Khi bão nhiệt đới Melissa đang xoáy ở phía nam Haiti, Philippe Papin, một nhà khí tượng học của Trung tâm Bão Quốc gia Mỹ (NHC), tin rằng cơn bão sắp phát triển thành một cơn bão cực mạnh.
Là nhà dự báo chính trực ca trực, ông dự đoán rằng chỉ trong vòng 24 giờ, cơn bão sẽ trở thành bão cấp 4 và bắt đầu quay về phía bờ biển Jamaica, một dự báo táo bạo mà chưa từng có nhà dự báo nào của NHC đưa ra trước đây về sự mạnh lên nhanh chóng của bão.
Papin có một “át chủ bài” trong tay là trí tuệ nhân tạo dưới dạng mô hình bão DeepMind mới của Google, lần đầu tiên được ra mắt vào tháng 6. Theo dự đoán của ông, Melissa đã trở thành một cơn bão với sức mạnh đáng kinh ngạc quét qua Jamaica.
Được biết, các nhà dự báo tại NHC ngày càng dựa nhiều vào Google DeepMind. Hồi tháng 10, Papin giải thích trong một cuộc thảo luận công khai rằng mô hình của Google là lý do chính khiến ông tự tin vì khoảng 40 – 50 thành viên trong mô hình tập hợp của Google DeepMind dự báo Melissa có thể trở thành bão cấp 5.
Dù Papin chưa sẵn sàng dự báo cường độ này do còn có sự không chắc chắn về đường đi của bão, ông cho rằng đây vẫn là một khả năng. Ông cũng nhận định có khả năng cao xuất hiện giai đoạn tăng cường nhanh khi cơn bão di chuyển chậm qua vùng nước đại dương rất ấm, nơi có nhiệt lượng đại dương cao nhất trong toàn bộ lưu vực Đại Tây Dương.
Google DeepMind là mô hình AI đầu tiên chuyên về bão và hiện cũng là mô hình đầu tiên vượt trội hơn các nhà dự báo truyền thống. Qua 13 cơn bão ở Đại Tây Dương tính đến nay trong năm, mô hình của Google được đánh giá là tốt nhất, thậm chí vượt cả các dự báo của con người về đường đi.
Cuối cùng, Melissa đổ bộ vào Jamaica với cường độ cấp 5, là một trong những lần đổ bộ mạnh nhất từng được ghi nhận trong gần hai thế kỷ lưu giữ dữ liệu về Đại Tây Dương. Dự báo táo bạo của Papin có khả năng đã giúp người dân Jamaica có thêm thời gian chuẩn bị, có thể cứu sống sinh mạng và tài sản.
Google DeepMind đã tham gia dự báo thời tiết trong vài năm, và hệ thống dự báo gốc mà mô hình bão mới dựa trên đó cũng đã hoạt động rất tốt trong việc nhận diện các xu hướng thời tiết lớn vào năm trước.
Mô hình của Google hoạt động bằng cách nhận diện những mẫu mà các mô hình dự báo thời tiết truyền thống dựa trên vật lý có thể bỏ lỡ. Michael Lowry, một cựu nhà dự báo của NHC, nhận xét các mô hình AI hoạt động nhanh hơn, đồng thời yêu cầu sức mạnh tính toán ít tốn kém và thời gian hơn so với các mô hình truyền thống.
Theo ông, mùa bão năm nay đã cho thấy các mô hình thời tiết AI mới nổi không chỉ cạnh tranh với các mô hình dựa trên vật lý truyền thống mà trong một số trường hợp còn chính xác hơn.
Tuy nhiên, Google DeepMind là một ví dụ về học máy, một kỹ thuật đã được sử dụng trong các ngành khoa học dữ liệu nặng như khí tượng học trong nhiều năm và không phải là AI tạo sinh như ChatGPT.
Học máy phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ để rút ra các mẫu, cho phép mô hình đưa ra dự báo chỉ trong vài phút trên máy tính cá nhân, trái ngược hoàn toàn với các mô hình hàng đầu mà chính phủ sử dụng trong nhiều thập kỷ, vốn mất hàng giờ và cần những siêu máy tính lớn nhất thế giới.
Việc mô hình của Google vượt qua các mô hình tiêu chuẩn vàng trước đây nhanh chóng khiến các nhà khí tượng học cảm thấy kinh ngạc, nhất là những người đã dành cả sự nghiệp để dự báo các cơn bão mạnh nhất thế giới. James Franklin, một cựu nhà dự báo của NHC, nhận định mẫu số hiện đã đủ lớn để chứng minh kết quả này không phải là may mắn ban đầu.
Franklin cũng lưu ý rằng dù Google DeepMind đang dẫn đầu trong việc dự báo đường đi của các cơn bão toàn cầu trong năm nay nhưng đôi khi dự báo cường độ cao vẫn chưa chính xác. Chẳng hạn, mô hình gặp khó khăn với bão Erin đầu năm nay khi bão cũng đang tăng cường nhanh đến cấp 5 phía bắc Caribbean và với bão Kalmaegi khi bão đổ bộ vào Philippines.
Trong mùa bão nghỉ tới, Franklin dự định trao đổi với Google để tìm cách làm cho kết quả của DeepMind hữu ích hơn cho các nhà dự báo bằng cách cung cấp thêm dữ liệu “dưới nắp” để các nhà khí tượng có thể đánh giá chính xác lý do tại sao mô hình đưa ra các dự đoán đó. Ông cũng băn khoăn rằng mặc dù các dự báo của DeepMind rất tốt, kết quả đầu ra vẫn là một “hộp đen”.
Bên cạnh đó, chưa từng có công ty tư nhân nào phát triển một mô hình thời tiết hàng đầu mà cho phép các nhà nghiên cứu nhìn rõ cách vận hành của nó, khác với hầu hết các mô hình khác do chính phủ cung cấp đầy đủ miễn phí.
Dù Google đã công khai kết quả đầu ra chính của DeepMind theo thời gian thực trên một trang web riêng, phần phương pháp hoạt động của mô hình vẫn gần như được giữ kín.
Google không phải là công ty duy nhất sử dụng AI để giải quyết các vấn đề dự báo thời tiết khó. Chính phủ Mỹ và châu Âu cũng đang phát triển các mô hình AI riêng và chúng đã cho thấy cải thiện khả năng dự báo so với các phiên bản không AI trước đây.
Bước tiếp theo trong dự báo thời tiết bằng AI là các công ty khởi nghiệp thử sức với những vấn đề khó trước đây, chẳng hạn như dự báo bán mùa và cảnh báo sớm về lốc xoáy hay lũ quét với sự hỗ trợ tài chính từ chính phủ Mỹ. Một trong những công ty này, WindBorne Systems, thậm chí đã triển khai các khinh khí cầu thời tiết riêng để bổ sung cho mạng lưới quan sát thời tiết của Mỹ, vốn gần đây đã bị thu hẹp.