Hãy tưởng tượng bạn có thể nhận được dự đoán thời tiết chính xác trong 10 ngày chỉ trong chưa đầy một phút. GraphCast, một hệ thống API thời tiết đột phá, làm được chính xác điều đó và vượt trội hơn phương pháp dự báo truyền thống trong hơn 90% các kịch bản thử nghiệm. Giải pháp dựa trên AI này đã cho thấy độ chính xác đáng kinh ngạc trên 99,7% biến thử nghiệm trong tầng đối lưu, thiết lập tiêu chuẩn mới cho dự báo thời tiết chính xác.
GenCast của Google DeepMind, một mô hình thời tiết máy tính tiên tiến, đã thay đổi bối cảnh của dự đoán khí tượng. Việc GenCast được đào tạo trên dữ liệu lịch sử 40 năm giúp nó vượt qua hệ thống dự báo hàng đầu thế giới 97,2% thời điểm khi dự đoán các điều kiện khí quyển quan trọng. Những hệ thống tiên tiến này hiện định hình quyết định của các ngành công nghiệp phụ thuộc vào thời tiết, từ nông nghiệp đến quản lý năng lượng.
Bài viết này cho thấy cách các tác nhân AI và dự báo thời tiết đang làm việc cùng nhau bằng cách xem xét kiến trúc, thách thức triển khai và ứng dụng thực tế của chúng. Bạn sẽ tìm hiểu về khung kỹ thuật cần thiết để xây dựng và triển khai các hệ thống này, cùng với các mẹo thực tiễn để tích hợp và mở rộng quy mô.
Các nhà dự báo thời tiết truyền thống sử dụng Dự Báo Thời Tiết Số (NWP) để xử lý các phương trình vật lý phức tạp thông qua siêu máy tính. Những mô hình này phân chia bầu khí quyển của Trái Đất thành các khối ba chiều và giải quyết các định luật vật lý cơ bản để dự đoán cách mà khí quyển sẽ hành xử.
Các hệ thống NWP gặp khó khăn lớn về tính toán. Một dự báo tiêu chuẩn 10 ngày mất hàng giờ để xử lý trên siêu máy tính cần hàng trăm máy. Hơn thế nữa, việc thiết kế và thực hiện các phương trình vật lý trở nên đắt đỏ, đòi hỏi kiến thức chuyên môn và nguồn lực tính toán mạnh mẽ. Các mô hình toàn cầu hiện nay hoạt động với khoảng cách lưới ngang dưới 25 kilômét. Hệ thống của Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn Châu Âu làm việc ở độ phân giải 9 km.
Các mô hình thời tiết dựa trên AI sử dụng thông tin theo cách khác biệt. Những hệ thống này học các mẫu khí quyển bằng cách nghiên cứu hàng thập kỷ lịch sử thời tiết. GraphCast và những mô hình tương tự sử dụng Mạng Nơ-ron Đồ thị để xử lý dữ liệu không gian ở 0,25 độ kinh độ/vĩ độ (28 km x 28 km tại đường xích đạo).
Quá trình huấn luyện bao gồm:
Các thử nghiệm gần đây cho thấy những bước tiến lớn trong dự báo thời tiết bằng AI. Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn Châu Âu giữ đầy đủ số liệu thống kê xác minh, cho thấy độ chính xác đáng chú ý của các mô hình AI. Kỹ năng dự báo bằng AI đạt đến tầm cao mới vào năm 2024, cải thiện từ 1% đến 3% ở các vùng ngoài nhiệt đới và từ 2% đến 6% ở các chỉ số bề mặt.
Các hệ thống AI hoạt động nhanh hơn. Các mô hình truyền thống cần sức mạnh tính toán lớn, nhưng các công cụ AI như GraphCast tạo ra dự báo 10 ngày trong dưới một phút trên một máy Google TPU v4. Hệ thống vượt trội so với phương pháp truyền thống trong tất cả trừ một trong 1.380 biến thử nghiệm.
Các hệ thống dự báo thời tiết dựa trên AI cần cấu trúc phức tạp để xử lý lượng dữ liệu khí tượng khổng lồ. Những hệ thống này được xây dựng dựa trên nguyên tắc thiết kế module kết nối mượt mà với các nhà cung cấp dữ liệu thời tiết.
