Ứng dụng AI để nâng cao độ chính xác trong dự báo thời tiết

Ấn Độ ứng dụng AI để dự báo thời tiết

Ấn Độ đang đẩy mạnh hoạt động dự báo thời tiết bằng cách tích hợp AI nhằm nâng cao tính chính xác trong bối cảnh đất nước này phải đối mặt với sự gia tăng các hiện tượng thời tiết cực đoan như lũ lụt và hạn hán.

Một quan chức hàng đầu của Cục Khí tượng Ấn Độ (IMD) nhấn mạnh rằng việc tích hợp AI trong dự báo thời tiết rất quan trọng đối với một quốc gia có dân số đông và ngành nông nghiệp quan trọng như Ấn Độ.

Trong những năm gần đây, hiện tượng nóng lên toàn cầu đã làm gia tăng các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt, Ấn Độ cũng chịu ảnh hưởng lớn. Theo Trung tâm Khoa học và Môi trường, ước tính gần 3.000 người ở Ấn Độ đã thiệt mạng vì thời tiết khắc nghiệt chỉ riêng trong năm 2023. Trước những thách thức này, nhu cầu dự báo thời tiết chính xác và kịp thời trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Trên toàn thế giới, các cơ quan thời tiết đang ngày càng đẩy mạnh ứng dụng AI vì tiềm năng cắt giảm chi phí và nâng cao hiệu quả dự báo. Văn phòng Met của Anh cho biết AI có thể “cách mạng hóa” việc dự báo thời tiết và một mô hình gần đây do Google tài trợ đã chứng minh hiệu suất vượt trội so với các phương pháp dự báo truyền thống.

Vai trò quan trọng của dự báo chính xác ở Ấn Độ và việc ứng dụng AI

Dự báo thời tiết chính xác rất quan trọng đối với Ấn Độ, vì quốc gia này có hơn 1,4 tỷ người sinh sống và là quốc gia cung cấp sản lượng gạo, lúa mì và đường lớn thứ hai của thế giới

IMD hiện đang sử dụng các mô hình tính toán chạy trên siêu máy tính để đưa ra dự báo. Việc tích hợp AI với mạng quan sát mở rộng sẽ giúp tạo ra dữ liệu dự báo chất lượng cao với chi phí thấp hơn.

K.S. Hosalikar, người đứng đầu bộ phận nghiên cứu và dịch vụ khí hậu tại IMD, nói với Reuters rằng IMD đang phát triển các mô hình và tư vấn về khí hậu dựa trên AI nhằm cải thiện độ chính xác và chất lượng của dự báo.

IMD đã sử dụng AI để đưa ra cảnh báo công khai về các đợt nắng nóng và các bệnh liên quan như sốt rét. Họ cũng dự định tăng cường các đài quan sát thời tiết và cung cấp dữ liệu có độ phân giải cao hơn để phục vụ việc dự báo.

Saurabh Rathore, trợ lý giáo sư tại Viện Công nghệ Ấn Độ - Delhi, nhấn mạnh tính hiệu quả về mặt chi phí của các mô hình AI. Không giống như các phương pháp dự báo truyền thống, những mô hình này không yêu cầu chi phí vận hành siêu máy tính và có thể vận hành từ máy tính để bàn chất lượng cao.

Tuy nhiên, các chuyên gia nhấn mạnh dữ liệu tốt hơn là cần thiết để tận dụng tối đa khả năng của AI. Parthasarathi Mukhopadhyay, nhà khoa học khí hậu tại Viện Khí tượng Nhiệt đới Ấn Độ, giải thích rằng dữ liệu có độ phân giải cao về mặt không gian và thời gian là rất quan trọng đối với các mô hình AI để nâng cao hiệu quả về độ chính xác theo từng vị trí cụ thể.

Chính phủ Ấn Độ cũng đã có nhiều động thái tích cực nhằm hỗ trợ cho sự phát triển của dự án này như việc thành lập một trung tâm nghiên cứu AI trong dự báo thời tiết để tiếp tục thử nghiệm và tạo ra một mô hình dự báo thời tiết và khí hậu chính xác bằng cách kết hợp AI vào các mô hình truyền thống.

