พยากรณ์อากาศแม่นยำและละเอียดกว่าที่เคย

ยุคของการพยากรณ์อากาศโดยใช้คอมพิวเตอร์เริ่มต้นขึ้นในปีพ.ศ. 2508 หกสิบปีต่อมา สำนักอุตุนิยมวิทยาได้เป็นผู้นำการปฏิวัติเทคโนโลยีอีกครั้ง ซึ่งในครั้งนี้ได้รับการขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI)

ตามรายงานของ Financial Times ระบุว่า AI กำลังช่วยปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์รูปแบบเมฆ ฝนตก และอุณหภูมิ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยีนี้กำลังขยายขอบเขตการพยากรณ์ จากการพยากรณ์ทันทีที่แม่นยำเป็นอย่างยิ่งภายในไม่กี่ชั่วโมง ไปจนถึงระยะกลาง (3-15 วัน) และขณะนี้สามารถคาดการณ์สภาพอากาศในระดับย่อยฤดูกาล (2 สัปดาห์ถึง 2 เดือน) ได้

“เราเห็นศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวิธีการพยากรณ์อากาศ ในบางแง่ก็คล้ายกับตอนที่มนุษย์เริ่มใช้คอมพิวเตอร์” Kirstine Dale ผู้อำนวยการด้าน AI ของ Met Office กล่าว

จากการพยากรณ์แบบดิจิทัลสู่ AI แบบครบวงจร

ก่อนหน้านี้ การพยากรณ์อากาศจะต้องอาศัยการพยากรณ์อากาศเชิงตัวเลขเป็นอย่างมาก ซึ่งเป็นกระบวนการคำนวณที่ซับซ้อนที่ต้องใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ในการประมวลผลการสังเกตการณ์นับล้านรายการแบบเรียลไทม์ ระบบ AI เชิงสภาพอากาศยุคใหม่ยังคงต้องมีการรวบรวมข้อมูลอย่างเข้มข้น แต่จะใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรในการพยากรณ์

AI กำลังส่งผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อสาขาการพยากรณ์อากาศ ภาพ: Financial Times

ผลลัพธ์เบื้องต้นมีแนวโน้มดีมาก ศูนย์พยากรณ์อากาศระยะกลางแห่งยุโรป (ECMWF) กล่าวว่าโมเดล AI รุ่นแรกที่เปิดตัวเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ ช่วยเพิ่มความแม่นยำได้ประมาณ 20% สำหรับตัวชี้วัดสำคัญ เช่น การคาดการณ์เส้นทางของพายุหมุนเขตร้อน

“เทคโนโลยี AI ใหม่จะพัฒนาจากความแม่นยำในการพยากรณ์ที่เพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา ตั้งแต่ช่วงต้นทศวรรษปี 2000 เป็นต้นมา ข้อมูลดาวเทียมขั้นสูงก็พร้อมใช้งาน และช่องว่างความแม่นยำระหว่างซีกโลกทั้งสองก็หายไป” Florence Rabier ผู้อำนวยการทั่วไปของ ECMWF กล่าว

ก่อนหน้านี้ ECMWF ยังเปิดตัวโมเดลพยากรณ์ AI ระดับโลกของตัวเองที่เรียกว่า AIFS ในเดือนตุลาคม 2023 อีกด้วย

นักอุตุนิยมวิทยา Matt Lanza ให้สัมภาษณ์กับ หนังสือพิมพ์ Washington Post ว่าการพยากรณ์ของ AIFS สำหรับพายุเฮอริเคนที่ชื่อ Francine ในเดือนกันยายนนั้น "ไม่น่าเชื่อ" “คุณคงจะบ้ามากถ้าไม่ใช้มันทุกวันในชุดเครื่องมือพยากรณ์ของคุณ” ผู้เชี่ยวชาญกล่าว

จากนั้นพายุเฮอริเคนที่ชื่อมิลตัน AIFS ระบุว่าจะพัดขึ้นฝั่งห่างออกไปเพียง 21 กม. ก่อนที่จะไปถึงฟลอริดา จากความสำเร็จครั้งนี้ นักอุตุนิยมวิทยา Bryan Bennett ได้ประกาศว่า AIFS เป็น “แบบจำลองที่แม่นยำที่สุดเท่าที่โลก เคยมีมา”

แบบจำลองการพยากรณ์อากาศแบบดั้งเดิมต้องมีพลังการประมวลผลสูง และต้องดำเนินการโดยบุคลากรที่มีทักษะสูง ภาพ: 7wData.

