Theo phóng viên TTXVN tại châu Âu, ngày 3/9, Google DeepMind và Google Research đã giới thiệu mô hình học sâu mới, WeatherNext 3. Đây là hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) khí tượng toàn cầu đầu tiên có khả năng đưa ra dự báo thời tiết chi tiết theo giờ và kết nối trực tiếp với dữ liệu vệ tinh chính theo thời gian thực.
Báo điện tử TechCrunch trích dẫn thông báo của các nhà phát triển cho biết mô hình mới đạt kết quả tốt nhất trong bài kiểm tra Operational WeatherBench của công ty khởi nghiệp Brightband, vượt các mô hình của Microsoft, Nvidia, Trung tâm Dự báo thời tiết tầm trung châu Âu (ECMWF) và Cơ quan Dự báo thời tiết quốc gia Mỹ về độ chính xác.
Theo ông Samier Merchant, kỹ sư cấp cao của Google, đây là lần đầu tiên một số biến số khí tượng cốt lõi từ mô hình AI được sử dụng để cung cấp dữ liệu cho nhiều sản phẩm của Google, gồm công cụ tìm kiếm, Google Maps và Gemini. Mô hình này cũng có sẵn cho các doanh nghiệp thông qua BigQuery, Earth Engine, Google Maps Platform và Google Cloud Storage.
Ưu điểm chính của WeatherNext 3 là mức độ chi tiết và tốc độ cập nhật dữ liệu. Hệ thống này chứa số lượng tham số nhiều hơn 2,4 lần so với phiên bản WeatherNext 2.
Mô hình được huấn luyện để trực tiếp xử lý ảnh vệ tinh thô, bỏ qua giai đoạn tiền xử lý bằng siêu máy tính. Nhờ đó, độ chính xác của dự báo lượng mưa tăng 60% so với phiên bản trước, đồng thời tần suất dự báo được nâng từ sáu giờ một lần lên mỗi giờ.
Ngoài các dịch vụ dành cho người tiêu dùng, WeatherNext 3 còn hướng tới các ứng dụng công nghiệp, đặc biệt trong lĩnh vực năng lượng tái tạo. Mô hình này tính toán mức độ bức xạ Mặt Trời và độ che phủ của mây, giúp các nhà vận hành nhà máy điện Mặt Trời và điện gió quản lý việc sản xuất điện hiệu quả hơn.
Công nghệ WeatherNext đã từng được Trung tâm Bão quốc gia Mỹ thử nghiệm để xác định quỹ đạo và dự báo điểm đổ bộ của bão Melissa tại Jamaica.
Ông Daniel Rothenberg, nhà khoa học khí quyển tại Brightband, cho biết ý tưởng đằng sau việc ứng dụng AI là thực hiện toàn diện các nhiệm vụ dự báo từ đầu đến cuối. Việc bổ sung khả năng dự báo theo giờ cũng giúp nâng cao độ chính xác.
Theo các chuyên gia, việc đưa các ứng dụng như vậy vào khí tượng học giúp giảm đáng kể chi phí tính toán so với các mô hình toán học siêu máy tính truyền thống.
Qua đó, công nghệ này góp phần cung cấp dự báo chính xác cho những khu vực không đủ nguồn lực sở hữu siêu máy tính riêng, đồng thời hỗ trợ tối ưu hóa hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp và năng lượng./.
Trí tuệ nhân tạo đang làm thay đổi sâu sắc môi trường làm việc
Các bộ phận công nghệ thông tin, marketing và tài chính có tỷ lệ sử dụng trí tuệ nhân tạo cao nhất, trong khi các bộ phận bán hàng và vận hành vẫn chậm hơn trong quá trình chuyển đổi.
