 |
Stellerus, một công ty khởi nghiệp công nghệ thời tiết được thành lập từ nghiên cứu của Đại học Khoa học và Công nghệ Hong Kong, là một trong những đơn vị tiên phong đang khai thác tiềm năng thương mại của dự báo thời tiết siêu cục bộ. Sử dụng phương pháp mới, Stellerus kết hợp dự báo lượng mưa với thuật toán máy học để mô phỏng và dự đoán khả năng xảy ra lũ lụt trên từng con phố ở Hong Kong (Trung Quốc) chỉ trong vòng chưa đầy ba phút. Tốc độ này cho phép đưa ra dự báo lũ lụt trước hàng giờ và cập nhật gần như theo thời gian thực.
Giáo sư Hui Su, đồng sáng lập Stellerus, cho biết các cơ quan dự báo thời tiết công vụ hiện chưa đáp ứng được nhu cầu dự báo chuyên biệt cao của các ngành hay doanh nghiệp nhất định, dù nhu cầu này rất lớn. Ngoài dự báo lũ lụt, Stellerus còn ứng dụng AI vào dữ liệu vệ tinh để giám sát khí thải nhà kính từ các nhà máy và tàu thuyền.
Hiện Stellerus đang hợp tác với Taiping Reinsurance (thuộc Tập đoàn Bảo hiểm China Taiping) để phát triển hệ thống cảnh báo lũ lụt sớm, giúp người dân chủ động ứng phó. Ví dụ, chủ xe có thể nhận được tin nhắn cảnh báo di chuyển xe khỏi khu vực có nguy cơ ngập lụt.
Nvidia cũng là một trong những công ty đang ứng dụng AI để nâng cao độ chi tiết của dự báo thời tiết. Hợp tác với chính quyền Đài Loan, Nvidia đã phát triển một mô hình thời tiết AI được huấn luyện dựa trên dữ liệu khí tượng toàn cầu, sau đó sử dụng kỹ thuật máy học để tăng độ phân giải và chi tiết của dự báo. Nghiên cứu này đã được công bố trên tạp chí Nature vào tháng Hai vừa qua.
Mặc dù các mô hình thời tiết AI đang phát triển mạnh mẽ, song một số nhà khí tượng học vẫn tin tưởng vào các mô hình dự báo truyền thống dựa trên vật lý. Meteomatics, một công ty dự báo thời tiết thương mại của Thụy Sỹ, đã ra mắt mô hình độ phân giải cao 1 km cho Mỹ vào tháng Một năm nay, sau khi triển khai phiên bản dành cho châu Âu vào năm 2022. Cả hai mô hình này đều dựa trên các mô hình cổ điển, được tăng cường bằng kỹ thuật xử lý hậu kỳ phức tạp và dữ liệu khí quyển bổ sung thu thập từ đội thiết bị bay không người lái của công ty.
Ông Martin Fengler, Giám đốc điều hành của Meteomatics, cũng nhận định rằng mặc dù mô hình AI tiết kiệm năng lượng hơn, nhưng chúng thường "đơn giản hóa" một số khía cạnh, dẫn đến giảm độ chính xác và tính nhất quán. Ông cho biết hiện chưa có bằng chứng nào cho thấy mô hình AI vượt trội hơn phương pháp truyền thống. Ông Fengler khẳng định: "AI là công cụ hữu ích để cải thiện mô hình cổ điển, chứ không phải để thay thế hoàn toàn".
Về cơ bản, các mô hình thời tiết AI vẫn phụ thuộc vào kho dữ liệu khổng lồ về khí hậu và thời tiết được thu thập bằng các phương pháp dựa trên vật lý. Hầu hết các mô hình AI cũng cần dựa vào hệ thống dự báo truyền thống để khởi động quá trình dự báo.
Vì thế, theo ông Peter Bauer, một nhà khoa học tại Viện khí tượng Max Planck, chính phủ các nước nên tập trung vào thế mạnh của mình, tiếp tục đầu tư vào việc tính toán và bảo vệ các bộ dữ liệu, trong khi khu vực tư nhân có thể tận dụng AI để phát triển các dự báo thời tiết chuyên biệt hơn.
