Theo dữ liệu do CWA tổng hợp, đối với tất cả các cơn bão ở Tây Thái Bình Dương trong năm nay cho đến giữa tháng 9, độ chính xác của AI trong việc dự đoán đường đi của bão trong khung thời gian ba ngày cao hơn gần 20% so với các mô hình thông thường.
Khi cơn bão nhiệt đới Bebinca đang tiến về vùng biển ngoài khơi phía bắc Đài Loan và mạnh lên thành bão, các nhà dự báo thời tiết ở Đài Bắc đang sử dụng một phương pháp mới và thành công cho đến nay để theo dõi đường đi của cơn bão – trí tuệ nhân tạo (AI).
Dự báo do AI tạo ra, một số được hỗ trợ bởi phần mềm từ các công ty công nghệ lớn như Nvidia, với chip do TSMC, nhà vô địch về chất bán dẫn của Đài Loan, sản xuất, và cho đến nay nó đã vượt trội hơn các phương pháp truyền thống trong việc dự đoán đường đi của bão.
Vào tháng 7, chính các mô hình thời tiết dựa trên AI, được sử dụng lần đầu tiên, đã giúp Đài Loan dự đoán tốt hơn đường đi và tác động của Bão Gaemi, cơn bão mạnh nhất tấn công hòn đảo này trong 8 năm qua và mang lại lượng mưa kỷ lục. Công nghệ mới này đã gây ấn tượng với các nhà dự báo của Đài Loan khi dự đoán được một cú đánh trực tiếp sớm nhất là tám ngày trước khi Gaemi đổ bộ - vượt trội hơn hẳn các phương pháp thông thường, vốn vẫn là trụ cột của kế hoạch dự báo.
Chia Hsin-sing, giám đốc của công ty cung cấp dịch vụ thời tiết Taiwan Integrated Disaster Prevention of Technology Engineering Consulting Company Ltd., cho biết: "Mọi người bắt đầu nhận ra rằng AI thực sự đã mang lại một số hiệu suất đáng kinh ngạc so với các mô hình thông thường".
Bebinca hiện đang được theo dõi bằng cùng các công cụ AI bởi những người như Lin Ping-yu, một nhà dự báo tại Cục Thời tiết Trung ương Đài Loan (CWA), người cho biết AI đã giúp họ tin tưởng hơn vào khả năng sẽ không có cú đánh trực tiếp. "AI này là một điều tốt cho chúng tôi. Nó giống như có thêm một công cụ hữu ích để sử dụng", Lin cho biết. Các chương trình thời tiết AI được cung cấp bao gồm FourCastNet của Nvidia, GraphCast của Google và Pangu-Weather của Huawei, cũng như một hệ thống dựa trên học sâu của Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu. "Đây là một cuộc thi được theo dõi chặt chẽ. Chúng ta sẽ sớm biết ai là người chiến thắng", Chia cho biết.
Các mô hình AI như vậy cũng đã bắt đầu được sử dụng để dự đoán bão và bão cuồng phong ở các khu vực khác với độ chính xác cao, theo các nhà dự báo và học giả. Phần mềm dựa trên AI được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu thời tiết lịch sử để tìm hiểu mối quan hệ nhân quả của các hệ thống khí tượng và có thể dự đoán hàng trăm biến số thời tiết trước nhiều ngày - một quá trình chỉ mất vài phút để hoàn thành. Đối với tất cả các cơn bão ở Tây Thái Bình Dương trong năm nay cho đến giữa tháng 9, độ chính xác của AI trong việc dự đoán đường đi của bão trong khung thời gian ba ngày cao hơn gần 20% so với các mô hình thông thường, theo dữ liệu do CWA biên soạn.
Trước Gaemi, AI đã giúp chính quyền dự đoán một vòng lặp bất thường trên đường đi của nó, kéo dài tác động của nó đối với Đài Loan và thúc đẩy họ nhanh chóng đưa ra cảnh báo hiếm hoi về lượng mưa 1,8 mét (5,9 feet), sau đó đã được chứng minh là chính xác, theo phó giám đốc CWA Lu Kuo-Chen. "(AI) đã thúc đẩy sự tự tin của các nhà dự báo để đưa ra dự đoán đó", Lu cho biết, đồng thời nói thêm rằng cảnh báo sớm đã mang lại thêm thời gian để các nhà chức trách thực hiện các biện pháp chuẩn bị.
Lu cũng đang đặt hy vọng vào mối quan hệ hợp tác với Nvidia, công ty đã công bố một công cụ AI tạo sinh có tên là CorrDiff trong năm nay, nhằm mục đích dự báo chính xác hơn vị trí đổ bộ của bão và cung cấp hình ảnh có độ phân giải cao hơn bên trong cơn bão. "Chúng tôi đang nhìn thấy tiềm năng", Lu cho biết.
Tuy nhiên, hiện tại, các chuyên gia cho biết các công cụ AI không thể đưa ra dự báo chất lượng về tác động chi tiết hơn của cơn bão, chẳng hạn như sức mạnh và sức gió của nó, và cần thêm thời gian để công nghệ mới củng cố vị thế dẫn đầu so với các phương pháp truyền thống hơn.
"Đó có phải chỉ là may mắn không?" Chia nói, chỉ ra hiệu suất tuyệt vời của AI trên Gaemi. "Chúng ta cần cho AI thêm một chút thời gian. Đó là điều đáng mong đợi".