อย่างไรก็ตาม นั่นเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของยุคที่ AI เข้ามาครอบงำสาขานี้ ตามรายงานของ Financial Times ระบบ AI ทดลองแบบครบวงจรรุ่นที่สองกำลังเกิดขึ้น ซึ่งสัญญาว่าจะมีความเป็นไปได้ใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้นมากขึ้น

โมเดลเหล่านี้ข้ามขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลและทำงานโดยตรงกับการสังเกตการณ์แบบดิบจากดาวเทียมและสถานีตรวจอากาศเพื่อสร้างพยากรณ์ทั้งระดับโลกและระดับท้องถิ่น

Scott Hosking จากสถาบันทัวริงกล่าวว่า “ทันใดนั้น เราก็มาถึงจุดที่สามารถตั้งค่าเซ็นเซอร์ใหม่ได้ และนำข้อมูลดังกล่าวเข้าสู่โมเดลได้อย่างรวดเร็ว” Hosking ประเมินว่ามีโมเดล AI สภาพอากาศที่แตกต่างกันประมาณ 20-30 แบบที่อยู่ในขั้นตอนการพัฒนาต่างๆ และจำนวนดังกล่าวจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วภายในเพียงหนึ่งปี

บทบาทของนักอุตุนิยมวิทยาในอนาคต

คำถามสำคัญก็คือ บทบาทของนักอุตุนิยมวิทยาจะเป็นอย่างไร เมื่อโลกต้องพึ่งพา AI มากขึ้น

อย่างไรก็ตาม เจ้าหน้าที่ Met Office เชื่อว่าการเติบโตของเทคโนโลยีจะไม่ทำให้มนุษย์ต้องสูญเสียงาน อย่างไรก็ตาม นักอุตุนิยมวิทยาจะยังคงมีความจำเป็น และอาจมีความสำคัญมากกว่าที่เคยอีกด้วย

พวกเขาจะต้องประเมินความแตกต่างระหว่างโมเดล AI ที่แข่งขันกัน รักษาบทบาทที่สำคัญในการนำตัวเลขคาดการณ์ดิบมาใส่ไว้ในบริบท และสื่อสารระดับความเสี่ยงและมาตรการบรรเทา ในความเป็นจริงข้อมูลดิบยังคงต้องได้รับการรวบรวมและตรวจสอบความผิดปกติ

“เทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนแปลงความเข้าใจของเราเกี่ยวกับสภาพอากาศ แต่ในฐานะพันธมิตรอันทรงพลังต่อวิธีการพยากรณ์อากาศที่ยึดถือกันมายาวนาน ไม่ใช่สิ่งทดแทน ฉันมองเห็นความสัมพันธ์แบบพึ่งพาอาศัยกันมากขึ้น เราต้องการเทคโนโลยีเพื่อทำงานร่วมกันเป็นทีม” คิร์สตีน เดลให้เหตุผล

โมเดล AI คาดการณ์เส้นทางของพายุได้เมื่อเทียบกับความเป็นจริง ภาพ: ฮาร์วาร์ด

นอกจากนี้ แม้ว่าโอกาสของ AI ในการพยากรณ์อากาศจะดูสดใส แต่ยังมีเงาใหญ่ที่กำลังคุกคามอยู่ นั่นก็คือ ความเสี่ยงจากการขาดแคลนข้อมูล

รัฐบาลทรัมป์กำลังมองหาทางที่จะลดงบประมาณและเจ้าหน้าที่ของสำนักงานบริหารบรรยากาศและมหาสมุทรแห่งชาติของสหรัฐอเมริกา (NOAA) อย่างมาก อย่างไรก็ตาม NOAA ทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลที่สำคัญจากดาวเทียม ทุ่นมหาสมุทร บอลลูน และเรดาร์ ข้อมูลทั้งหมดนี้สามารถเข้าถึงนักอุตุนิยมวิทยาทั่วโลกได้อย่างอิสระ

“การลดลงของข้อมูลทั่วโลกถือเป็นปัญหาใหญ่ ผมคิดว่าการตัดลดนี้เป็นอันตรายอย่างยิ่งในช่วงเวลาที่สภาพอากาศเปลี่ยนแปลงอย่างมาก” ริชาร์ด เทิร์นเนอร์ ศาสตราจารย์ด้านการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์กล่าว

ที่มา: https://znews.vn/du-bao-thoi-tiet-dang-chinh-xac-va-chi-tiet-hon-bao-gio-het-post1554568.html