Kết hợp vật lý và AI nâng cao khả năng dự báo thảm hoạ thời tiết
Trong khi dự đoán thời tiết bằng AI cho thấy nhiều tiềm năng hứa hẹn.Các nhà khoa học đã đạt được tiến triển trong việc cải thiện dự báo lượng mưa bằng một phương pháp mới kết hợp vật lý và AI.
Hiện trên thế giới đã có một số nước như Ấn Độ, Trung Quốc... cũng đã tuyên bố sử dụng AI để nâng cao độ chính xác trong dự báo thời tiết, đặc biệt đối với các thảm họa thời tiết trầm trọng gây ra bởi sóng nhiệt, mưa lớn và bão.
Một nhóm nghiên cứu - do các nhà khoa học làm việc tại Viện Vật lý Khí quyển (IAP) thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc đứng đầu - đã đạt được tiến triển trong việc cải thiện dự báo lượng mưa bằng cách sử dụng một phương pháp mới kết hợp vật lý và trí tuệ nhân tạo (AI).
Theo kết quả nghiên cứu đăng trên tạp chí Geophysical Research Letters số mới đây, trong kỷ nguyên AI, các mô hình khí tượng và khí hậu thuần túy dựa trên dữ liệu đang dần bắt kịp, thậm chí vượt qua các mô hình số truyền thống. Tuy nhiên, những thách thức đáng kể vẫn tồn tại trong các mô hình học sâu hiện nay, cản trở khả năng dự đoán các hiện tượng thời tiết và khí hậu phức tạp, bao gồm cả lượng mưa.
Các nhà nghiên cứu đã đề xuất một cách tiếp cận mới để giải quyết những thách thức này bao gồm việc kết hợp vật lý, động lực học khí quyển và các mô hình học sâu.
Thông qua EarthLab - một cơ sở mô phỏng số hóa khoa học về hệ thống Trái đất mới do IAP phát triển, nhóm nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu và khả năng tính toán để nâng cao kỹ năng dự báo lượng mưa của mô hình số. Họ tập trung vào việc ghép các biến vật lý thông qua mạng lưới đồ thị để đưa ra các ràng buộc vật lý và cải thiện độ chính xác của dự báo lượng mưa.
Nhóm nghiên cứu cho biết, trong kỷ nguyên AI, việc kết hợp vật lý là một thách thức lớn với nhiều cách tiếp cận và quan điểm khác nhau.
Việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo đang định hình lại hoạt động dự báo thời tiết, giúp giảm thiểu thiệt hại cũng như tăng cường khả năng sẵn sàng ứng phó với thiên tai và khí hậu cực đoan.
K.S. Hosalikar, người đứng đầu bộ phận nghiên cứu và dịch vụ khí hậu tại Cục Khí tượng Ấn Độ (IMD), nói với Reuters rằng IMD đang phát triển các mô hình và tư vấn về khí hậu dựa trên AI nhằm cải thiện độ chính xác và chất lượng của dự báo.
IMD đã sử dụng AI để đưa ra cảnh báo công khai về các đợt nắng nóng và các bệnh liên quan như sốt rét. Họ cũng dự định tăng cường các đài quan sát thời tiết và cung cấp dữ liệu có độ phân giải cao hơn để phục vụ việc dự báo.
Saurabh Rathore, trợ lý giáo sư tại Viện Công nghệ Ấn Độ - Delhi, nhấn mạnh tính hiệu quả về mặt chi phí của các mô hình AI. Không giống như các phương pháp dự báo truyền thống, những mô hình này không yêu cầu chi phí vận hành siêu máy tính và có thể vận hành từ máy tính để bàn chất lượng cao.
Tuy nhiên, các chuyên gia nhấn mạnh dữ liệu tốt hơn là cần thiết để tận dụng tối đa khả năng của AI. Parthasarathi Mukhopadhyay, nhà khoa học khí hậu tại Viện Khí tượng Nhiệt đới Ấn Độ, giải thích rằng dữ liệu có độ phân giải cao về mặt không gian và thời gian là rất quan trọng đối với các mô hình AI để nâng cao hiệu quả về độ chính xác theo từng vị trí cụ thể.
Chính phủ Ấn Độ cũng đã có nhiều động thái tích cực nhằm hỗ trợ cho sự phát triển của dự án này như việc thành lập một trung tâm nghiên cứu AI trong dự báo thời tiết để tiếp tục thử nghiệm và tạo ra một mô hình dự báo thời tiết và khí hậu chính xác bằng cách kết hợp AI vào các mô hình truyền thống.
AI được đánh giá đang cách mạng hóa phần lớn các ngành công nghiệp bởi khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và hoàn thành nhiều nhiệm vụ phức tạp theo cách tương tự như con người, thậm chí có thể hiểu rõ và phần nào giải quyết được vấn đề biến đổi khí hậu.
Mới đây, hai tập đoàn hàng đầu Nhật Bản là NEC và Sumitomo cho biết sẽ hợp tác phát triển dịch vụ sử dụng AI để ứng phó hạn hán và hỗ trợ canh tác trên toàn thế giới trong năm 2024. NEC và Sumitomo mong muốn cung cấp các giải pháp hỗ trợ sản xuất lương thực ổn định trong bối cảnh khủng hoảng lương thực do các hiện tượng thời tiết cực đoan thường xuyên xảy ra bởi biến đổi khí hậu. Bằng cách sử dụng AI kết hợp và phân tích lượng dữ liệu lớn liên quan đến việc canh tác như lịch sử trồng trọt trong quá khứ, thông tin từ vệ tinh và cảm biến được lắp đặt tại các trang trại, dịch vụ hỗ trợ của liên minh NEC-Sumitomo sẽ đề xuất các phương pháp canh tác tốt nhất giúp tăng năng suất, đồng thời tiết kiệm nước và phân bón.