Microsoft vừa công bố một bước đột phá trong lĩnh vực dự báo thời tiết bằng cách ứng dụng máy học để khắc phục những hạn chế cố hữu của các mô hình truyền thống. Nghiên cứu mới cho thấy công cụ này có thể đưa ra dự báo chính xác từ 2 đến 6 tuần trong tương lai, giúp nông dân và lực lượng ứng phó khẩn cấp có thêm thời gian chuẩn bị trước các biến động thời tiết.
Cả mô hình vật lý truyền thống lẫn các mô hình AI tạo sinh hiện nay thường gặp tình trạng giảm độ tin cậy khi dự báo vượt mốc hai tuần do sai số tích tụ từ các khoảng trống dữ liệu và hiện tượng biến đổi khí hậu. Để giải quyết vấn đề này, Microsoft phát triển phương pháp mang tên Probabilistic Bias Correction (PBC). Thay vì xây dựng một mô hình dự báo độc lập mới, PBC sử dụng máy học để nhận diện và chỉnh sửa sai số hệ thống (bias) trong các mô hình sẵn có.
Điểm ưu việt của công cụ mã nguồn mở này là tính hiệu quả về mặt tài nguyên. Trong khi các siêu máy tính vật lý hay hệ thống AI tạo sinh đòi hỏi các cụm GPU cực kỳ đắt đỏ, công cụ PBC của Microsoft có thể chạy mượt mà chỉ bằng CPU. Nghiên cứu công bố trên tạp chí Nature cho thấy PBC đã cải thiện độ chính xác của mô hình khí tượng ECMWF lên tới 98% đối với các mục tiêu lượng mưa và 92% đối với nhiệt độ.
Giải pháp tiết kiệm chi phí này mang lại ý nghĩa thiết thực cho các quốc gia đang phát triển như Việt Nam, nơi các cơ quan khí tượng có thể tận dụng AI để nâng cao độ chính xác của bản tin dự báo dài hạn mà không phải đầu tư hạ tầng phần cứng quá tốn kém.
Nguồn: The Verge — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com