Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào lĩnh vực dự báo khí tượng

Dự báo thời tiết luôn là một thành phần quan trọng trong việc lập kế hoạch và đảm bảo an toàn trong đời sống, nhất là đối với ngành hàng không đang đòi hỏi đáp ứng độ chính xác cao. Các phương pháp truyền thống dựa vào các mô hình vật lý phức tạp và các mô phỏng quy mô lớn của khí quyển. Tuy nhiên, những tiến bộ gần đây trong Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã tạo nên một cuộc cách mạng trong dự báo khí tượng, mang lại những cải tiến về độ chính xác, tốc độ và dự báo cục bộ.

AI hỗ trợ dự báo thời tiết bằng cách xử lý nhanh chóng một lượng lớn dữ liệu khí quyển.

AI tổng hợp thông tin từ vệ tinh, radar và các trạm thời tiết. Các điểm dữ liệu này bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và áp suất không khí. Các thuật toán AI xử lý dữ liệu này để tạo ra các mô hình dự đoán. Các mô hình này phân tích các hình thái lịch sử và điều kiện hiện tại để dự báo các sự kiện thời tiết trong tương lai.
AI, đặc biệt là Học máy (Machine Learning), có thể xử lý lượng lớn dữ liệu khí tượng từ nhiều nguồn khác nhau (vệ tinh, ra-đa, trạm quan trắc, mô hình số trị) nhanh hơn và hiệu quả hơn con người. AI giúp:
•    Tự động làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Loại bỏ lỗi, điền các giá trị còn thiếu, đảm bảo dữ liệu đầu vào chất lượng cao cho các mô hình.
•    Phát hiện các mối quan hệ phức tạp: Tìm ra các quy luật, xu hướng ẩn mà mắt thường khó nhận thấy trong dữ liệu.

Cải thiện độ chính xác của dự báo

Dự báo thời tiết đã trải qua một quá trình phát triển vượt bậc. Ban đầu, các dự đoán dựa vào những quan sát đơn giản và dữ liệu hạn chế. Với những tiến bộ công nghệ, các phương pháp truyền thống đã tích hợp các mô hình dựa trên máy tính. Tuy nhiên, AI đã mang lại một sự thay đổi mô hình. Nó giới thiệu các kỹ thuật học máy và học sâu. Những kỹ thuật này cho phép các hệ thống học hỏi từ các hình thái dữ liệu, nâng cao độ chính xác và thời gian dự báo.
AI không thay thế các mô hình vật lý truyền thống mà bổ trợ chúng:
•    Hiệu chỉnh đầu ra mô hình (Model Output Statistics - MOS): AI học cách hiệu chỉnh sai số có hệ thống của các mô hình dự báo số trị (Numerical Weather Prediction - NWP), giúp dự báo địa phương chính xác hơn.
•    Dự báo các hiện tượng cực đoan: AI có thể được huấn luyện để nhận diện các tín hiệu sớm của bão, lũ lụt, hạn hán hoặc các đợt nắng nóng/rét đậm, giúp cảnh báo sớm hơn.

Tối ưu hóa việc quan trắc và giám sát

•    Phân tích dữ liệu vệ tinh và ra-đa: AI tự động nhận diện các đám mây dông, xoáy thuận nhiệt đới, hoặc các hiện tượng thời tiết nguy hiểm từ hình ảnh vệ tinh và ra-đa.
•    Tối ưu hóa mạng lưới quan trắc: AI có thể đề xuất vị trí đặt trạm quan trắc hiệu quả hơn dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử và địa hình.

Tạo ra các sản phẩm dự báo tùy chỉnh và dễ hiểu

•    Dự báo siêu cục bộ (hyperlocal): AI có thể tạo ra các dự báo chi tiết đến từng khu vực nhỏ, thậm chí từng đường phố, phù hợp với nhu cầu cụ thể (ví dụ: dự báo thời tiết cho sân golf, nông trại).
•    Trực quan hóa dữ liệu: AI giúp biến các dữ liệu phức tạp thành biểu đồ, bản đồ dễ hiểu, hỗ trợ bạn trong việc truyền đạt thông tin dự báo đến công chúng.
•    Dự báo tức thời (Nowcasting): AI có thể đưa ra các dự báo ngắn hạn (vài phút đến vài giờ) về mưa dông, giông sét với độ chính xác cao dựa trên dữ liệu ra-đa thời tiết.

Việc tích hợp AI vào hệ thống dự báo thời tiết đánh dấu một sự thay đổi sâu sắc trong khả năng của chúng ta để hiểu và dự đoán các hiện tượng khí quyển. AI là một "trợ lý đắc lực", giúp các dự báo viên xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, phát hiện các mối quan hệ phức tạp, nâng cao độ chính xác dự báo và tạo ra các sản phẩm dự báo đa dạng, dễ tiếp cận. AI không thay thế vai trò và kinh nghiệm của con người mà giúp con người tập trung hơn vào việc phân tích chuyên sâu, đưa ra quyết định cuối cùng và truyền đạt thông tin hiệu quả.

Đặng Việt Anh