Microsoft ngày 14/10 (giờ địa phương) công bố một công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) mới nhằm cải thiện độ chính xác của dự báo thời tiết trong 2-6 tuần. Theo hãng, công nghệ này có thể hiệu chỉnh sai số của các mô hình hiện có mà không cần đến siêu máy tính, qua đó mở ra khả năng ứng dụng tại những quốc gia còn hạn chế về hạ tầng quan trắc khí tượng.

Theo The Verge, nhóm nghiên cứu của Microsoft đã phát triển kỹ thuật học máy mang tên “hiệu chỉnh độ lệch xác suất” (PBC) và công bố kết quả trên tạp chí Nature. Bộ công cụ này cũng đã được phát hành dưới dạng mã nguồn mở.

Hiện nay, cả mô hình dự báo thời tiết dựa trên vật lý lẫn mô hình AI đều suy giảm đáng kể về độ chính xác sau khoảng hai tuần. Nguyên nhân chủ yếu là những tương tác phức tạp giữa khí quyển và đại dương rất khó được tính toán đầy đủ, trong khi sai số phát sinh từ việc thiếu dữ liệu quan trắc sẽ tích lũy theo thời gian.

Thay vì xây dựng một mô hình dự báo hoàn toàn mới, PBC đối chiếu các dự báo trong quá khứ của mô hình hiện hữu với dữ liệu quan trắc thực tế để nhận diện những dạng sai lệch lặp lại. Trên cơ sở đó, hệ thống điều chỉnh các xác suất dự báo đối với những biến số như nhiệt độ và lượng mưa, qua đó nâng mức độ tin cậy của kết quả.

Microsoft cho biết PBC có thể vận hành chỉ với CPU, không đòi hỏi GPU hiệu năng cao. Điều này giúp giảm đáng kể rào cản triển khai so với nhiều hệ thống dự báo thời tiết bằng AI hiện nay.

Khi được áp dụng cho mô hình khí tượng vật lý của Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn châu Âu (ECMWF), PBC đã cải thiện 98% thước đo đánh giá đối với dự báo lượng mưa và 92% thước đo đối với nhiệt độ. Với áp suất khí quyển, tỷ lệ cải thiện đạt 91%. Trong khi đó, công nghệ này cũng giúp hiệu năng dự báo của hệ thống AI thuộc ECMWF tăng gần gấp đôi.

Hệ thống dự báo sử dụng PBC cũng giành kết quả cao nhất tại cuộc thi “AI Weather Quest” do ECMWF tổ chức.

PBC hiện đã được thử nghiệm trong thực tế. Tổ chức nghiên cứu phi lợi nhuận Rhiza Research, với sự hỗ trợ của Quỹ Gates, đang phối hợp với cơ quan khí tượng Kenya để thử nghiệm công nghệ này cho bài toán dự báo mưa phục vụ nông nghiệp và cảnh báo sớm các hiện tượng thời tiết cực đoan.

Dù vậy, việc tích hợp kết quả nghiên cứu vào hệ thống vận hành ổn định của các cơ quan khí tượng vẫn là một thách thức. Microsoft kỳ vọng khi các công nghệ dự báo chi phí thấp trở nên phổ biến hơn, việc sử dụng dữ liệu thời tiết trong nông nghiệp, ứng phó thảm họa và quản lý năng lượng cũng sẽ được mở rộng.