Các đại lý thời tiết AI sử dụng bốn thành phần chính làm việc cùng nhau để tạo ra dự báo chính xác:
API OpenWeather là nguồn dữ liệu quan trọng cho các hệ thống thời tiết AI. Quá trình tích hợp cần các kết nối bảo mật và cơ chế truy xuất dữ liệu nhanh chóng. Hệ thống hỗ trợ ba loại xác thực: ẩn danh, khóa API, và danh tính được quản lý.
Các nhà phát triển phải tạo ra một đối tượng khách hàng với chuỗi kết nối cho tài nguyên dự án AI để triển khai API thời tiết. Hệ thống sau đó xử lý một số tham số thời tiết:
Tác nhân AI hoạt động như một động cơ suy luận để xử lý dữ liệu thời tiết thô thông qua các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn để tạo ra các khuyến nghị có thể đọc được bởi con người. Hệ thống lấy dữ liệu thời tiết cập nhật từng phút để đưa ra quyết định sáng suốt về điều kiện thời tiết.
Các tác nhân AI thời tiết có thể xử lý các luồng dữ liệu đa dạng đồng thời với kiến trúc tích hợp này. Hệ thống xử lý dữ liệu thời tiết hiện tại, thông tin dự báo, và các mẫu lịch sử để cung cấp các thông tin chi tiết về thời tiết toàn diện. Tác nhân thu nhận thời tiết lấy thông tin khí tượng trực tiếp và phân tích nó thông qua các mô hình AI tiên tiến để tạo ra các dự đoán và cảnh báo chính xác.
Các hệ thống dự báo thời tiết chỉ cần các kiến trúc xử lý dữ liệu mạnh mẽ để xử lý lượng lớn thông tin khí tượng như vậy. Văn phòng Met xử lý hơn 1,5 tỷ tập dữ liệu quan sát toàn cầu mỗi ngày. Điều này tạo ra nhu cầu cho các khung phức tạp thu thập, xử lý và tạo ra đầu ra.
Nền tảng thu thập dữ liệu thời tiết dựa trên bộ dữ liệu ERA5 reanalysis, bao gồm bốn thập kỷ thông tin thời tiết lịch sử. Hệ thống thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Chúng tôi đã sử dụng hình ảnh vệ tinh, quan sát radar và các trạm thời tiết dưới mặt đất. Hệ khung xử lý các biến khí quyển ở 37 mức độ cao khác nhau. Bao gồm độ ẩm cụ thể, mô hình gió và biến động nhiệt độ.
Một số thành phần kết nối với nhau tạo nên đường dẫn xử lý đảm bảo xử lý dữ liệu nhanh chóng. Các gói dựa trên Python từ lõi của hệ thống. Chúng giải quyết các phần khác nhau của đường dẫn dự báo thời tiết AI. Các thành phần chính bao gồm:
Đường dẫn cập nhật dự báo hiện tại của nó mỗi 10 phút thay vì chờ đợi khoảng thời gian dài hơn. Điều này đảm bảo độ chính xác dữ liệu đến từng phút. Hệ thống sử dụng AWS DynamoDB để chứa các phản hồi API bán cấu trúc. Thành phố và thời gian được sử dụng làm khóa phân vùng và khóa sắp xếp.
Hệ thống đầu ra biến dữ liệu đã xử lý thành dự báo thời tiết ứng dụng. Kiến trúc hỗ trợ cả đầu ra đơn định và đầu ra xác suất. Đầu ra xác suất cần dự báo tổ hợp để dự đoán thời tiết hoàn chỉnh. Hệ thống tạo ra các dự báo với độ phân giải cao 0.25 độ kinh độ/vĩ độ. Điều này cung cấp các dự đoán chi tiết cho nhiệt độ, tốc độ gió và áp suất mực nước biển trung bình.
Kiến trúc này khác với cách tiếp cận truyền thống. Nó tạo ra các tập hợp rất lớn có thể xác định các sự kiện hiếm bằng cách cung cấp các mẫu trạng thái thời tiết vượt trên các ngưỡng nhất định. Việc tạo ra đầu ra mất chưa đến một phút trên một máy Google TPU v4 đơn lẻ. Đây là một vấn đề lớn vì nó có nghĩa là nó vượt trội hơn các phương pháp truyền thống về tốc độ tính toán.
