Theo một nghiên cứu đăng trên tạp chí thiên nhiên Mới đây, các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng mạng thần kinh 3D có thể dự đoán thời tiết toàn cầu với độ chính xác từ trung bình đến chính xác.

Nhóm R&D lập mô hình khí tượng quy mô lớn thuộc Huawei Cloud đã đề xuất một mạng thần kinh 3D thích ứng với hệ tọa độ trái đất trong nghiên cứu, có thể xử lý dữ liệu khí tượng 3D phức tạp và không nhất quán.

Mô hình thời tiết tương đối lớn Pangu-Weather đã được đào tạo dựa trên dữ liệu toàn cầu trong gần 40 năm và đã thu được các thông số cấp tỷ trong vòng hai tháng.

Pangu Weather có thể hoàn thành dự báo thời tiết toàn cầu 24 giờ chỉ trong 1,4 giây, bao gồm độ ẩm, tốc độ gió, nhiệt độ, áp suất mực nước biển và các yếu tố khác. Hệ thống dự đoán nhanh gấp 10.000 lần so với các phương pháp số truyền thống.

Lấy ví dụ cụ thể, đối với siêu bão “Mawar” vào tháng 5 năm ngoái, Pangu Weather đã thực hiện tốt, dự báo trước 5 ngày về đường đi của bão.

Mô hình cũng cho thấy kết quả dự báo tốt hơn từ dữ liệu được phân tích lại từ tất cả các thử nghiệm so với các phương pháp dự đoán thời tiết bằng số (NWP).

Ngày nay, dự báo thời tiết hàng ngày, cảnh báo thiên tai nghiêm trọng và dự đoán biến đổi khí hậu đều được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp này dựa trên điện toán hiệu năng cao và các mô hình vật lý phức tạp. Tuy nhiên, cách tiếp cận này đòi hỏi rất nhiều máy móc và thời gian tính toán.

Tác giả của báo cáo, ông Tian Qi, chuyên gia cao cấp về trí tuệ nhân tạo tại nhà cung cấp dịch vụ đám mây Huawei Cloud (Trung Quốc), cho biết một phương pháp NWP điển hình cần 4-5 giờ tính toán trên một máy tính, một siêu máy tính với 3.000 máy chủ trong cụm. dự đoán thời tiết toàn cầu trong 10 ngày tới.

Mặc dù vậy, độ chính xác của các phương pháp dựa trên AI mới này vẫn thấp hơn đáng kể so với các phương pháp dự báo thời tiết bằng số. Đồng tác giả của báo cáo, ông Bi Kaifeng cũng thừa nhận những hạn chế của hệ thống dự báo thời tiết dựa trên AI, cho biết hệ thống này vẫn phụ thuộc nhiều vào dữ liệu được phân tích lại và cần cải thiện khả năng của mình. .

Saida cho biết: “Chúng tôi tin rằng các phương pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo nên cùng tồn tại với các phương pháp số truyền thống để cung cấp các dịch vụ dự báo thời tiết chính xác và đáng tin cậy hơn”.