AI และการปฏิวัติในการพยากรณ์อากาศ

Nvidia เพิ่งเปิดตัวโมเดล AI พยากรณ์อากาศใหม่ ซึ่งอ้างว่าสามารถพยากรณ์อากาศได้อย่างรวดเร็วและประเมินความเสี่ยงจากเหตุการณ์สภาพอากาศรุนแรงได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยเหตุนี้ โมเดล AI FourCastNet 3 จึงสามารถพยากรณ์อากาศทั่วโลกได้ 15 วัน ภายในเวลาเพียง 64 วินาที

FourCastNet 3 พัฒนาจากสถาปัตยกรรมหม้อแปลง (คล้ายกับ ChatGPT) โดยเรียนรู้จากข้อมูลอุตุนิยมวิทยาที่สั่งสมมานานหลายทศวรรษ เพื่อสร้างแบบจำลองการไหลของอากาศ อุณหภูมิ และปริมาณน้ำฝนได้อย่างแม่นยำ AI ได้รับการออกแบบให้สอดคล้องกับรูปทรงกลมของโลก และจำลองความน่าจะเป็นของปัญหาที่สัมพันธ์กันเชิงพื้นที่ได้อย่างแม่นยำ ส่งผลให้ได้สเปกตรัมที่เสถียรและสร้างพลวัตที่สมจริงในหลายระดับ

Mike Pritchard หัวหน้าฝ่ายจำลองสภาพอากาศของ Nvidia กล่าวว่า "AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการที่เราประเมินสถานะของบรรยากาศอย่างสิ้นเชิง วิธีที่เราสร้างการพยากรณ์จากสถานะนั้น วิธีที่เราขยายขอบเขตของฟิสิกส์เพื่อให้พยากรณ์ได้ดีขึ้น และวิธีที่เราสร้างการจำลองสภาพอากาศที่เราไม่เคยคิดว่าเป็นไปได้มาก่อน"

FourCastNet คาดการณ์ว่าวันที่ร้อนที่สุดในแอฟริกา (ที่มา: Nvidia)

ในทำนองเดียวกัน Microsoft Corporation (สหรัฐอเมริกา) ได้พัฒนาระบบพยากรณ์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เรียกว่า “Aurora” ซึ่งกล่าวกันว่ามีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการพยากรณ์แบบดั้งเดิมในแง่ของความแม่นยำ ความเร็ว และต้นทุน และมีประสิทธิผลเป็นพิเศษในการติดตามคุณภาพอากาศ รูปแบบสภาพอากาศ และพายุโซนร้อน

ออโรราได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลกว่าล้านชั่วโมงจากดาวเทียม เรดาร์ สถานีตรวจอากาศ การจำลองสภาพภูมิอากาศ และการพยากรณ์อากาศ นอกจากนี้ แบบจำลองยังสามารถปรับแต่งเพิ่มเติมเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์สภาพอากาศเฉพาะเจาะจงได้อีกด้วย

ที่น่าทึ่งคือ ออโรราสามารถคาดการณ์พายุทั้งหมดที่เกิดขึ้นในปี 2023 ได้อย่างถูกต้อง หนึ่งในนั้นคือพายุไต้ฝุ่นทกซูรี ซึ่งเป็นพายุที่สร้างความเสียหายมากที่สุดใน มหาสมุทรแปซิฟิก ที่เคยบันทึกไว้ ออโรราสามารถระบุตำแหน่งและเวลาที่แน่นอนที่พายุทกซูรีจะพัดขึ้นฝั่งที่ฟิลิปปินส์ล่วงหน้าได้สี่วัน ขณะที่การพยากรณ์อากาศอย่างเป็นทางการในขณะนั้นระบุว่าพายุกำลังมุ่งหน้าไปทางเหนือของไต้หวัน

ไม่เพียงเท่านั้น โมเดล AI นี้ยังแซงหน้าศูนย์พยากรณ์อากาศระยะกลางของยุโรป (ECMWF) ซึ่งถือเป็นมาตรฐานระดับโลกในด้านความแม่นยำในการพยากรณ์อากาศ 10 วันทั่วโลกถึง 92% โดยมีความละเอียดประมาณ 10 ตารางกิโลเมตร

โมเดล AI ของ Microsoft คาดการณ์สภาพอากาศได้เร็วกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ถึง 5,000 เท่า (ภาพประกอบ)

