Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ

0:00 / 0:00
0:00
(Ngày Nay) - Các nhà khoa học Nga đã huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện các cơn bão và lốc xoáy chỉ trong vòng 15-30 phút sau khi hình thành, mở ra khả năng cảnh báo sớm và dự báo chính xác hơn. Với bước phát triển này, việc xử lý dữ liệu thủ công để phát hiện những hiện tượng này trước đây có thể mất hàng tháng, trong khi AI có thể hoàn thành trong vài phút.

Theo phóng viên tại Moskva, hệ thống AI được Viện Vật lý-Kỹ thuật Moskva và Viện Vật lý Khí quyển A.M. Obukhov thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Nga phát triển dựa trên phân tích ảnh chụp vệ tinh để nhận diện các hệ thống đối lưu quy mô trung bình (MCS), những hiện tượng thời tiết có thể phát triển thành mưa lớn, mưa đá hoặc bão. Công nghệ mới này cho phép phát hiện MCS ngay trong giai đoạn đầu, giúp cơ quan tình trạng khẩn cấp phản ứng nhanh hơn, giảm thiểu thiệt hại về người và kinh tế.

Theo các nhà nghiên cứu, các hệ thống MCS ở Nga ảnh hưởng đến hàng nghìn người mỗi năm, gây thiệt hại hàng tỷ ruble. Ví dụ, một MCS hình thành thành bão tại Moskva ngày 29/7/2017, với tốc độ gió giật lên tới 28m/s, đã làm người thiệt mạng và khoảng 170 người bị thương. Việc dự đoán sự xuất hiện của các MCS trong giai đoạn đầu rất khó khăn do đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn và phụ thuộc vào nhiều yếu tố.

Hệ thống AI mới không chỉ giúp phát hiện sớm mà còn hướng tới việc thông báo đến người dân vài giờ trước khi cơn bão hoặc mưa đá diễn ra, từ đó người dân có thời gian ứng phó. Công nghệ cũng có thể hỗ trợ nông dân bảo vệ mùa màng và các công ty vận tải điều chỉnh lộ trình giao hàng.

Hiện các nhà khoa học đang tiếp tục mở rộng cơ sở dữ liệu, cải thiện thuật toán và điều chỉnh hệ thống phù hợp với dữ liệu từ các vệ tinh khí tượng của Nga, với mục tiêu triển khai giám sát MCS tự động trên toàn lãnh thổ. Chuyên gia Vladimir Semenov, đứng đầu phòng thí nghiệm khí hậu học tại Viện Địa lý thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Nga, cảnh báo rằng lượng tuyết bất thường mùa Đông này ở Moskva có thể dẫn đến các hiện tượng thời tiết bất ngờ vào mùa Xuân và mùa Hè.

Do biến đổi khí hậu toàn cầu, trong 40 năm qua mùa hè nước Nga đã ấm hơn 1,5 độ. Các đợt nắng nóng sẽ trở nên thường xuyên hơn. Nhà khí tượng học lưu ý rằng số lượng các hiện tượng thời tiết cực đoan cũng sẽ gia tăng và lượng mưa cũng sẽ lớn hơn.

Góc khuất tại Trường THCS-THPT Hoa Sen - Bài 2: Vai trò của Công ty Địa ốc 9 như thế nào?
Góc khuất tại Trường THCS-THPT Hoa Sen - Bài 2: Vai trò của Công ty Địa ốc 9 như thế nào?
(Ngày Nay) - Trường THCS-THPT Hoa Sen (cơ sở 2) bị Sở Giáo dục và Đào tạo TP.HCM yêu cầu phải dừng các hoạt động giáo dục ngay trước thềm năm học mới 2026-2027. Và phía sau đó là câu chuyện thuê đất và hợp tác đầu tư cùng với Công ty Cổ phần Địa ốc 9 có nhiều góc khuất chưa được sáng tỏ.
UNESCO hỗ trợ thư viện Ukraine thúc đẩy học tập, sức khỏe tinh thần và sức bền cộng đồng
UNESCO hỗ trợ thư viện Ukraine thúc đẩy học tập, sức khỏe tinh thần và sức bền cộng đồng
(Ngày Nay) - Trong lúc xung đột vẫn đang diễn ra, các thư viện trên khắp Ukraine không còn chỉ là nơi người dân tìm đến để đọc sách hay tra cứu thông tin. Ngày càng nhiều người đến thư viện để kết nối với cộng đồng, tìm kiếm thông tin đáng tin cậy, được hướng dẫn và nhận sự hỗ trợ về tinh thần.
Ảnh: Kondou
Lý Cây Bông – Khi sắc màu Tây Nam Bộ gặp nhịp điệu Yosakoi
(Ngày Nay) - Từ “Sài Gòn đẹp lắm” - tác phẩm đánh dấu sự trở lại của Sài Gòn Yosakoi (YOSAGO), đến “Lý Kéo Chài”, YOSAGO dần tìm thấy cho mình một hướng đi: kể những câu chuyện Việt Nam bằng ngôn ngữ của Yosakoi. Nếu “Sài Gòn đẹp lắm” mang đến hình ảnh một Sài Gòn trẻ trung, gần gũi, thì “Lý Kéo Chài” đưa người xem về với không gian sông nước và những âm hưởng dân gian Nam Bộ.
AI đặt ra bài toán mới cho hạ tầng điện trung tâm dữ liệu
AI đặt ra bài toán mới cho hạ tầng điện trung tâm dữ liệu
(Ngày Nay) - Sự phát triển nhanh của trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi yêu cầu đối với hạ tầng trung tâm dữ liệu, trong đó nguồn điện trở thành một trong những yếu tố cần được tính toán lại khi các hệ thống GPU có thể tạo ra mức biến động phụ tải rất lớn trong thời gian ngắn.