Các hệ thống dự báo thời tiết AI chỉ cần tài nguyên tính toán đáng kểu, và chúng ta cần suy nghĩ kỹ về các yếu tố mở rộng. Sự thay đổi căn bản hướng tới thiết kế hệ thống Tính Toán Hiệu Suất Cao (HPC) tiết kiệm năng lượng tạo ra cả thách thức và cơ hội cho các nền tảng dự báo thời tiết.
GPU của NVIDIA là huyết mạch của cơ sở hạ tầng dự báo thời tiết hiện đại và mang lại những lợi thế hiệu suất quan trọng nhất. Các bộ xử lý chuyên dụng này tăng tốc độ tính toán lên tới 24x và cải thiện hiệu suất năng lượng đáng kể. Mô hình FourCastNet chạy nhanh hơn 45.000 lần so với các mô hình Dự Báo Thời Tiết Số truyền thống trên phần cứng của NVIDIA.
Các lợi ích phần cứng cốt lõi của hệ thống bao gồm:
Các tổ chức nhỏ gặp khó khăn với chi phí hạ tầng mặc dù có những lợi thế này. Các giải pháp trên nền tảng đám mây giúp giải quyết phần nào thách thức này, nhưng các ứng dụng AI quy mô lớn vẫn cần đầu tư lớn vào tài nguyên tính toán.
Nhiều yếu tố làm cho việc mở rộng hệ thống dự báo thời tiết trở nên phức tạp. Chất lượng và sự đầy đủ của dữ liệu tạo ra thách thức lớn vì các mô hình AI cần một lượng lớn thông tin chất lượng cao để hoạt động hiệu quả.
Các mô hình thời tiết và điều kiện khí hậu liên tục thay đổi. Điều này đồng nghĩa với việc các mô hình AI cần cập nhật và huấn luyện thường xuyên với dữ liệu mới. Cơ quan Khí tượng xử lý những thách thức này thông qua chương trình AI cho Dự báo Thời tiết Số (AI4NWP) phát triển các thông tin phân tích cho dự báo thời tiết.
Các nhà khoa học muốn nghiên cứu tác động của khí hậu 300 năm tới. Điều này đòi hỏi các hệ thống phải nhanh hơn gấp 20 lần so với khả năng hiện tại. GPU NVIDIA H100 Tensor Core kết hợp với cấu trúc mã đơn giản hơn mang đến một giải pháp. Các nhà nghiên cứu tiếp tục tìm kiếm sự cân bằng hoàn hảo giữa mô hình vật lý và học máy để tạo ra dự báo khí hậu nhanh và chính xác hơn.
Các công nghệ AI cần cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để thu thập, phân tích và diễn giải lượng lớn dữ liệu thời tiết. Các cơ quan khí tượng phải xây dựng năng lực AI chi tiết và đảm bảo những người dự báo có đào tạo và công cụ phù hợp. Điện toán đám mây đã làm cho tài nguyên trở nên sẵn có hơn, nhưng các tổ chức vẫn phải lên kế hoạch cho yêu cầu hạ tầng và chiến lược mở rộng cẩn thận để hoạt động hiệu quả.
Hệ thống dự báo thời tiết đáng tin cậy phụ thuộc vào việc thử nghiệm và xác minh kỹ lưỡng. Các mô hình học máy trải qua quá trình kiểm tra chi tiết với các quy trình đã được thử nghiệm theo thời gian. Những quy trình này đảm bảo rằng dự đoán phù hợp hoặc vượt qua phương pháp truyền thống.
Một số chỉ số quan trọng giúp đánh giá mô hình AI dự báo thời tiết. Sai số Bình Phương Trung Bình Căn (RMSE) đo lường sự chênh lệch giữa điều kiện thời tiết dự đoán và thực tế. Các nghiên cứu gần đây cho thấy các mô hình AI có độ chính xác đáng kể. GenCast đạt hiệu suất tốt hơn các hệ thống truyền thống trên 96% mục tiêu.
