Các nhà nghiên cứu của Google DeepMind vừa tiết lộ một mô hình dự đoán thời tiết dựa trên AI có độ chính xác cao mà họ cho rằng đánh dấu "một bước ngoặt trong dự báo thời tiết".
Các nhà nghiên cứu của Google DeepMind vừa tiết lộ một mô hình dự đoán thời tiết dựa trên AI có độ chính xác cao mà họ cho rằng đánh dấu “một bước ngoặt trong dự báo thời tiết”.
Trong một bài báo đăng trên Science, Remi Lam- nhà khoa học nghiên cứu tại DeepMind, cho biết chương trình của họ nhanh hơn và chính xác hơn các phương pháp dự báo hiện tại và có thể xác định chính xác các đặc điểm như áp suất không khí, nhiệt độ, độ ẩm và gió trước tới 10 ngày.
Remi Lam cho biết, mô hình GraphCast “vượt trội đáng kể so với các hệ thống xác định hoạt động chính xác nhất trên 90% trong số 1.380 mục tiêu xác minh”.
Cơ sở dự báo thời tiết trong nhiều thập kỷ đã dựa vào các công thức NWP (dự đoán thời tiết số), các phương trình dựa trên vật lý phức tạp bao gồm số lượng lớn các biến số.
Cách tiếp cận đó quét qua dữ liệu được thu thập bởi các trạm thời tiết, vệ tinh và thiết bị trên đại dương để dự đoán quỹ đạo của các vệt nhiệt, không khí và hơi nước toàn cầu. Thông tin đầu vào bổ sung từ các chuyên gia phân tích và việc cập nhật liên tục các thuật toán góp phần mang lại kết quả đầu ra chính xác. Nhưng ngay cả với siêu máy tính, toàn bộ quá trình này vẫn tiêu tốn nhiều thời gian, năng lượng và chi phí.
DeepMind đã cải thiện phương pháp này bằng cách đào tạo các mô hình học máy với dữ liệu thời tiết có giá trị trong 39 năm. Loại bỏ các phương trình dựa trên vật lý, mạng dây của GraphCast xử lý dữ liệu lịch sử ở tốc độ lớn hơn 1.000-10.000 so với các hệ thống dự đoán
thông thường.
HẢI HUỲNH (nguồn: TechXplore)
