Yicai Global đưa tin, mô hình máy học Fengwu được phát triển tại Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo Thượng Hải đã vượt qua các đối tác châu Âu và Mỹ trong việc dự đoán hướng di chuyển của cơn bão Doksuri.
Doksuri là cơn bão mạnh nhất đổ bộ vào Trung Quốc đến thời điểm này. “Từ ngày 21-27/7, dự báo của Fengwu về hướng đi của bão Doksuri trung bình chỉ sai 38,7 km, trong khi con số tương ứng của Trung tâm Dự báo thời tiết trung hạn châu Âu là 54,1 km và Trung tâm Dự báo thời tiết quốc gia Hoa Kỳ - 55 km”, phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo Thượng Hải thông tin với Yicai Global.
Doksuri, cơn bão thứ năm ở Trung Quốc trong năm nay, đã đổ bộ vào đất liền ngày 28/7. Hơn 720.000 người ở tỉnh Phúc Kiến bị ảnh hưởng, và thiệt hại kinh tế trực tiếp là 52,3 triệu nhân dân tệ (7,3 triệu USD), theo số liệu do cơ quan kiểm soát lũ lụt tỉnh Phúc Kiến công bố.
Mô hình Fengwu được Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo Thượng Hải và Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc công bố vào tháng 4/2023.
Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo Thượng Hải cho biết, giảm sai số một km trong 24 giờ có thể giảm thiệt hại kinh tế trực tiếp khoảng 97 triệu nhân dân tệ (13 triệu USD), vì vậy, dự báo bão chính xác rất quan trọng để giảm thiểu rủi ro.
Dự báo bão chính xác rất quan trọng để giảm thiểu rủi ro. (Ảnh minh họa).
Ngoài ra, các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên các thuật toán học sâu để dự báo sự phát triển và hình thái của các hiện tượng El Nino ở khu vực trung tâm của Thái Bình Dương.
Trong nghiên cứu công bố mới đây trên tạp chí Advances in Atmospheric, các nhà khoa học cho rằng hiện tượng El Nino ở trung tâm Thái Bình Dương có thể tác động sâu rộng tới khí hậu toàn cầu, nên các dự báo chính xác sẽ có ý nghĩa quan trọng trong công tác chuẩn bị và giảm thiểu nguy cơ.
Dựa trên công nghệ mạng lưới thần kinh tích chập, các nhà nghiên cứu từ Viện vật lý khí quyển (IAP) thuộc Viện Hàn lâm khoa học Trung Quốc đã phát triển mô hình học sâu để dự báo các bất thường về nhiệt độ mặt biển ở vùng xích đạo của Thái Bình Dương.
Huang Ping, nhà khoa học tại IAP và là tác giả của nghiên cứu khẳng định: "Nghiên cứu này cho thấy tiềm năng của AI trong việc cải thiện dự báo những hiện tượng thời tiết quan trọng như El Nino, vốn có thể dẫn đến những tác động nghiêm trọng trên toàn cầu".
Theo nghiên cứu, mô hình AI ưu việt hơn so với các mô hình động lực học truyền thống về độ chính xác, đặc biệt trong dự báo các bất thường về nhiệt độ bề mặt biển tại vùng xích đạo phía Tây và trung tâm Thái Bình Dương.
Nghiên cứu cũng cho thấy mô hình lai kết hợp dự báo từ cả mô hình AI và mô hình động lực học đạt độ chính xác còn cao hơn đối với các hiện tượng El Nino ở trung tâm và phía Đông Thái Bình Dương.