โมเดลพยากรณ์อากาศที่ใช้ AI ช่วยให้พยากรณ์อากาศเร็วขึ้น

เมื่อไม่นานนี้ วิธีการที่ใช้แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเร่งความเร็วในการพยากรณ์อากาศได้อย่างมาก ความเร็วในการทำนายของระบบนี้เร็วกว่าวิธีการเชิงตัวเลขแบบเดิมถึง 10,000 เท่า

Dự báo thời tiết, vịnh Bắc Bộ sẽ có mưa rào và giông mạnh. (Nguồn: nchmf.gov.vn)

วิธีการที่ใช้แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเร่งการพยากรณ์อากาศได้ในระดับหลายเท่า ภาพประกอบ (ที่มา: nchmf.gov.vn)

ตามรายงานการวิจัยล่าสุดที่ตีพิมพ์ในวารสาร Nature นักวิจัยชาวจีนได้พัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีเครือข่ายประสาทสามมิติ เพื่อให้สามารถพยากรณ์อากาศทั่วโลกด้วยความแม่นยำระดับปานกลางถึงสูง

ในการวิจัยของพวกเขา ทีมวิจัยและพัฒนาโมเดลอุตุนิยมวิทยาขนาดใหญ่ของ Huawei Cloud ได้เสนอเครือข่ายประสาท 3 มิติที่ปรับให้เข้ากับระบบพิกัดของโลกเพื่อประมวลผลข้อมูลอุตุนิยมวิทยา 3 มิติที่ซับซ้อนและหลากหลาย

แบบจำลองอุตุนิยมวิทยา Pangu-Weather ที่มีขนาดค่อนข้างใหญ่ ซึ่งฝึกฝนด้วยข้อมูลทั่วโลกเกือบ 40 ปี สามารถได้รับพารามิเตอร์ระดับ 100 ล้านภายในเวลาสองเดือน

Pangu-Weather ใช้เวลาเพียง 1.4 วินาทีในการพยากรณ์อากาศทั่วโลก 24 ชั่วโมง ซึ่งรวมถึงความชื้น ความเร็วลม อุณหภูมิ ความกดอากาศระดับน้ำทะเล และอื่นๆ ความเร็วในการคาดการณ์ของระบบเร็วกว่าวิธีเชิงตัวเลขแบบเดิมถึง 10,000 เท่า

ตัวอย่างเจาะจง สำหรับพายุไต้ฝุ่นมาวาร์ในเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา Pangu-Weather ทำหน้าที่ได้อย่างยอดเยี่ยมโดยคาดการณ์เส้นทางของพายุได้ล่วงหน้า 5 วัน

นอกจากนี้ โมเดลยังแสดงผลลัพธ์การคาดการณ์ที่ดีขึ้น โดยอิงจากข้อมูลการวิเคราะห์ใหม่จากเหตุการณ์ที่ทดสอบทั้งหมด เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการพยากรณ์อากาศเชิงตัวเลข (NWP)

ปัจจุบัน การพยากรณ์อากาศประจำวัน คำเตือนภัยธรรมชาติร้ายแรง และการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ล้วนทำโดยใช้การประมวลผลประสิทธิภาพสูงและแบบจำลองทางกายภาพที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม วิธีนี้ต้องใช้เครื่องจักรจำนวนมากและเวลาในการประมวลผล

เทียน ฉี ผู้เขียนรายงานและผู้เชี่ยวชาญด้าน AI อาวุโสของผู้ให้บริการคลาวด์ของจีน Huawei Cloud กล่าวว่าวิธี NWP ทั่วไปต้องใช้เวลาประมวลผล 4-5 ชั่วโมงบนคลัสเตอร์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่มีเซิร์ฟเวอร์ 3,000 เครื่อง เพื่อพยากรณ์อากาศทั่วโลกในอีก 10 วันข้างหน้า

อย่างไรก็ตาม ความแม่นยำของวิธีการใหม่ที่ใช้ AI เหล่านี้ยังคงต่ำกว่าวิธีการ NWP อย่างมาก Bi Kaifeng ผู้เขียนร่วมรายงานยังยอมรับข้อจำกัดของระบบพยากรณ์อากาศที่ใช้ AI โดยกล่าวว่าระบบเหล่านี้ยังคงพึ่งพาข้อมูลการวิเคราะห์ใหม่เป็นอย่างมากและจำเป็นต้องปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์สภาพอากาศที่รุนแรง

“เราเชื่อว่าวิธีการที่ใช้ AI ควรอยู่ร่วมกับวิธีการเชิงตัวเลขทั่วไปเพื่อให้บริการพยากรณ์อากาศที่แม่นยำและเชื่อถือได้ยิ่งขึ้น” Qi Tian กล่าว

แหล่งที่มา