Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng được ứng dụng sâu rộng trong lĩnh vực dự báo thời tiết và nghiên cứu khí hậu. Dù mang lại nhiều lợi thế về tốc độ xử lý và hiệu quả tính toán, công nghệ này hiện vẫn được xem là công cụ hỗ trợ hơn là giải pháp có thể thay thế hoàn toàn các phương pháp khoa học truyền thống.
Ảnh: TL
Trong lĩnh vực khí tượng, AI chủ yếu được triển khai dưới dạng học máy (machine learning) - công nghệ cho phép máy tính nhận diện các quy luật và mối liên hệ từ khối lượng dữ liệu khổng lồ. Khác với các mô hình ngôn ngữ lớn thường dùng cho chatbot, học máy tập trung vào việc phân tích dữ liệu và đưa ra dự báo dựa trên những mẫu đã học được.
Nhờ khả năng xử lý nhanh, các mô hình học máy đang chứng minh hiệu quả rõ rệt trong dự báo thời tiết. Trung tâm Dự báo thời tiết Trung hạn châu Âu (ECMWF) đã đưa vào vận hành mô hình dự báo dựa trên học máy từ tháng 2/2025, hoạt động song song với hệ thống truyền thống.
Theo ECMWF, một lần vận hành mô hình dự báo truyền thống tiêu tốn lượng năng lượng lớn gấp khoảng 1.000 lần so với mô hình học máy. Trong khi hệ thống cũ cần khoảng 30 phút để hoàn tất một lần chạy, mô hình AI chỉ mất khoảng 3 phút để đưa ra kết quả.
Tuy nhiên, ưu thế về tốc độ không đồng nghĩa với việc AI có thể giải quyết mọi bài toán thời tiết. Một trong những hạn chế lớn nhất của học máy là sự phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện. Nếu dữ liệu quá khứ không ghi nhận đầy đủ các hiện tượng thời tiết cực đoan, mô hình có thể đánh giá thấp nguy cơ hoặc mức độ nghiêm trọng của các sự kiện tương tự trong tương lai.
Đây là vấn đề đặc biệt quan trọng bởi những dự báo liên quan đến bão mạnh, nắng nóng cực đoan, lũ lụt hoặc các hiện tượng thời tiết bất thường có ảnh hưởng trực tiếp đến công tác phòng chống thiên tai và bảo vệ tính mạng con người.
Trong nghiên cứu khí hậu dài hạn, giới khoa học thậm chí còn thận trọng hơn khi ứng dụng AI. Không giống dự báo thời tiết ngắn hạn, các mô hình khí hậu phải trả lời những câu hỏi phức tạp về tương lai của Trái Đất, chẳng hạn như tác động của việc gia tăng khí CO2 đối với nhiệt độ toàn cầu, mực nước biển hay hệ sinh thái.
Những vấn đề này không thể chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử để suy luận mà cần đến các quy luật vật lý nền tảng nhằm mô phỏng chính xác cách hệ thống khí hậu vận hành.
Chính vì vậy, nhiều nhóm nghiên cứu đang lựa chọn hướng đi kết hợp giữa AI và vật lý khí hậu. Các mô hình lai này sử dụng học máy để tăng tốc những khâu tính toán phức tạp như mô phỏng mây, tuyết, băng biển hay dòng hải lưu, đồng thời vẫn duy trì các nguyên tắc vật lý làm nền tảng để đảm bảo tính chính xác.
Một thách thức khác là tính "hộp đen" của AI. Trong nhiều trường hợp, các nhà nghiên cứu có thể quan sát kết quả mà mô hình đưa ra nhưng không hoàn toàn lý giải được quá trình suy luận bên trong hệ thống. Điều này khiến việc kiểm chứng và đánh giá độ tin cậy của kết quả trở nên khó khăn hơn.
Theo các chuyên gia, AI đang mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành khí tượng và khoa học khí hậu, đặc biệt trong việc rút ngắn thời gian tính toán và nâng cao hiệu quả xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, công nghệ này vẫn chưa thể thay thế vai trò của các mô hình vật lý truyền thống mà chỉ đóng vai trò hỗ trợ, bổ sung cho quá trình nghiên cứu và dự báo.
Bình luận
0