Tuy nhiên, trước những biến động khó lường của thời tiết cực đoan, kinh nghiệm và nhận định chuyên môn của con người vẫn giữ vai trò quyết định trong việc đưa ra dự báo cuối cùng.
Trung tâm Bão quốc gia Mỹ (NHC) bắt đầu đưa các mô hình AI vào hoạt động dự báo thực tế từ cuối tháng 6/2025. Đến năm 2026, cơ quan này bổ sung mô hình của Google DeepMind vào một số công cụ tổng hợp dự báo quỹ đạo và cường độ bão. NHC cũng sử dụng các mô hình AI của Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa châu Âu và Cơ quan Thời tiết quốc gia Mỹ.
Hiệu quả của công nghệ này được thể hiện trong trường hợp bão Isaias đổ bộ vào khu vực Đông Nam nước Mỹ tháng trước. Mô hình của DeepMind đã nhận diện khả năng hình thành xoáy thuận nhiệt đới từ trước đó một tuần, đồng thời có thể tạo ra tới 1.000 kịch bản diễn biến cho mỗi cơn bão, bao gồm lượng mưa, quỹ đạo di chuyển và cường độ. Theo NHC, các mô hình AI hoạt động khá tốt trong dự báo đường đi của Isaias, đặc biệt có khả năng nhanh chóng nhận diện những thay đổi phức tạp trong các yếu tố chi phối hướng di chuyển của bão.
Nghiên cứu của DeepMind được công bố trên tạp chí Nature hồi tháng 8 vừa qua cho thấy mô hình AI có thể giúp các chuyên gia dự báo tăng thêm trung bình một ngày về thời gian dự báo chính xác. Cụ thể, chất lượng dự báo trước 3 ngày đạt mức tương đương với dự báo trước 2 ngày của các mô hình thế hệ trước.
Trước khi AI được đưa vào sử dụng, NHC chủ yếu dựa vào các mô hình động lực học sử dụng siêu máy tính để giải các phương trình mô tả chuyển động chất lưu và nhiệt động lực học của khí quyển; mô hình thống kê dựa trên dữ liệu lịch sử và các mô hình kết hợp giữa hai phương pháp này. Trong khi đó, AI có khả năng học từ những tập dữ liệu rất lớn, nhận diện các mối liên hệ và quy luật phức tạp mà các phương pháp truyền thống khó nắm bắt. Tuy nhiên, các mô hình vật lý vẫn đóng vai trò nền tảng trong quá trình xây dựng và huấn luyện những hệ thống AI này.
Mặc dù vậy, công nghệ mới vẫn tồn tại những hạn chế. Trưởng bộ phận Vận hành của NHC – ông Dan Brown cho biết dự báo của từng mô hình AI đôi khi thay đổi rất mạnh về quỹ đạo hoặc cường độ bão giữa các lần cập nhật. Vì vậy, các chuyên gia phải sử dụng kinh nghiệm để đánh giá mô hình nào phù hợp nhất với diễn biến của từng cơn bão, sau đó tổng hợp kết quả nhằm đưa ra dự báo đáng tin cậy hơn. Ông đánh giá mô hình của DeepMind và mô hình HCCA do chính NHC phát triển là hai công cụ có hiệu quả nổi bật trong dự báo quỹ đạo và cường độ bão.
Theo ông Brown, thuật toán có thể đưa ra xác suất về hướng di chuyển của bão, nhưng không thể thay thế chuyên gia trong việc phân tích dữ liệu trực tiếp từ máy bay trinh sát và vệ tinh để đánh giá cấu trúc thực tế của cơn bão. Do đó, khi AI ngày càng phát triển, vai trò của các chuyên gia khí tượng không những không giảm mà còn trở nên quan trọng hơn trong việc kiểm chứng và diễn giải kết quả dự báo.
Một nghịch lý đáng chú ý là AI vừa hỗ trợ con người ứng phó với thời tiết cực đoan, vừa làm gia tăng sức ép đối với môi trường thông qua nhu cầu năng lượng của các trung tâm dữ liệu. Theo phân tích của tổ chức Cleanview, phần lớn nguồn điện cung cấp cho các trung tâm dữ liệu mới dự kiến xây dựng tại Mỹ sẽ đến từ khí đốt tự nhiên, làm tăng phát thải carbon và góp phần thúc đẩy biến đổi khí hậu. Trong khi đó, biến đổi khí hậu đang khiến các cơn bão có xu hướng mạnh hơn, mang theo lượng mưa lớn hơn và di chuyển chậm hơn, qua đó làm gia tăng mức độ tàn phá.
Sự phát triển của AI vì thế mở ra cơ hội nâng cao năng lực dự báo và ứng phó thiên tai, nhưng cũng đặt ra yêu cầu cân bằng giữa lợi ích công nghệ, an ninh năng lượng và mục tiêu giảm phát thải. Trong lĩnh vực dự báo bão, công nghệ có thể cung cấp thêm thời gian và dữ liệu cho công tác ứng phó, song quyết định cuối cùng vẫn cần dựa trên đánh giá của các chuyên gia.
Bình luận (0)