ການນໍາໃຊ້ວິທະຍາສາດແລະເຕັກໂນໂລຊີ, ປັນຍາປອມແລະການຫັນເປັນດິຈິຕອນໃນການພະຍາກອນອຸຕຸນິຍົມອຸທົກກະສາ

ໃນສະພາບການປ່ຽນແປງຂອງດິນຟ້າອາກາດທີ່ນັບມື້ນັບຮ້າຍແຮງ ແລະ ການພັດທະນາຢ່າງແຂງແຮງຂອງການປະຕິວັດອຸດສາຫະກຳທີ 4, ການຄາດຄະເນອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາ (HTS) ພວມປະເຊີນໜ້າກັບຄວາມຮຽກຮ້ອງຕ້ອງການໃໝ່ ແລະ ທ້າທາຍ. ວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ, ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະການຫັນເປັນດິຈິຕອນບໍ່ພຽງແຕ່ມີບົດບາດສະຫນັບສະຫນູນ, ແຕ່ໄດ້ກາຍເປັນພື້ນຖານຕົ້ນຕໍ, ກໍານົດຄວາມໄວ, ຄຸນນະພາບແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງລະບົບເຕືອນໄພໄພພິບັດທີ່ທັນສະໄຫມ.

Bộ Khoa học và Công nghệ•01/12/2025

ຄວາມກົດດັນໃຫມ່ໃນຍຸກຂອງການປ່ຽນແປງດິນຟ້າອາກາດ

ໃນທົ່ວ ໂລກ , ວິທີການພະຍາກອນແບບດັ້ງເດີມໄດ້ຖືກທົດແທນໂດຍຕົວແບບຕົວເລກທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງ, ລະບົບການລວບລວມຂໍ້ມູນແບບພິເສດ, ແລະໂດຍສະເພາະແມ່ນຄວາມກ້າວຫນ້າໃນ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ. ອົງການຈັດຕັ້ງອຸຕຸນິຍົມຊັ້ນນໍາເຊັ່ນ ECMWF ຫຼື JMA ໄດ້ນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ, ຄາດຄະເນທັນທີ, ແລະຂຸດຄົ້ນຄັງເກັບຂໍ້ມູນທີ່ອຸດົມສົມບູນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກອົງການອຸຕຸນິຍົມໂລກ (WMO), ເປີດຍຸກໃຫມ່ຂອງຂໍ້ມູນ - ແລະ AI ການພະຍາກອນອຸຕຸນິຍົມ.

ຢູ່ຫວຽດນາມ, ຜົນກະທົບຈາກການປ່ຽນແປງຂອງດິນຟ້າອາກາດແມ່ນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍຜ່ານຄວາມຖີ່ ແລະ ລະດັບສູງສຸດຂອງພະຍຸພັດແຮງ, ຝົນຕົກໜັກໃນທ້ອງຖິ່ນ, ນໍ້າຖ້ວມກະທັນຫັນ, ແລະ ດິນເຈື່ອນ. ສິ່ງດັ່ງກ່າວໄດ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມຕ້ອງການພະຍາກອນຫັນປ່ຽນຈາກການອະທິບາຍປະກົດການໄປສູ່ການຄາດເດົາຜົນກະທົບ; ຈາກການຄາດຄະເນທາງດ້ານຄຸນນະພາບເຖິງການຄາດຄະເນດ້ານປະລິມານ, ລາຍລະອຽດ, ທັນເວລາ, ແລະກ່ອນໜ້ານັ້ນ, ໄດ້ສ້າງຄວາມກົດດັນອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃຫ້ຂະແໜງອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາເພື່ອເລັ່ງລັດການປະດິດສ້າງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ ແລະ ການຫັນເປັນດີຈີຕອນ.

Ứng dụng khoa học công nghệ, trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi số trong công tác dự báo khí tượng thủy văn - Ảnh 1. — ວິທີການພະຍາກອນແບບດັ້ງເດີມກໍາລັງຖືກທົດແທນໂດຍການນໍາໃຊ້ AI ແລະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເພື່ອຕິດຕາມ, ວິເຄາະ, ຄາດຄະເນແລະເຕືອນໄພອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາ.

ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ຂະແໜງອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາຍັງໄດ້ປະເຊີນໜ້າກັບກາລະໂອກາດທີ່ສຳຄັນໃນການຫັນເປັນທັນສະໄໝ. ການດໍາເນີນງານຂອງ supercomputer Cray XC40 ໄດ້ສ້າງບາດກ້າວທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ຄວາມສາມາດຄອມພິວເຕີ. ດ້ວຍກຳລັງແຮງເກືອບ 80 TFLOPS, ລະບົບດັ່ງກ່າວໄດ້ຊ່ວຍຜັນຂະຫຍາຍຕົວແບບຄາດຄະເນຄວາມລະອຽດ 3 ກິໂລແມັດໃຫ້ທົ່ວເຂດດິນແດນ ແລະ ທະເລຕາເວັນອອກພຽງ 30-40 ນາທີ, ເຮັດໃຫ້ຫວຽດນາມ ເຂົ້າໃນກຸ່ມບັນດາປະເທດທີ່ມີພື້ນຖານໂຄງລ່າງພະຍາກອນຢ່າງແຂງແຮງໃນພາກພື້ນ.

ຮ່ວມກັນ, ເຄືອຂ່າຍຂອງຫຼາຍກວ່າ 3,200 ສະຖານີຝົນອັດຕະໂນມັດ, 10 radars ດິນຟ້າອາກາດແລະລະບົບຕໍາແຫນ່ງຂອງຟ້າຜ່າໄດ້ສ້າງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງ 1 × 1 ກິໂລແມັດທີ່ມີການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ເປັນພື້ນຖານທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບຮູບແບບການພະຍາກອນ. ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຮັບການພິສູດໃຫ້ເຫັນວ່າມີຜົນສັກສິດໃນສະພາບການປະຕິບັດຫຼາຍຢ່າງເຊັ່ນ: ຝົນຕົກຄັ້ງປະຫວັດສາດໃນພາກກາງໃນປີ 2020 ຫຼືຝົນຕົກໜັກໃນປີ 2024.

ຫວຽດນາມ ກໍ່ໄດ້ຮັບການຮັບຮອງຈາກ WMO ເປັນສູນໜູນຊ່ວຍພາກພື້ນ ກ່ຽວກັບການເຕືອນໄພສະພາບອາກາດຮ້າຍແຮງ (SWFP-SeA) ແລະ ສູນເຕືອນໄພນໍ້າຖ້ວມກະທັນຫັນ ແລະ ດິນເຈື່ອນຂອງພາກພື້ນ (SeAFFGS), ເປີດກວ້າງການເຂົ້າເຖິງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ກ້າວໜ້າ, ຂະບວນການມາດຕະຖານ ແລະ ເພີ່ມທະວີການຮ່ວມມືສາກົນ.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສິ່ງທ້າທາຍຍັງຄົງມີຂະຫນາດໃຫຍ່. ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງຄອມພິວເຕີ້ສໍາລັບລະບົບການເກັບຮັກສາ AI ແລະ Big Data ຍັງບໍ່ທັນຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງການປະຕິບັດແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເລິກ. ຂໍ້ມູນອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາກະແຈກກະຈາຍ ແລະ ຂາດການປະສານລະຫວ່າງກະຊວງ ແລະ ຂະແໜງການ; ບາງເຂດເຊັ່ນຊາຍແດນ ແລະເກາະດອນຍັງຂາດຂໍ້ມູນ. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານຂອງລະບົບຕິດຕາມກວດກາເຕັກໂນໂລຢີສູງ, ໃນຂະນະທີ່ກົນໄກການສັງຄົມແມ່ນຈໍາກັດ. ຊັບພະຍາກອນມະນຸດທີ່ມີຄວາມຮູ້ທັງແບບຈໍາລອງຕົວເລກ, AI ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຍັງບໍ່ທັນຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການພັດທະນາ. ນອກນີ້, ການຮັກສາບົດບາດໃນບັນດາໂຄງການຮ່ວມມືສາກົນຍັງຕ້ອງການແຫຼ່ງທຶນທີ່ໝັ້ນຄົງ.