ปัจจุบัน การพยากรณ์อากาศมักทำโดยการป้อนข้อมูลลงในแบบจำลองทางกายภาพที่ซับซ้อน ซึ่งต้องใช้เวลาประมวลผลหลายชั่วโมงบนซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ในทางกลับกัน Aardvark Weather ใช้แนวทางใหม่โดยสิ้นเชิง นั่นคือ ระบบการเรียนรู้ของเครื่องจะวิเคราะห์ข้อมูลดิบจากดาวเทียม สถานีตรวจอากาศ เรือ และบอลลูนตรวจอากาศโดยตรง เพื่อสร้างการพยากรณ์อากาศ โดยไม่จำเป็นต้องใช้แบบจำลองบรรยากาศที่ซับซ้อน ซึ่งใช้เพียงฮาร์ดแวร์พื้นฐานเท่านั้น

Aardvark Weather ได้แสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบหลายประการ ได้แก่ ใช้ข้อมูลการสังเกตการณ์เพียง 8% เมื่อเทียบกับระบบดั้งเดิม มีประสิทธิภาพเหนือกว่าระบบพยากรณ์อากาศทั่วโลก (GFS) ของสหรัฐอเมริกา ให้ผลลัพธ์ที่เทียบเท่ากับการพยากรณ์อากาศของสำนักงานอุตุนิยมวิทยาสหรัฐอเมริกา และเสร็จสิ้นการพยากรณ์อากาศได้ภายในไม่กี่นาทีบนคอมพิวเตอร์ตั้งโต๊ะทั่วไป อย่างไรก็ตาม ความละเอียดเชิงพื้นที่ของ Aardvark Weather ในปัจจุบันยังต่ำกว่าระบบปัจจุบัน

แอปพลิเคชันที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของ Aardvark Weather คือความสามารถในการสนับสนุนศูนย์พยากรณ์อากาศในประเทศและภูมิภาคกำลังพัฒนาที่ขาดแคลนทรัพยากรในการปรับปรุงพยากรณ์อากาศระดับโลกให้กลายเป็นพยากรณ์อากาศระดับภูมิภาคที่มีความละเอียดสูง

Aardvark พยากรณ์อากาศทั่วโลกบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลได้ภายในไม่กี่นาที (ภาพ: มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์)

การพยากรณ์เหตุการณ์สภาพอากาศขนาดเล็ก เช่น พายุเฮอริเคนที่รุนแรงกำลังเข้าใกล้เมือง ในปัจจุบัน ต้องใช้แบบจำลองการพยากรณ์เฉพาะทางแบบดั้งเดิม

อย่างไรก็ตาม โมเดล AI บางโมเดลกำลังเริ่มได้รับการทดสอบในสภาพแวดล้อมจริง ศูนย์พยากรณ์อากาศระยะกลางแห่งยุโรป (ECMWF) ซึ่งให้บริการพยากรณ์อากาศสำหรับหลายสิบประเทศ กำลังใช้ Aurora และโมเดล AI ของตนเอง

ในบอสตัน IBM และ Mass General Brigham Health System กำลังทดสอบเครื่องมือ AI เพื่อคาดการณ์พื้นที่ที่มีความเสี่ยงต่อความเครียดจากความร้อนในช่วงคลื่นความร้อน โดยอ้างอิงจากข้อมูลประชากร เซ็นเซอร์สิ่งแวดล้อม และบันทึกข้อมูลของโรงพยาบาล โซลูชันนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้สูงอายุ ชุมชนที่มีรายได้น้อย หรือผู้ที่อาศัยอยู่ในพื้นที่ที่ขาดแคลนพื้นที่สีเขียว

ในระดับชาติ รัฐสภา สหรัฐฯ กำลังพิจารณาความเป็นไปได้ในการผสานรวม AI เข้ากับระบบเตือนภัยน้ำท่วมและพายุ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากเกิดภัยพิบัติทางธรรมชาติครั้งร้ายแรงหลายครั้งในรัฐเท็กซัสและนิวเม็กซิโก สตาร์ทอัพอย่าง Tomorrow.io และ Silurian ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ AI ในการคาดการณ์ภัยพิบัติทางธรรมชาติล่วงหน้า 48-72 ชั่วโมง ซึ่งสร้างข้อได้เปรียบที่สำคัญในการป้องกันภัยพิบัติ

อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า AI ไม่ควรเข้ามาแทนที่โมเดลทางกายภาพโดยสมบูรณ์ แต่ควรใช้รวมกันเพื่อเสริมซึ่งกันและกันในกระบวนการพยากรณ์อากาศ

ง็อกเหงียน (การสังเคราะห์)

ที่มา: https://vtcnews.vn/ai-va-cuoc-cach-mang-ve-du-bao-thoi-tiet-ar955276.html