Công cụ dự báo thời tiết Trí tuệ nhân tạo sẽ giúp con người như thế nào?

Trong thời đại công nghệ phát triển nhanh chóng, con người say mê AI, viết tắt của trí tuệ nhân tạo. Nhiều bộ phim và chương trình truyền hình đề cập đến kỹ thuật phù thủy này, cho dù đó là sinh vật AI đóng vai chính trong bộ phim Marvel yêu thích của chúng ta hay việc tạo ra những thế giới giàu trí tưởng tượng mô tả sự tiếp quản của rô-bốt hậu tận thế. Nhưng giờ đây, các nhà nghiên cứu đang xem xét các ứng dụng thực tế của AI trong thế giới thực, mà cụ thể là trong lĩnh vực dự báo thời tiết.

Trong một cuộc phỏng vấn gần đây bên lề hội nghị thượng đỉnh về khí hậu COP27 ở Ai Cập, Giám đốc điều hành Atmo Alexander Levy đã mô tả châu Á-Thái Bình Dương là một "khu vực cực kỳ chiến lược" do dân số đông, dễ bị ảnh hưởng bởi thời tiết khắc nghiệt, và nhu cầu cải thiện dự báo thời tiết "cực kỳ cấp bách".

Nhận xét này được đưa ra khi Tổ chức Khí tượng Thế giới tuần trước ước tính rằng, châu Á đã chịu thiệt hại kinh tế gần 36 tỷ USD chỉ riêng do các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt trong năm 2021, với gần 50 triệu người bị ảnh hưởng.

Atmo Alexander Levy, cũng là một trong những người sáng lập Atmo, cho rằng trí tuệ nhân tạo là chìa khóa để cải thiện khả năng dự báo, cho biết bản chất tự điều chỉnh của máy học có nghĩa là nó có thể dự đoán chính xác hơn nhiều các sự kiện thời tiết khắc nghiệt, khác với các tiêu chuẩn lịch sử khi nhiệt độ toàn cầu tăng lên.

Levy cho biết các hệ thống AI "bắt kịp tốc độ biến đổi khí hậu dễ dàng hơn nhiều vì cốt lõi của chúng được thiết kế để học hỏi nhanh chóng từ dữ liệu khổng lồ và điều chỉnh dựa trên các tình huống mới xuất hiện", đồng thời lưu ý rằng các hệ thống từ Atmo có thể tự động cập nhật cứ sau 15 ngày.

Ông nhận định, AI có thể là một công cụ rất mạnh để dự báo thời tiết với độ chính xác cao vì nó còn tự mô phỏng theo các phương tiện dự báo truyền thống thông qua quan sát thời tiết. Lợi thế của AI là nó có thể đi qua nhiều bộ dữ liệu để quan sát dữ liệu thời gian thực, đối chiếu thông tin chi tiết trong các mẫu dữ liệu và học hỏi từ bối cảnh lịch sử để đưa ra dự báo chính xác nhất có thể.

Để dự báo thời tiết, các nhà khí tượng học thu thập và xử lý các quan sát về nhiệt độ và áp suất, đồng hóa các biến đó thành các mô hình máy tính số, ngoại suy các mô hình trong tương lai và sử dụng các dự đoán làm điểm khởi đầu cho các lần lặp lại trong tương lai.

Các cảm biến thời tiết và bộ ghi dữ liệu trên các vệ tinh thời tiết, trên mặt đất và trong các đại dương trên khắp thế giới đang cung cấp vô số dữ liệu về thời tiết và khí hậu trong thời gian thực bằng cách sử dụng IoT trên toàn cầu. Lượng thông tin trên thế giới quá rộng lớn và quá tải để con người hoặc thậm chí các chương trình máy tính truyền thống có thể phân tích và quét các mẫu để tìm ra các mẫu số chung. Đó là một vấn đề bởi vì nếu không thể hiểu được lượng thông tin khổng lồ này, thì chúng ta sẽ không sử dụng dữ liệu này để làm lợi cho mình.