Góc nhìn quốc tế: AI trong dự báo thời tiết toàn cầu

Ngoài Ấn Độ, Trung Quốc cũng đã tuyên bố sử dụng AI để nâng cao độ chính xác trong dự báo thời tiết, đặc biệt đối với các thảm họa thời tiết trầm trọng gây ra bởi sóng nhiệt, mưa lớn và bão.

Phòng thí nghiệm AI Thượng Hải, phối hợp với Trung tâm Khí tượng Quốc gia Trung Quốc và Cơ quan Khí tượng Thượng Hải, triển khai hệ thống dự báo thời tiết tiên tiến dựa trên AI có tên là Fengwu. Hệ thống này có khả năng đưa ra dự báo và cảnh báo khí tượng và thời tiết chính xác hơn đối với những cơn bão đang đến gần.

Độ chính xác của Fengwu khi dự báo bão Doksuri, cơn bão mạnh nhất đổ bộ vào Trung Quốc trong mùa hè vừa qua, vượt trội hơn hẳn so với cả Trung tâm dự báo thời tiết châu Âu (ECMWF) và Trung tâm Dự báo môi trường quốc gia Hoa Kỳ (NCEP). Tương tự, đối với cơn bão Khanun, dự đoán của Fengwu cũng ít sai số hơn so với dự đoán của ECMWF và NCEP.

Được phát triển bởi nhiều tổ chức khác nhau của Trung Quốc và được công bố vào tháng 4/2023, mô hình Fengwu sử dụng công nghệ học sâu đa nhiệm và đa mô mình. Hệ thống này có khả năng cung cấp các dự báo khí tượng toàn cầu có độ chính xác cao trong 10 ngày tới chỉ trong 30 giây, cải thiện đáng kể so với các mô hình truyền thống dựa vào siêu máy tính.

Trong khi dự đoán thời tiết bằng AI cho thấy nhiều tiềm năng hứa hẹn, các nhà nghiên cứu cho biết cũng cần phải cải tiến hơn nữa. Mục tiêu của họ là đạt được độ chính xác cấp quận và cuối cùng mở rộng những dự đoán này đến cấp đường phố.

Một hệ thống dự báo thời tiết khác cũng dựa trên AI do Trung Quốc phát triển là Pangu-Weather. Một nhóm nghiên cứu của công ty điện toán đám mây Huawei Cloud đã công bố kết quả nghiên cứu hệ thống Pangu-Weather trên tạp chí Nature hồi tháng 7.

Mặc dù việc dự đoán thời tiết vẫn còn nhiều thách thức nhưng những mô hình AI này được kỳ vọng sẽ bổ sung cho các mô hình vật lý truyền thống trong tương lai. Ô hình dự báo dựa trên AI có thể giúp cung cấp thông tin dự báo thời tiết chính xác hơn cho các ngành như nông lâm nghiệp, chăn nuôi, đánh bắt thủy sản, hàng không, hàng hải, từ đó góp phần hỗ trợ các sáng kiến về trung hòa carbon, ngăn ngừa và giảm thiểu thảm họa và an ninh năng lượng.

Các mô hình Fengwu và Pangu đã chứng tỏ được hiệu quả của mình trong việc dự đoán các cơn bão gần đây. Đài quan sát Khí tượng Trung ương Trung Quốc có kế hoạch tiếp tục tích hợp AI vào dự báo thời tiết, đặc biệt là theo dõi bão.

Sự tham gia của khu vực tư nhân vào các dịch vụ thời tiết ứng dụng AI

Các công ty ở các nước châu Á khác, như Thái Lan và Việt Nam, ngày càng sử dụng AI để bảo vệ khách hàng khỏi những thảm họa liên quan đến thời tiết.

