AI มีประสิทธิภาพเหนือกว่าศูนย์พยากรณ์อากาศทั่วโลก

AI ก้าวข้าม “มาตรฐานทองคำ” ของการพยากรณ์อากาศ

AI มีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการพยากรณ์แบบดั้งเดิมในการติดตามคุณภาพอากาศ รูปแบบสภาพอากาศ และพายุโซนร้อนอันเนื่องมาจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (ภาพ: Getty)

โมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ใหม่ที่พัฒนาโดย Microsoft ที่เรียกว่า Aurora กำลังดึงดูดความสนใจอย่างมากในชุมชน วิทยาศาสตร์ เนื่องจากแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการคาดการณ์สภาพอากาศได้แม่นยำและรวดเร็วกว่าศูนย์อุตุนิยมวิทยาชั้นนำหลายแห่งของโลก ซึ่งรวมถึงศูนย์พยากรณ์อากาศระยะกลางแห่งยุโรป (ECMWF) และศูนย์เฮอริเคนแห่งชาติของสหรัฐอเมริกา (NHC)

ตามการวิจัยที่ตีพิมพ์เมื่อวันที่ 22 พฤษภาคมในวารสาร Nature พบว่าระบบ Aurora ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลในอดีตทั้งหมดโดยไม่ใช้แบบจำลองทางฟิสิกส์แบบดั้งเดิม

อย่างไรก็ตาม ระบบยังให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ รวมถึงคาดการณ์พายุเฮอริเคนที่รุนแรงทั้งหมดในปี 2566 ได้อย่างแม่นยำ ขณะเดียวกันยังสร้างพยากรณ์อากาศ 10 วันด้วยต้นทุนการคำนวณต่ำกว่าหลายร้อยเท่า

ตัวอย่างหนึ่งที่ปรากฎว่า ออโรร่าคาดการณ์ไว้ได้อย่างถูกต้องล่วงหน้า 4 วันว่าพายุไต้ฝุ่นโดกซูรีจะพัดขึ้นฝั่งทางตอนเหนือของประเทศฟิลิปปินส์ ในขณะที่การคาดการณ์อย่างเป็นทางการในเวลานั้นระบุว่าพายุจะมุ่งหน้าขึ้นเหนือของไต้หวัน

ต่อมามีการบันทึกว่าพายุโดกซูรีเป็นหนึ่งในพายุที่สร้างความเสียหายมากที่สุดในประวัติศาสตร์ของภูมิภาคเอเชีย แปซิฟิก

นอกจากนี้ Aurora ยังทำผลงานได้ดีกว่า ECMWF ซึ่งถือเป็น “มาตรฐานทองคำ” ในการพยากรณ์อีกด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง AI ของ Microsoft มีความแม่นยำสูงกว่า ECMWF ในการพยากรณ์อากาศ 10 วันทั่วโลกถึง 92% โดยมีความละเอียดประมาณ 10 กม.²

การแข่งขัน AI ระหว่างยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี

AI Aurora คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำว่าพายุไต้ฝุ่นโดกซูรีจะพัดขึ้นฝั่งทางตอนเหนือของประเทศฟิลิปปินส์ (ภาพ: Microsoft)

Aurora ไม่ใช่โมเดล AI เพียงโมเดลเดียวในพื้นที่นี้ ก่อนหน้านี้ Huawei ได้เปิดตัวโมเดล Pangu-Weather ในปี 2023 และ Google ก็ยังอ้างว่าโมเดล GenCast ของตนแซงหน้า ECMWF ในกรณีภัยพิบัติทางธรรมชาติ 97% ในปี 2019 อีกด้วย

ประเทศใหญ่ๆ และหน่วยงานอุตุนิยมวิทยาก็กำลังเร่งทำเช่นกัน Meteo-France และ ECMWF เองกำลังพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรของตนเอง ตัวแทนของ ECMWF กล่าวว่าโมเดล AI รุ่นแรกซึ่งทดสอบมาตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ 2568 ช่วยประหยัดเวลาการคำนวณได้มากกว่า 1,000 เท่าเมื่อเทียบกับโมเดลทางกายภาพ แม้จะมีความละเอียดจำกัด (30 ตารางกิโลเมตร) ก็ตาม

การเพิ่มขึ้นของ AI ในการพยากรณ์อากาศมีสาเหตุมาจากข้อเท็จจริงที่ว่าโมเดลการพยากรณ์อากาศแบบดั้งเดิมต้องใช้การคำนวณจำนวนมาก เนื่องจากโมเดลเหล่านั้นใช้สมการทางกายภาพที่ซับซ้อน

ในขณะเดียวกัน AI เช่น Aurora เรียนรู้จากข้อมูลจริง ซึ่งช่วยลดเวลาในการประมวลผลได้อย่างมาก ตามที่ผู้เชี่ยวชาญกล่าวไว้ นี่อาจเป็นก้าวแรกสู่การปฏิวัติในอุตุนิยมวิทยา

“เราอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวิทยาศาสตร์ระบบบรรยากาศ” Paris Perdikaris รองศาสตราจารย์มหาวิทยาลัยเพนซิลเวเนียและหัวหน้าคณะผู้จัดทำผลการศึกษากล่าว

“เป้าหมายในอีก 5-10 ปีข้างหน้าคือการสร้างระบบที่สามารถนำข้อมูลจากดาวเทียมและสถานีตรวจอากาศมาใช้งานโดยตรงเพื่อสร้างพยากรณ์ความละเอียดสูงได้ทุกที่ในโลก ” เขากล่าว

ในปัจจุบันแม้ว่า Aurora จะยังไม่ได้นำออกสู่เชิงพาณิชย์ แต่ผลการทดสอบก็แสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่ยิ่งใหญ่

การค่อย ๆ แทนที่วิธีการแบบเดิมด้วย AI ในสาขาอุตุนิยมวิทยา ถือว่าเป็นไปได้และจำเป็น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่รุนแรงเพิ่มมากขึ้น และมีความจำเป็นที่ต้องคาดการณ์อย่างแม่นยำและทันท่วงทีมากกว่าที่เคย

ที่มา: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/ai-vuot-mat-cac-trung-tam-du-bao-thoi-tiet-toan-cau-20250523065832612.htm