AI chưa thể thay thế mô hình khí hậu truyền thống

AI đang được ứng dụng ngày càng nhiều trong dự báo thời tiết và mô hình khí hậu, song giới khoa học cho rằng đây chưa phải là một cuộc cách mạng có thể thay thế hoàn toàn các phương pháp truyền thống.

Trong lĩnh vực này, AI chủ yếu được hiểu là học máy, tức công nghệ cho phép máy tính nhận diện mẫu trong dữ liệu. Học máy khác với mô hình ngôn ngữ lớn, vốn thường được dùng trong chatbot. Các mô hình học máy có thể xử lý lượng dữ liệu lớn, nhận ra những mối liên hệ phức tạp và đưa ra dự báo nhanh hơn nhiều so với một số mô hình truyền thống.

Với dự báo thời tiết, học máy đang cho thấy hiệu quả rõ rệt. Trung tâm Dự báo thời tiết Trung hạn châu Âu (ECMWF) đã đưa mô hình dựa trên học máy đầu tiên vào vận hành từ tháng 2/2025, chạy song song với hệ thống dự báo lâu nay. Theo ECMWF, một lần chạy mô hình truyền thống tiêu tốn năng lượng gấp khoảng 1.000 lần so với mô hình học máy và cần khoảng 30 phút, trong khi mô hình học máy chỉ mất khoảng 3 phút.

Tuy nhiên, điểm yếu lớn của học máy là phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện. Nếu các hiện tượng thời tiết cực đoan không xuất hiện đủ trong dữ liệu quá khứ, mô hình có thể đánh giá thấp tần suất hoặc cường độ của chúng. Đây là vấn đề đáng chú ý bởi dự báo chính xác các hiện tượng cực đoan có ý nghĩa trực tiếp với an toàn tính mạng.

Trong mô hình khí hậu, giới khoa học thận trọng hơn. Khí hậu không chỉ là dự báo thời tiết vài giờ hoặc vài ngày tới, mà còn đặt ra các câu hỏi dài hạn như lượng khí CO2 thay đổi sẽ ảnh hưởng thế nào đến hệ thống khí hậu. Những câu hỏi này không thể chỉ học từ dữ liệu lịch sử, nên các quy luật vật lý vẫn đóng vai trò cốt lõi.

Một số nhóm nghiên cứu đang phát triển mô hình khí hậu lai, kết hợp tính toán vật lý với các thành phần học máy. Cách tiếp cận này giúp tăng hiệu quả tính toán ở một số phần việc, như mô phỏng tuyết, mây, băng biển hoặc tuần hoàn đại dương, nhưng vẫn giữ các “rào chắn vật lý” để tránh kết quả phi lý.

Các nhà khoa học cũng nhấn mạnh tính “hộp đen” của học máy, khi không phải lúc nào cũng hiểu rõ vì sao mô hình đưa ra kết quả. Vì vậy, AI được xem là công cụ bổ sung quan trọng, chứ chưa phải giải pháp thay thế toàn diện cho khoa học khí hậu truyền thống.