Một hệ thống dự báo thời tiết mới sử dụng trí tuệ nhân tạo mang tên Aardvark Weather có thể tạo ra các dự báo có độ chính xác cao nhanh hơn hàng chục lần, đồng thời sử dụng ít tài nguyên tính toán hơn hàng nghìn lần so với các mô hình AI và mô hình vật lý hiện tại, theo nghiên cứu công bố hôm 20 tháng 3 trên tạp chí Nature.
Được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Cambridge, với sự hỗ trợ từ Viện Alan Turing, Microsoft Research và Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu (ECMWF), Aardvark mang đến một cách tiếp cận đột phá trong lĩnh vực dự báo thời tiết, hứa hẹn sẽ cải thiện đáng kể các phương pháp hiện nay.
Sự phức tạp của việc dự báo hiện tại và đột phá của Aardvark
Các bản dự báo thời tiết ngày nay phụ thuộc vào quy trình nhiều bước phức tạp, mất hàng giờ để xử lý trên các siêu máy tính chuyên dụng. Bên cạnh việc dự báo hàng ngày, việc duy trì và vận hành các hệ thống này tiêu tốn nguồn lực lớn, bao gồm cả những đội ngũ chuyên gia đông đảo.
Các nghiên cứu gần đây từ Huawei, Google và Microsoft đã cho thấy AI có thể thay thế một phần quan trọng trong quy trình này – đó là bộ giải số học, giúp mô phỏng sự tiến triển của thời tiết theo thời gian. Phương pháp được hỗ trợ bởi AI này đã giúp tăng tốc độ và độ chính xác của các bản dự báo và hiện đang được ECMWF triển khai như một phần của mô hình lai, kết hợp AI với các kỹ thuật dự báo truyền thống.
Nhưng với Aardvark, các nhà nghiên cứu đã thay thế toàn bộ quy trình dự báo thời tiết bằng một mô hình học máy đơn giản duy nhất. Mô hình mới này thu thập dữ liệu từ vệ tinh, các trạm thời tiết và các cảm biến khác để tạo ra các bản dự báo ở cả quy mô toàn cầu và địa phương. Cách tiếp cận hoàn toàn dựa trên AI này cho phép đưa ra dự báo chỉ trong vài phút ngay trên máy tính để bàn.
Chỉ sử dụng 10% dữ liệu đầu vào so với các hệ thống hiện tại, Aardvark đã vượt qua hệ thống dự báo GFS quốc gia của Hoa Kỳ trên nhiều biến số và thậm chí còn cạnh tranh với các bản dự báo của Cơ quan Thời tiết Hoa Kỳ, vốn sử dụng dữ liệu từ hàng chục mô hình thời tiết và sự phân tích của các chuyên gia khí tượng.
Tính linh hoạt và khả năng tùy chỉnh cho các ngành công nghiệp
Một trong những điểm nổi bật nhất của Aardvark là tính linh hoạt và thiết kế đơn giản của nó. Vì học trực tiếp từ dữ liệu, Aardvark có thể nhanh chóng được điều chỉnh để tạo ra các bản dự báo theo yêu cầu riêng cho từng ngành hoặc từng địa phương, dù là dự báo nhiệt độ cho ngành nông nghiệp châu Phi hay tốc độ gió cho một công ty năng lượng tái tạo tại châu Âu.
Điều này trái ngược với các hệ thống dự báo thời tiết truyền thống, nơi việc xây dựng một hệ thống tùy chỉnh có thể mất nhiều năm làm việc của các đội ngũ nghiên cứu lớn.
Khả năng này có tiềm năng thay đổi cục diện dự báo thời tiết ở các nước đang phát triển, nơi thường thiếu chuyên gia và tài nguyên tính toán để xây dựng các hệ thống truyền thống.
Ý kiến chuyên gia về tiềm năng của Aardvark
Giáo sư Richard Turner, Trưởng nhóm nghiên cứu Dự báo Thời tiết tại Viện Alan Turing và Giáo sư về Học máy tại Khoa Kỹ thuật, Đại học Cambridge, cho biết: “Aardvark tái định hình các phương pháp dự báo thời tiết hiện tại, mang đến tiềm năng giúp các bản dự báo nhanh hơn, rẻ hơn, linh hoạt hơn và chính xác hơn bao giờ hết, hỗ trợ thay đổi cách dự báo thời tiết ở cả các nước phát triển lẫn đang phát triển.”