Sau trận lũ quét năm 2021 gây thiệt hại đáng kể, một nhà máy điện tử ở khu công nghiệp Bangpoo của Thái Lan đã đăng ký tham gia dịch vụ dự báo thí điểm do Weathernews, một công ty thời tiết Nhật Bản cung cấp. Bắt đầu vào đầu năm 2023, dịch vụ này cung cấp dự báo cấp địa phương theo thời gian thực, cụ thể là dự đoán những thay đổi thời tiết trong vòng ba giờ, góp phần cải thiện đáng kể khả năng dự báo khu vực hàng ngày của Cục Khí tượng Thái Lan.

Hệ thống AI của Weathernews thu thập và phân tích dữ liệu để đưa ra những dự báo chính xác này, cảnh báo khách hàng về các cơn bão và lũ lụt có thể xảy ra. Điều này cho phép doanh nghiệp thực hiện các biện pháp phòng ngừa như dựng rào chắn hoặc di dời thiết bị. Ngoài ra, công ty đang hợp tác với chính quyền địa phương để lắp đặt hệ thống radar ở Thái Lan, nhằm đạt được mức độ dự báo chính xác dự báo như ở Nhật Bản.

Weathernews đã ra mắt dịch vụ dự báo thời tiết dựa trên AI tại Thái Lan vào tháng 3 và tại Việt Nam vào tháng 6, trở thành công ty đầu tiên ở châu Á thiết lập thiết bị của riêng mình và cung cấp dịch vụ như vậy. Chủ yếu phục vụ các nhà cung cấp dịch vụ hậu cần, Weathernews đặt mục tiêu mở rộng cơ sở khách hàng lên 500, bao gồm các nhà sản xuất điện tử và ô tô, nhằm tăng doanh thu hàng năm tại Thái Lan và Việt Nam lên 3 tỷ Yên (khoảng 22,6 triệu USD).

Chủ tịch Weathernews Chihito Kusabiraki đặt mục tiêu tăng doanh thu ở nước ngoài từ 70% - 80% từ mức 40% hiện tại. Việc mở rộng này rất quan trọng vì các quốc gia châu Á với mật độ dân số dày đặc đặc biệt dễ bị ảnh hưởng bởi thiên tai. Theo Ngân hàng Phát triển châu Á (ADB), khu vực châu Á đang phát triển chiếm 76% số nạn nhân thiên tai và 25% tổng thiệt hại tài chính toàn cầu do thiên tai gây ra từ năm 2010 đến năm 2020.

Năm 2021, có tổng cộng hơn 100 sự kiện thiên tai ở châu Á, trong đó 80% là lũ lụt và bão. Những điều này dẫn đến gần 4.000 trường hợp tử vong, khoảng 80% là do lũ lụt. Nhìn chung, có 48,3 triệu người bị ảnh hưởng trực tiếp bởi những hiểm họa này, gây ra tổng thiệt hại kinh tế là 35,6 tỷ USD. Đáng chú ý, Philippines được xếp hạng là quốc gia dễ bị thiên tai nhất trong WorldRiskIndex, nhấn mạnh tính dễ bị tổn thương của khu vực trước những sự kiện như vậy.

Các công ty khởi nghiệp cũng đang khai thác các cơ hội liên quan đến công nghệ thời tiết trên khắp châu Á. Atmo có trụ sở tại California đang phát triển một hệ thống cảnh báo sớm lũ quét và lốc xoáy ở Indonesia và hiện đang thảo luận với các nước láng giềng. Trong khi đó, Spectee có trụ sở tại Tokyo đang sử dụng dữ liệu truyền thông xã hội để lập bản đồ thảm họa ở Philippines và đang có kế hoạch thành lập một đơn vị địa phương để mở rộng các dịch vụ đã cung cấp cho 700 khách hàng ở Nhật Bản.

Kể từ năm 2018, Ninecosmos của Trung Quốc đã tư vấn cho các công ty, bao gồm cả COSCO Shipping của Trung Quốc, về các tuyến vận chuyển tối ưu dựa trên điều kiện thời tiết. Ngoài ra, công ty còn phát triển dịch vụ dự báo ô nhiễm không khí, mở rộng hơn nữa phạm vi của các giải pháp khí tượng./.