năm tính đến năm 2017. Thuật toán đã thiết lập các mô hình giữa các biến số như áp suất không khí, nhiệt độ, gió và độ ẩm mà ngay cả các nhà nghiên cứu cũng không hiểu được. 

Sau khóa đào tạo này, mô hình sẽ ngoại suy các dự báo từ ước tính thời tiết toàn cầu được thực hiện vào năm 2018 để đưa ra dự báo cho 10 ngày trong vòng chưa đầy một phút. Chạy GraphCast cùng với dự báo có độ phân giải cao của ECMWF, sử dụng nhiều mô hình vật lý thông thường hơn để đưa ra dự đoán, các nhà khoa học nhận thấy rằng GraphCast đưa ra dự đoán chính xác hơn trên hơn 90% trong số 12.000 điểm dữ liệu được sử dụng. 

GraphCast cũng có thể dự đoán các sự kiện thời tiết cực đoan chẳng hạn như sóng nhiệt, đợt lạnh và bão nhiệt đới, đồng thời khi các lớp khí quyển phía trên của Trái đất bị loại bỏ, chỉ để lại tầng thấp nhất của khí quyển, tầng đối lưu, nơi nổi bật là các sự kiện thời tiết tác động đến con người thì độ chính xác sẽ tăng vọt lên tới hơn 99%.

Bất chấp hiệu suất ấn tượng của mô hình, các nhà khoa học cho rằng nó sẽ không sớm thay thế các công cụ hiện đang được sử dụng. Vẫn cần có dự báo thường xuyên để xác minh và đặt dữ liệu ban đầu cho bất kỳ dự đoán nào và vì thuật toán học máy tạo ra kết quả mà chúng không thể giải thích được nên chúng có thể dễ xảy ra lỗi.

Các nhà nghiên cứu cho hay thay vào đó, các mô hình AI có khả năng bổ sung cho các phương pháp dự báo khác và tạo ra các dự đoán nhanh hơn. Chúng cũng có thể giúp các nhà khoa học nhìn thấy sự thay đổi của các kiểu khí hậu theo thời gian và có được cái nhìn rõ ràng hơn về bức tranh toàn cảnh thời tiết.

Theo IFL Science.