Mô hình dự báo thời tiết của Google AI chuẩn hơn truyền thống
Mô hình dự báo thời tiết bằng AI của Google có độ chính xác gấp 10 lần so với Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia Mỹ, chỉ mất từ 5 - 10 phút để dự báo.
Theo Vietnamplus, mới đây, một nhà khoa học của Google cho biết hãng này có thể cải thiện đáng kể dự báo thời tiết bằng cách sử dụng máy học, một loại công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI).
Dự báo chính xác thời tiết có thể là thách thức, đặc biệt đối với các sự kiện ngoài trời thường bị ảnh hưởng bởi mưa, gió.
Tuy nhiên, Google cho biết họ hiện đang tiến hành nghiên cứu phát triển mô hình học máy nhằm giải quyết thách thức này và đưa ra dự báo trong khoảng thời gian gần.
Bà Carla Bromberg, một nhà khoa học nghiên cứu hàng đầu tại dự án AI vì lợi ích xã hội của Google, cho biết, mô hình "dự báo tức thời" tập trung vào dự báo thời tiết trong vòng sáu giờ.
Khi trao đổi với phóng viên ở Seoul, bà Carla Bromberg cho biết: "Một lợi thế đáng kể của học máy là suy luận về mặt tính toán, cho phép dự báo gần như tức thời”.
ảnh: mô hình của Google có độ chính xác gấp 10 lần so với HRRR, chỉ mất từ 5 đến 10 phút để dự báo.
Không giống như các phép đo thông thường được sử dụng bởi các cơ quan thời tiết trên toàn cầu, chương trình của Google sử dụng phương pháp không có vật lý, nghĩa là mạng lưới thần kinh sẽ học cách ước tính vật lý khí quyển từ các ví dụ đào tạo, chứ không phải bằng cách kết hợp kiến thức trước về cách thức hoạt động của khí quyển.
Thế giới số cho biết, so với các phương pháp phát sóng truyền thống, gồm chỉ số High Resolution Rapid Refresh (HRRR), thuật toán dòng quang (OF) và mô hình bền bỉ, mô hình của Google AI vượt trội hơn cả ba. Sử dụng các biểu đồ chính xác, chất lượng phát sóng được thể hiện trên mô hình U-Net tốt hơn nhiều.
Nhưng điều quan trọng cần lưu ý là, mô hình HRRR bắt đầu vượt trội hơn so với kết quả của Google AI khi thời gian dự đoán kéo dài khoảng 5-6 giờ.
Hơn nữa, mô hình cung cấp dự đoán tức thời. Đây là một lợi thế bổ sung vì các phương pháp truyền thống như HRRR có độ trễ tính toán là 1-3 giờ. Điều này cho phép mô hình học máy hoạt động trên các dữ liệu mới.
Bên cạnh đó, bà Carla Bromberg cho biết kết quả của Google được so sánh với mô hình dự báo số có độ phân giải nhanh (HRRR) của Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia Mỹ. Nhà khoa học này tuyên bố rằng mô hình của Google có độ chính xác gấp 10 lần so với HRRR, chỉ mất từ 5 đến 10 phút để dự báo.
Tuy nhiên, mô hình số được sử dụng trong HRRR không hoàn toàn bị thay thế bởi cách làm này có thể đưa ra dự đoán dài hạn tốt hơn, một phần vì HRRR sử dụng mô hình vật lý 3D đầy đủ - vốn hình ảnh 2D khó quan sát sự hình thành của đám mây hơn dẫn đến khó khăn hơn trong việc tìm hiểu các quy trình đối lưu.
Google cho biết họ hiện không có kế hoạch thương mại hóa nghiên cứu này nhưng đang chia sẻ sản phẩm nghiên cứu với công chúng.
Nguyệt Hằng