Chỉ số Xếp Hạng Xác Suất Liên Tục (CRPS) là một chỉ số quan trọng đánh giá dự báo xác suất. Dự báo tổ hợp điều chỉnh tốt duy trì tỷ lệ trải-kỹ năng ở mức 1.0, cho thấy hiệu suất tối ưu. Điểm kỹ năng Brier đánh giá dự báo xác suất của các sự kiện nhị phân và tập trung vào các dự đoán thời tiết cực đoan.
Dự báo thời tiết AI đạt được kết quả đáng kể:
| Chỉ Số | Mức Độ Hiệu Suất |
| Độ Chính Xác Tầng Đối Lưu | 99.7% các biến thử nghiệm |
| Các Biến Toàn Cầu | 90% của 1,380 chỉ số |
| Dự Báo Tổ Hợp | Cải thiện mục tiêu 98.1% |
Hệ thống AI cần ít năng lượng hơn khoảng 1,000 lần so với các phương pháp thông thường. Các mô hình như GenCast tạo ra dự báo tổ hợp 15 ngày chỉ trong 8 phút trên thiết bị Cloud TPUv5.
WeatherBench phục vụ như là chuẩn khung thử nghiệm đảm bảo đánh giá nhất quán các mô hình thời tiết AI. Giao thức tập trung vào:
Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu giữ thống kê xác minh chi tiết. Phân tích của họ xem xét độ chính xác của dự báo, độ tin cậy, mức độ không chắc chắn và cách thông tin được truyền đạt tốt như thế nào. Mô hình hóa thời tiết bề mặt gặp phải những thách thức độc đáo, đặc biệt là với sự tương tác của gió xung quanh các tòa nhà và bề mặt Trái đất.
Các phương pháp xác minh thông thường không hoạt động tốt cho các nhiệm vụ dự đoán không gian. Các nhà khoa học đã tạo ra các kỹ thuật mới đặc biệt cho đánh giá dữ liệu không gian. Những phương pháp này giả định dữ liệu xác minh và kiểm tra thay đổi mượt mà trong không gian, điều này phù hợp với mô hình thời tiết thực tế.
Văn phòng Met và Viện Alan Turing hợp tác với nhau trên các khung xác minh để tái định nghĩa giới hạn độ chính xác dự đoán của AI và học máy. Nghiên cứu của họ cho thấy các mô hình học máy nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn so với các mô phỏng dựa trên vật lý.
Các hệ thống dự báo thời tiết được hỗ trợ bởi AI cho thấy kết quả ấn tượng với những thành tựu đột phá về độ chính xác và xử lý nhanh hơn. GraphCast và GenCast là minh chứng cho thành công này. Các hệ thống này vượt trội hơn các phương pháp dự báo truyền thống trong 90% các kịch bản thử nghiệm và giảm thời gian xử lý từ hàng giờ thành vài phút.
Thiết kế tiên tiến của các hệ thống này dựa vào Mạng Nơ-ron Đồ thị và các khung xử lý dữ liệu chi tiết. Chúng cung cấp dự đoán chính xác tại độ phân giải 0.25 độ kinh độ/vĩ độ. Các cơ quan khí tượng hiện nay xử lý hàng tỷ tập dữ liệu quan sát hàng ngày. Dữ liệu thô trở thành dự báo hữu ích thông qua các mô hình AI tiên tiến.
Các hệ thống này cần thiết lập kỹ thuật cụ thể để hoạt động tốt. Các hệ thống dự báo hiện đại chạy trên các GPU của NVIDIA hoạt động nhanh hơn 24 lần và sử dụng ít năng lượng hơn 12,000 lần. WeatherBench và các tổ chức thời tiết uy tín xác nhận các phương pháp dựa trên AI này và chứng thực độ tin cậy của chúng.
Tương lai của dự báo thời tiết phụ thuộc vào việc cải thiện những hệ thống này hơn nữa. Các tác nhân AI sẽ trở nên quan trọng hơn trong việc dự đoán và hiểu biết về các kiểu thời tiết khi sức mạnh tính toán gia tăng và chất lượng dữ liệu được cải thiện. Điều này mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp mọi quy mô, từ nông trại đến công ty năng lượng.