May mắn thay, với các hệ thống trí tuệ nhân tạo, học máy, mạng thần kinh, học sâu và khả năng nhận dạng mẫu của chúng, đây là điều có thể dễ dàng thực hiện được. Có thể cung cấp lượng dữ liệu khổng lồ vào hệ thống AI để hệ thống học cách phát hiện sét và lốc xoáy trong cơn bão. Loại nhận dạng mẫu này có thể được áp dụng cho cả bộ dữ liệu thời tiết và khí hậu để phát hiện các mẫu có thể dẫn đến những cơn bão tàn phá, hoặc bão tuyết tàn khốc trong tương lai.

Được thành lập vào năm 2020, Atmo phát triển các hệ thống dự báo thời tiết, hệ thống cảnh báo sớm và mô hình thời tiết dựa trên AI, chủ yếu hợp tác với các cơ quan khí tượng quốc gia để tích hợp vào cơ sở hạ tầng hiện có của họ cho các nhiệm vụ như ứng phó với thảm họa.

Quốc gia Đông Phi Uganda đã sử dụng công nghệ của công ty này, cũng như Pháp và Đức trong các dự án cụ thể, trong khi hệ thống cảnh báo sớm cho Indonesia dự kiến sẽ sớm ra mắt. Atmo cho biết quân đội Hoa Kỳ cũng là một đối tượng khách hàng tiềm năng lâu dài của họ. Nhu cầu toàn cầu về công nghệ dự báo thời tiết đang tăng lên nhanh chóng, với những gã khổng lồ CNTT như IBM và các nhà khai thác công nghệ của Tập đoàn Fujitsu, Nhật Bản.

Theo Liên Hợp Quốc, một nửa số quốc gia trên thế giới thiếu hệ thống cảnh báo sớm để giúp cộng đồng chuẩn bị cho các sự kiện nguy hiểm liên quan đến khí hậu, với các quốc đảo nhỏ đang phát triển ở những nơi như Thái Bình Dương thường có phạm vi phủ sóng yếu. Ủy ban Toàn cầu về Thích ứng có trụ sở tại Hà Lan ước tính rằng việc chi 800 triệu USD cho các hệ thống như vậy có thể tránh được thiệt hại từ 3 tỷ đến 16 tỷ USD hàng năm, cũng như bảo vệ tính mạng con người.

Tại COP27, LHQ kêu gọi đầu tư để đảm bảo mọi người trên hành tinh đều được bao phủ bởi hệ thống cảnh báo sớm trong vòng 5 năm. Levy nói rằng các quốc gia giàu có thường sử dụng các hình thức dự báo truyền thống cấp độ tiên tiến mà các quốc gia nghèo hơn, dễ bị tổn thương do khí hậu không thể chi trả. Ông nói rằng trí tuệ nhân tạo và máy học góp phần làm cho các hệ thống hoạt động hiệu quả hơn, điều này cũng khiến chúng trở nên có "giá cả phải chăng hơn".

Công ty Atmo cho biết, họ đã ký một thỏa thuận hợp tác để cung cấp một hệ thống cảnh báo sớm lũ quét và lốc xoáy ở Indonesia, mà Levy nói là "một trong những thách thức lớn nhất đối với tất cả các ngành khí tượng học trên toàn thế giới", do dải đại dương rộng lớn của nhiều quần đảo chứa hàng ngàn hòn đảo trải rộng.

Trong khi đó, công ty khởi nghiệp cũng đang "thảo luận" với các quốc gia Đông Nam Á khác, theo Levy, và đang trong quá trình lập kế hoạch với các đối tác ở Nhật Bản cho một hệ thống có thể hoạt động trực tuyến vào năm 2023. "Chúng tôi dự đoán rằng trong 10 năm tới... hầu hết mọi quốc gia sẽ chuyển đổi từ cách dự đoán thời tiết cổ điển sang cách mới dựa trên công nghệ AI này", ông nói. "Điều đó sẽ cải thiện đáng kể khả năng ứng phó với biến đổi khí hậu của nhân loại".