Khoa học kỹ thuật và công nghệ

Trí tuệ nhân tạo giúp dự đoán bão tốt hơn (15/10/2021)

Một phương pháp học máy mới cải thiện khả năng dự đoán của các mô hình bão, đưa ra một bức tranh chính xác hơn về những cơn bão tăng cường nhanh chóng.

Các mô hình dự báo giúp chúng ta dự đoán thời điểm, địa điểm và cường độ bão như thế nào. Nhưng với những cơn bão tăng cường độ nhanh chóng thì ngay cả những mô hình tốt nhất cũng khó dự báo được. Việc dự báo chính xác những viễn cảnh chớp nhoáng khi các cơn bão dữ dội xuất hiện và mạnh lên vẫn đang là điểm mù trong cộng đồng dự báo bão.

Giờ đây, một mô hình mới phát triển sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) của các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương (PNNL) thuộc Bộ Năng lượng Hoa Kỳ có thể dự báo cường độ bão tốt hơn cả trong tương lai gần và theo các kịch bản khí hậu tương lai. Mô hình này chính xác hơn những mô hình đang được sử dụng ở cấp quốc gia, và có thể chạy trên máy laptop thông thường, giúp những người không sử dụng máy tính hiệu năng cao cũng có thể tiếp cận.

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Weather and Forecasting số tháng 8 của Hiệp hội Khí tượng Hoa Kỳ. Mã nguồn của mô hình đã được chia sẻ cho cộng đồng.

Trên thực tế, một số mô hình bão theo dõi các mối quan hệ thống kê giữa hành vi bão và các địa điểm. Một số khác tính toán chuyển động phức tạp diễn ra trong khí quyển. Khi kết hợp với nhau, các mô hình này giúp những người chỉ huy sự cố huy động được các nguồn lực máy bay cứu hộ hoặc tàu thuyền để giúp các cộng đồng ven biển chuẩn bị tốt hơn với những thảm họa tự nhiên.

Nhưng cũng giống như bất kỳ mô phỏng một hệ thống phức tạp nào, những mô hình đó đều có lỗi. Karthik Balaguru, nhà khoa học trái đất ở PNNL và là đồng tác giả của nghiên cứu nói. “Có rất nhiều ví dụ về dự báo bão thất bại. Nếu chúng ta nói với mọi người rằng cơn bão sẽ là cấp 2, nhưng đột nhiên nó trở thành bão cấp 4, tất nhiên đó là một vấn đề lớn”.

Để giải quyết nhu cầu dự đoán cường độ bão tốt hơn, Balaguru và các đồng tác giả đã tìm đến kỹ thuật học sâu (deep learning). Các nhà nghiên cứu sẽ cung cấp thông tin cho các thuật toán để phát hiện mối quan hệ giữa hành vi bão và các yếu tố khí hậu như nhiệt lưu trữ trong đại dương, tốc độ gió và nhiệt độ không khí. Các thuật toán sau đó hình thành dự đoán về các đường đi mà bão có thể qua, độ mạnh và tốc độ tăng cường độ của bão.

Nhóm nghiên cứu rất vui mừng bởi mô hình của họ có khả năng dự báo hành vi bão thay đổi trong những kịch bản khí hậu khác nhau. Theo dự báo của Cơ quan khí quyển và đại dương quốc gia Mỹ, cường độ bão sẽ tăng lên trung bình từ 1-10% và có sức hủy diệt mạnh hơn trong các mô hình kịch bản nóng lên toàn cầu 2^oC.

Nghiên cứu trước đây của Balaguru và các nhà khoa học khác ở PNNL cho thấy, hầu hết các cơn bão hiện nay đang tăng cường mạnh hơn và nhanh hơn so với 30 năm qua. Mô hình AI mới có thể tạo ra hàng ngàn cơn bão mô phỏng, mang lại cơ hội tìm hiểu rõ hơn về những rủi ro ngày càng tăng trong một thế giới dần nóng lên. Balaguru nói: “Nếu ta biết tình trạng của đại dương và bầu khí quyển ngày nay, và biết tình trạng của cơn bão, ta có thể dự đoán nó sẽ như thế nào trong vòng 24-48 giờ sau đó? Vậy trong trường hợp 30 năm sau khi nóng lên toàn cầu diễn ra và khí hậu thay đổi? Đó là một vấn đề rất khác, nó đặt ra những bộ câu hỏi hoàn toàn khác biệt mà mô hình của chúng tôi có thể giải quyết”.

Điều này cũng góp phần giải quyết vấn đề khan hiếm dữ liệu đã diễn ra từ lâu trong cộng đồng dự báo bão. Chỉ có 8 - 10 cơn bão tấn công một năm, và hồ sơ đầy đủ về dữ liệu bão chỉ bắt đầu có khi vệ tinh được sử dụng phổ biến khoảng 40 năm trước. Việc tạo ra nhiều cơn bão mô phỏng hơn sẽ mang lại nhiều dữ liệu hơn để góp phần phát triển những hiểu biết cơ bản về hành vi bão.

Nguồn: Trang Linh/tiasang.com.vn

Ngày cập nhật: 13/10/2021

https://tiasang.com.vn/-doi-moi-sang-tao/Tri-tue-nhan-tao-giup-du-doan-bao-tot-hon-28546