Dự báo thời tiết đang chính xác và chi tiết hơn bao giờ hết

Kỷ nguyên dự báo thời tiết bằng máy tính bắt đầu từ năm 1965. 60 năm sau, Cơ quan Khí tượng Anh (Met Office) lại tiếp tục dẫn đầu một cuộc cách mạng công nghệ mới, lần này được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo (AI).

Theo Financial Times, AI đang giúp tăng cường khả năng dự đoán các mô hình mây, lượng mưa và nhiệt độ. Cụ thể, công nghệ này đang mở rộng phạm vi dự báo, từ dự báo tức thời siêu chính xác trong vài giờ, đến trung hạn (3-15 ngày) và hiện tại đã có thể dự đoán thời tiết ở mức cận mùa (2 tuần đến 2 tháng).

"Chúng ta thấy tiềm năng cho một bước thay đổi thực sự trong cách dự báo thời tiết. Theo một cách nào đó, nó cũng tương tự như khi con người bắt đầu sử dụng máy tính", Kirstine Dale, giám đốc AI của Met Office nhận định.

Từ dự báo số đến AI "đầu cuối"

Trước đây, dự báo thời tiết chủ yếu dựa vào dự báo thời tiết số, một quá trình tính toán phức tạp đòi hỏi siêu máy tính xử lý hàng triệu quan sát theo thời gian thực. Các hệ thống AI thời tiết tiên phong hiện vẫn cần đồng hóa dữ liệu cường độ cao, nhưng sau đó chúng sử dụng học máy để dự báo.

AI đang tác động sâu rộng đến lĩnh vực dự báo thời tiết. Ảnh: Financial Times.

Kết quả ban đầu rất khả quan. Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF) cho biết mô hình AI đầu tiên của họ, ra mắt vào tháng 2, đã cải thiện độ chính xác khoảng 20% trên các chỉ số chính như dự đoán đường đi của bão nhiệt đới.

"Công nghệ AI mới sẽ xây dựng dựa trên những cải thiện lớn về độ chính xác dự báo đạt được trong những thập kỷ gần đây. Kể từ đầu những năm 2000, dữ liệu vệ tinh tiên tiến hơn đã có sẵn và khoảng cách về độ chính xác giữa các bán cầu đã biến mất", Florence Rabier, Tổng giám đốc ECMWF nói.

Trước đó, ECMWF cũng cho ra mắt mô hình dự báo toàn cầu AI của riêng mình được gọi là AIFS vào tháng 10/2023.

Nói với Washington Post, nhà khí tượng học Matt Lanza gọi dự báo của AIFS cho bão Francine vào tháng 9 là “điên rồ”. “Bạn sẽ phải phát điên nếu không sử dụng nó hàng ngày trong bộ công cụ dự báo của mình”, chuyên gia nhận xét.

Sau đó, với bão Milton, AIFS đã chỉ ra điểm đổ bộ với độ sai lệch chỉ 21 km trước khi nó đến Florida. Sau thành tích này, nhà khí tượng học Bryan Bennett tuyên bố AIFS là “mô hình chính xác nhất mà thế giới từng có”.

Các mô hình dự báo thời tiết truyền thống đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn và phải được vận hành bởi những người có chuyên môn cao. Ảnh: 7wData.

Tuy nhiên, đó mới chỉ là khởi đầu cho kỷ nguyên AI thống trị lĩnh vực này. Theo Financial Times, thế hệ thứ hai của các hệ thống AI thử nghiệm "đầu cuối" đang nổi lên, hứa hẹn nhiều khả năng thú vị hơn.

Những mô hình này bỏ qua bước đồng hóa dữ liệu và làm việc trực tiếp với các quan sát thô từ vệ tinh, trạm thời tiết để tạo ra cả dự báo toàn cầu và cục bộ.

"Đột nhiên chúng ta đang ở một nơi mà một cảm biến mới có thể được thiết lập và đưa dữ liệu đó vào mô hình rất nhanh", Scott Hosking của Viện Turing nhận xét. Hosking ước tính có khoảng 20-30 mô hình thời tiết AI khác nhau đang ở các giai đoạn phát triển và con số này sẽ tăng lên rất nhanh chỉ trong một năm nữa.

Vai trò của các nhà khí tượng học trong tương lai

Một câu hỏi quan trọng là vai trò của các nhà khí tượng học sẽ như thế nào khi thế giới ngày càng phụ thuộc vào AI.

Mặc dù vậy, các quan chức Met Office tin rằng sự trỗi dậy của công nghệ sẽ không làm mất việc làm của con người. Thay vào đó, các nhà khí tượng học sẽ vẫn cần thiết và thậm chí có thể quan trọng hơn bao giờ hết.

Họ sẽ phải đánh giá sự khác biệt giữa các mô hình AI đối lập, duy trì vai trò quan trọng trong việc đặt các con số dự báo thô vào ngữ cảnh, và truyền đạt mức độ rủi ro cũng như các biện pháp giảm nhẹ. Thực tế, dữ liệu thô vẫn cần được thu thập và kiểm tra để xử lý các bất thường.

"Công nghệ đang biến đổi sự hiểu biết của chúng ta về thời tiết — nhưng với tư cách là một đồng minh mạnh mẽ của các phương pháp dự báo đã được thiết lập từ lâu, chứ không phải là một giải pháp thay thế. Tôi thấy một mối quan hệ ngày càng cộng sinh. Chúng ta cần chúng hoạt động cùng nhau trong một đội", Kirstine Dale lập luận.

Mô hình AI dự báo đường đi của bão so sánh với thực tế. Ảnh: Harvard.

Thêm vào đó, mặc dù triển vọng của AI trong dự báo thời tiết rất tươi sáng, nhưng có một bóng đen lớn đang bao trùm: Nguy cơ thiếu hụt dữ liệu.

Chính quyền Trump đang tìm cách cắt giảm đáng kể ngân sách và nhân sự tại Cục Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia Mỹ (NOAA). Tuy nhiên, NOAA lại đang đóng vai trò là nguồn cung cấp dữ liệu quan trọng từ vệ tinh, phao đại dương, bóng bay và radar. Tất cả dữ liệu này đều được cung cấp miễn phí cho các nhà khí tượng học trên toàn cầu.

"Bất kỳ sự cắt giảm nào về khả năng cung cấp dữ liệu toàn cầu đều là một mối lo ngại lớn. Tôi nghĩ các đợt cắt giảm rất nguy hiểm vào thời điểm khí hậu thực sự đang thay đổi", Richard Turner, giáo sư học máy tại Đại học Cambridge bày tỏ mối lo ngại.

Anh Tuấn