ບຸກທະລຸຈາກເຕັກໂນໂລຊີ ແລະປັນຍາປະດິດ

ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ຂະແໜງອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາໄດ້ປະຕິບັດຢ່າງແຂງແຮງເພື່ອປັບປຸງຂະບວນການຄາດຄະເນໃຫ້ທັນສະໄໝ. ຮູບແບບການພະຍາກອນຕົວເລກທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງ (1-3 ກິໂລແມັດ) ໄດ້ຖືກປັບປຸງ, ລວບລວມຂໍ້ມູນການສັງເກດການພາຍໃນປະເທດແລະການລວມເອົາຜະລິດຕະພັນສາກົນຈາກ ECMWF, ຊ່ວຍຫຼຸດເວລາປ່ອຍການຄາດຄະເນຈາກ 5-8 ຊົ່ວໂມງເປັນ 2-3 ຊົ່ວໂມງ. ລະບົບການພະຍາກອນອາກາດແບບປະສົມປະສານ 32 ອົງປະກອບໄລຍະສັ້ນ ແລະ 51 ອົງປະກອບໄລຍະກາງ ສະໜັບສະໜູນການສ້າງແຜນທີ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການພະຍາກອນຜົນກະທົບ ແລະ ປະລິມານຝົນລະອຽດຂອງແຕ່ລະຕາແສງ ແລະ ຫວອດ.

ນັບຕັ້ງແຕ່ 2019, ລະບົບ SmartMet ໄດ້ຄ່ອຍໆປ່ຽນແທນການວິເຄາະຄູ່ມື, ຊ່ວຍໃຫ້ເບິ່ງເຫັນ, ແກ້ໄຂແລະ synchronize ຂໍ້ມູນການພະຍາກອນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງລະຫວ່າງສູນກາງແລະທ້ອງຖິ່ນ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາອອກຂ່າວຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

AI ກໍາລັງເລີ່ມມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການພະຍາກອນ. ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ເຂົ້າໃນການກຳນົດຕົວຂອງພາຍຸໄຕ້ຝຸ່ນ, ການພະຍາກອນຝົນໄລຍະສັ້ນສຸດຂີດ, ການວິເຄາະພາບຖ່າຍດາວທຽມ Himawari, ການກຳນົດຈຸດສູນກາງຂອງພະຍຸ ແລະ ປັບປຸງການພະຍາກອນຄວາມເຂັ້ມຂອງພາຍຸໄຊໂຄນເຂດຮ້ອນ. ກໍລະນີຂອງພະຍຸໄຕ້ຝຸ່ນ Noru ໃນປີ 2022 ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າບັນດາຕົວແບບ AI ປະສົມປະສານຂໍ້ມູນດາວທຽມ ແລະ ເຣດາ ສາມາດຮອງຮັບການກຳນົດຕົວຂອງພາຍຸລ່ວງໜ້າເມື່ອເຂົ້າສູ່ທະເລຕາເວັນອອກ, ຊ່ວຍເພີ່ມເວລາເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າເປັນ 72 ຊົ່ວໂມງ.

Ứng dụng khoa học công nghệ, trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi số trong công tác dự báo khí tượng thủy văn - Ảnh 2. — ແອັບພລິເຄຊັນ AI ກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງແຂງແຮງເພື່ອຮັບໃຊ້ວຽກງານການພະຍາກອນ.

ຄຸນນະພາບການຄາດຄະເນໄດ້ປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ໄລຍະເວລາຄາດຄະເນພະຍຸໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກ 24 ຊົ່ວໂມງເປັນ 3 ມື້; ໄດ້ອອກຄຳເຕືອນລ່ວງໜ້າ 5 ວັນ; ຄວາມຜິດພາດສະຖານທີ່ພະຍຸໃນໄລຍະ 48 ຊົ່ວໂມງໄດ້ຖືກຫຼຸດລົງເຄິ່ງຫນຶ່ງ. ພະຍາກອນຝົນຕົກໜັກ ແລະ ແຈ້ງເຕືອນໄພນໍ້າຖ້ວມ 2-3 ວັນ ຜ່ານມາ ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ປະມານ 75%; ຄຳເຕືອນໃຫ້ລະວັງພະຍຸຟ້າຮ້ອງໃນທ້ອງຖີ່ນ ໃນໄລຍະ 30 ນາທີ ຫາ ຫຼາຍຊົ່ວໂມງລ່ວງໜ້າ; ການຄາດຄະເນຄວາມເຢັນແລະຄວາມຮ້ອນທີ່ແຜ່ຫຼາຍໄດ້ບັນລຸຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງ 70-90%.

