Công nghệ AI đưa cảnh báo thời tiết theo thời gian thực đến vùng lũ Thái Lan, Việt Nam

Vốn dĩ, dự đoán thời tiết là một trong những thách thức phức tạp nhất mà nhân loại phải đối mặt, và nếu được giải quyết sẽ mang lại một số lợi ích sâu rộng nhất. Đối với các doanh nghiệp đóng vai trò cơ bản trong cuộc sống hàng ngày, như trong ngành nông nghiệp và năng lượng tái tạo, dự báo thời tiết đặc biệt quan trọng. 

Sự khác biệt giữa dự báo tốt đến mức độ tuyệt vời lên tới một khoản tiền khổng lồ mỗi năm. Với tất cả những điều đó, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) mới nhất đã trở thành ngọn hải đăng hy vọng tạo ra một thế giới trong đó những dự báo hoàn hảo là tiêu chuẩn.

Khi ngày càng có nhiều trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học trong ngành thành hiện thực, các chuyên gia thời tiết và khí hậu đang sử dụng những công nghệ này để hỗ trợ chứ không thay thế trí thông minh của con người.

Cũng không thể phủ nhận, càng ngày các mô hình AI càng cải thiện chất lượng dự đoán thời tiết, khí hậu và thiên tai. Nhờ nó mà các quy trình công việc mới sử dụng các mô hình thời tiết tốt hơn để cải thiện kết quả kinh doanh, hoạt động và ứng phó dễ dàng, kịp thời với các sự kiện thời tiết.

AI có thể là một công cụ rất mạnh để dự báo thời tiết với độ chính xác cao, vì nó 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, mẫu và học hỏi từ bối cảnh lịch sử để đưa ra dự báo chính xác hơn.

Chính vì điều này, cùng với thiệt hại do trận lũ quét năm 2021, nó đã khiến một nhà máy điện tử tại khu công nghiệp Bangpoo của Thái Lan đăng ký dịch vụ dự báo thí điểm từ Weathernews, một công ty thời tiết hàng đầu của Nhật Bản. Dịch vụ ra mắt cho phép nhà máy bên ngoài Bangkok theo dõi khả năng thay đổi thời tiết đột ngột gần đó trong khoảng thời gian ba giờ.

Cục Khí tượng Thái Lan thường chỉ cung cấp dự báo hàng ngày theo khu vực. Vì thế mà Weathernews sử dụng AI để thu thập và phân tích dữ liệu cho các siêu dự báo địa phương theo thời gian thực liên tục. Nó cảnh báo khách hàng về các trận động đất và lũ lụt có thể xảy ra, cho phép công ty nhanh chóng dựng rào chắn hoặc di chuyển thiết bị để tránh thiệt hại.

Weathernews cũng làm việc với chính quyền địa phương để lắp đặt radar của mình, dự kiến sẽ mang lại độ chính xác cho các dự báo của nó ở Thái Lan ngang bằng với ở Nhật Bản.

Công ty có kế hoạch ra mắt đầy đủ công nghệ dự báo dựa trên AI ở Thái Lan vào đầu tháng 3 và ở Việt Nam ngay sau tháng 6/2023. Weathernews cho biết họ sẽ là công ty đầu tiên thiết lập thiết bị của riêng mình và cung cấp dịch vụ như vậy ở châu Á. Chủ tịch Chihito Kusabiraki cho biết, Weathernews muốn doanh thu từ nước ngoài chiếm 70% đến 80% tổng doanh thu, tăng từ khoảng 40% hiện nay.

Những tiến bộ chậm chạp trong quản lý thiên tai, kết hợp với mật độ dân số dày đặc, khiến các quốc gia châu Á đặc biệt dễ bị tổn thương trước thiên tai. Theo báo cáo của Ngân hàng Phát triển Châu Á, châu Á đang phát triển đã gánh chịu 76% số nạn nhân của thảm họa và 25% thiệt hại về tài chính do thiên tai gây ra trên toàn cầu trong giai đoạn 2010-2020.

Tổ chức Khí tượng Thế giới cho biết các mối nguy hiểm liên quan đến thời tiết và nước đã gây ra thiệt hại 35,6 tỷ USD ở châu Á trong năm 2021. Philippines được xếp hạng là quốc gia dễ bị thiên tai nhất vào năm 2021 trong Chỉ số Rủi ro Thế giới hàng năm, do hiệp hội các nhóm viện trợ của Đức tổng hợp, và có nhiều quốc gia châu Á khác được xếp vào nhóm có rủi ro rất cao.

Một số công ty khởi nghiệp khác cũng đang khám phá các cơ hội liên quan đến thời tiết ở châu Á. Atmo có trụ sở tại California đã ký một thỏa thuận với chính quyền Indonesia để xây dựng một hệ thống cảnh báo sớm lũ quét, và lốc xoáy, đồng thời cũng đang đàm phán với chính quyền các nước láng giềng.

Spectee có trụ sở tại Tokyo có kế hoạch sử dụng AI để phân tích ảnh và bình luận trên mạng xã hội nhằm vạch ra các thảm họa thiên nhiên ở Philippines. Công ty đã bắt đầu nghiên cứu khả thi vào năm ngoái và sẽ thành lập một đơn vị địa phương sau khi tìm được đối tác. Spectee, được thành lập vào năm 2011, cung cấp các dịch vụ tương tự cho 700 khách hàng ở Nhật Bản bao gồm các công ty và thành phố.

Satoshi Negoro, giám đốc điều hành của Spectee cho biết: "Châu Á đang tụt hậu trong việc tạo ra các hệ thống thông tin thảm họa, vì vậy có cơ hội lớn cho các dịch vụ dựa trên công nghệ đám mây".

Không chỉ dừng tại đó, công ty Ninecosmos của Trung Quốc đã sử dụng AI để tư vấn cho các công ty vận tải hàng hóa, bao gồm China COSCO Shipping, hơn 2.000 lần về các tuyến đường tối ưu dựa trên điều kiện thời tiết kể từ khi ra mắt vào năm 2018. Công ty này cũng đã phát triển một dịch vụ dự báo ô nhiễm không khí.

Mặc dù có tiềm năng cho các dịch vụ liên quan đến thời tiết, nhưng các sản phẩm được thiết kế cho khách hàng ở các nền kinh tế tiên tiến có thể không phù hợp với túi tiền của các công ty và cơ quan chính phủ ở Châu Á mới nổi. Vì thế mà việc phát triển các dịch vụ phù hợp với nhu cầu và tình hình tài chính địa phương mới là chìa khóa thành công của ngành trong khu vực này.