“Điều quan trọng là Aardvark sẽ không thể ra đời nếu không có hàng thập kỷ phát triển các mô hình vật lý từ cộng đồng nghiên cứu, và chúng tôi đặc biệt biết ơn ECMWF vì bộ dữ liệu ERA5, yếu tố thiết yếu để đào tạo Aardvark.”
Anna Allen, tác giả chính đến từ Đại học Cambridge, nói: “Những kết quả này mới chỉ là khởi đầu cho những gì Aardvark có thể đạt được. Cách tiếp cận học máy trực tiếp này có thể dễ dàng áp dụng cho các vấn đề dự báo thời tiết khác, chẳng hạn như bão, cháy rừng và lốc xoáy. Vượt ra ngoài lĩnh vực thời tiết, Aardvark còn có thể ứng dụng trong dự báo hệ thống Trái Đất rộng hơn, bao gồm chất lượng không khí, động lực học đại dương và dự đoán băng biển.”
Hợp tác là chìa khóa cho thành công của AI
Matthew Chantry, Trưởng nhóm chiến lược về Học máy tại ECMWF, cho biết: “Chúng tôi rất hào hứng khi được hợp tác trong dự án này, nhằm khám phá thế hệ tiếp theo của các hệ thống dự báo thời tiết — một phần trong sứ mệnh của chúng tôi nhằm phát triển và cung cấp các hệ thống dự báo thời tiết sử dụng AI trong vận hành, đồng thời chia sẻ dữ liệu mở để phục vụ khoa học và cộng đồng rộng lớn hơn.”
Tiến sĩ Chris Bishop, Chuyên gia cao cấp và Giám đốc Microsoft Research AI for Science, chia sẻ: “Aardvark không chỉ là một thành tựu quan trọng trong dự báo thời tiết bằng AI mà còn thể hiện sức mạnh của sự hợp tác, khi cộng đồng nghiên cứu cùng nhau cải tiến và ứng dụng công nghệ AI một cách có ý nghĩa.”
Bước tiến lớn hướng tới phổ thông hóa dự báo
Tiến sĩ Scott Hosking, Giám đốc Khoa học và Đổi mới trong lĩnh vực Môi trường và Phát triển bền vững tại Viện Alan Turing, cho biết: “Việc khai phá tiềm năng của AI sẽ thay đổi cách ra quyết định của mọi đối tượng, từ các nhà hoạch định chính sách, nhà lập kế hoạch khẩn cấp đến các ngành công nghiệp phụ thuộc vào các bản dự báo thời tiết chính xác.”
Theo ông, “đột phá của Aardvark không chỉ nằm ở tốc độ, mà còn ở khả năng tiếp cận. Việc chuyển dự báo thời tiết từ các siêu máy tính sang máy tính để bàn sẽ giúp phổ biến công nghệ này, mang những công cụ mạnh mẽ đến với các quốc gia đang phát triển và những khu vực thiếu dữ liệu trên toàn thế giới.”
Các bước tiếp theo cho Aardvark bao gồm thành lập một nhóm nghiên cứu mới tại Viện Alan Turing do Giáo sư Richard Turner dẫn dắt, nhằm nghiên cứu tiềm năng triển khai Aardvark tại các nước thuộc khu vực Nam bán cầu và tích hợp công nghệ này vào các hoạt động phát triển hệ thống dự báo môi trường có độ chính xác cao cho thời tiết, đại dương và băng biển của Viện.
Aardvark Weather là hệ thống dự báo AI giúp giảm đáng kể thời gian và sức mạnh tính toán cần thiết cho các bản dự báo chính xác. Khác với các mô hình lai, Aardvark thay thế toàn bộ quy trình dự báo bằng học máy, vượt trội so với các hệ thống truyền thống dù chỉ sử dụng một phần nhỏ dữ liệu. Ảnh: SciTechDaily.com