ການຮ່ວມມືສາກົນສືບຕໍ່ມີບົດບາດສຳຄັນ. ຫວຽດນາມ ຮັກສາການແລກປ່ຽນວິຊາສະເພາະກັບ JMA (ຍີ່ປຸ່ນ), CMA (ຈີນ) ແລະ ຫຼາຍອົງການອຸຕຸນິຍົມໃຫຍ່ໃນການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນ, ການປະເມີນຄວາມເຫັນດີເຫັນພ້ອມ ແລະ ບຳລຸງສ້າງແຫຼ່ງຊັບພະຍາກອນມະນຸດ. ເຖິງແມ່ນວ່າໃນໄລຍະ Covid-19, ຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມ WMO ໄດ້ຖືກຮັກສາໄວ້ທາງອິນເຕີເນັດ, ຮັບປະກັນການພັດທະນາວິຊາຊີບສໍາລັບນັກພະຍາກອນໃນປະເທດແລະພາກພື້ນ.

ຕາມກົມອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາ, ກະຊວງກະສິກຳ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມແລ້ວ , ໃນໄລຍະ 2025-2030, ຂະແໜງອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາຈະພັດທະນາໂດຍອີງໃສ່ 3 ເສົາຄ້ຳຄື: ປັບປຸງຕາໜ່າງຕິດຕາມກວດກາໃຫ້ທັນສະໄໝ; ປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຄາດຄະເນຕໍ່ກັບຜົນກະທົບ ແລະ ການພະຍາກອນຕົວຈິງ; ການຫັນເປັນດິຈິຕອນທີ່ສົມບູນແບບ. ໂດຍສະເພາະ, ການສໍາເລັດເຄືອຂ່າຍຕິດຕາມກວດກາອັດຕະໂນມັດແລະ synchronous, ໂດຍສະເພາະໃນເຂດທີ່ຂາດຂໍ້ມູນ, ເປັນວຽກງານບູລິມະສິດ. ຂະແໜງການສູ້ຊົນເພີ່ມຄວາມສາມາດດ້ານຄອມພິວເຕີ 5-10 ເທົ່າເມື່ອທຽບໃສ່ປີ 2020; ພັດທະນາຕົວແບບປະສົມທີ່ປະສົມປະສານການພະຍາກອນຕົວເລກແລະ AI; ເພີ່ມທະວີການເຕືອນໄພນໍ້າຖ້ວມກະທັນຫັນ ແລະ ດິນເຈື່ອນ 6-12 ຊົ່ວໂມງ ແລະ ເຕືອນໄພພາຍຸລ່ວງໜ້າ 3-5 ວັນ.

ການຫັນເປັນດິຈິຕອນທີ່ສົມບູນແບບຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການລວມເອົາ 100% ຂອງຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຖານຂໍ້ມູນ Hydrometeorological ແຫ່ງຊາດ, ໃນຂະນະທີ່ການກໍ່ສ້າງກົນໄກທາງດ້ານກົດຫມາຍເພື່ອສົ່ງເສີມສັງຄົມແລະການຄ້າຂອງການບໍລິການ hydrometeorological. ປັດໄຈທີ່ສໍາຄັນຍັງແມ່ນປະຊາຊົນ, ອຸດສາຫະກໍາສຸມໃສ່ການຝຶກອົບຮົມໃນຄວາມເລິກໃນ AI, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ຮູບແບບການພະຍາກອນທີ່ທັນສະໄຫມແລະການຂະຫຍາຍການຮ່ວມມືລະຫວ່າງປະເທດ, ໂດຍສະເພາະກັບ WMO ແລະບັນດາປະເທດທີ່ມີ hydrometeorology ກ້າວຫນ້າ, ທີ່ຈະໄດ້ຮັບ, ຕົ້ນສະບັບແລະການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຊີການພະຍາກອນການຜະລິດໃຫມ່.

ສູນວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີການສື່ສານ

ທີ່ມາ: https://mst.gov.vn/ung-dung-khoa-hoc-cong-nghe-tri-tue-nhan-tao-va-chuyen-doi-so-trong-cong-tac-du-bao-khi-tuong-thuy-van-197251201234112479.htm