AI do Google Deepmind phát triển có thể hoạt động tốt hơn các mô hình dự báo thời tiết trung hạn hiện tại.Được gọi làGraphCast, nó chỉ yêu cầu một phần sức mạnh tính toán hiện đang được yêu cầu để mang lại kết quả chính xác trong thời gian kỷ lục.
Nếu bạn thấy rằng dự báobáo cáo thời tiết không phải lúc nào cũng đáng tin cậy, đặc biệt là trong trung hạn, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ giúp bạn thay đổi suy nghĩ.Theo một bài báo được công bố gần đây trên tạp chíKhoa học, một nhómGoogleGoogleDeepmind đã phát triển một chương trình dự báo khí hậu kéo dài 10 ngày mới có tên làGraphCast.
Được hỗ trợ bởi AI,GraphCasthầu như luôn hoạt động tốt hơn các công cụ dự báo hiện có.Điều tuyệt vời hơn nữa là AI này chỉ sử dụng một phần sức mạnh tính toán của hệ thống hiện tại (HRES).Điều tạo nên sự khác biệt là AI củaGraphCastđã tiếp thu thông tin thời tiết trong hàng thập kỷ cũng như khoảng 40 năm dữ liệu từ vệ tinh, trạm thời tiết và radar.Các quy trình hiện tại hoạt động khác nhau.Với sức mạnh tính toán khổng lồ cần hàng trăm máy trên siêu máy tính,dự báo10 ngày được thiết lập với cơ sở dữ liệu khổng lồ.Chúng chứa dữ liệu liên quan đếnnhiệt động lực họcthermodynamique, động lực học chất lỏng và các tiêu chí khác liên quan đến điều kiện khí quyển.
Ví dụ về dự báo GraphCast trong 10 ngày cho thấy độ ẩm, nhiệt độ bề mặt và tốc độ gió.© GraphCast, Deepmind
Chính xác hơn và ít tiêu tốn năng lượng hơn so với mô hình hiện tại
GraphCastchỉ cần một máy cùng loại siêu máy tính để đưa radự báotrung hạn rất chính xáctrong vòng chưa đầy một phút .Không giống như mô hình hiện tại, bằng cách giới hạn phạm vi phân tích ở phần thấp nhất củabầu không khíatmosphèrenơi diễn ra các sự kiện thời tiết dễ thấy nhất,GraphCastthậm chí còn được cho là chính xác hơn trong hơn 99,7% thử nghiệm.Kể từ khi bắt đầu vào tháng 9 với Trung tâm Nghiên cứu Châu Âudự báo thời tiếtprévisions météorologiquestrung hạn (ECMWF),GraphCastđã có thể dự đoán trước chín ngày về quỹ đạo chính xác củaBãoLee đã tác động đến Nova Scotia, ít hơn ba ngày so với HRES.GraphCastđến từ nguồn mở và thử nghiệm của nó sẽ tiếp tục với ECMWF cùng với HRES hiện tại.
