Hãy tưởng tượng nhận được dự báo thời tiết chính xác trong 10 ngày chỉ trong chưa đầy một phút. GraphCast, một hệ thống API thời tiết đột phá, làm 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 thể hiện 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 tinh vi, đã tái định hình cảnh quan dự báo khí tượng. Việc đào tạo GenCast trên dữ liệu lịch sử 40 năm giúp nó vượt qua hệ thống dự báo hàng đầu thế giới 97,2% thời gian khi dự đoán các điều kiện khí quyển quan trọng. Những hệ thống tiên tiến này hiện định hình các quyết định phụ thuộc vào thời tiết của các ngành công nghiệp, từ nông nghiệp đến quản lý năng lượng.
Bài viết này trình bày cách các tác nhân AI và dự báo thời tiết phối hợp hoạt động thông qua việc xem xét kiến trúc, thách thức triển khai và ứng dụng thực tiễn. 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 cho việc tích hợp và mở rộng.
Các nhà dự báo thời tiết truyền thống sử dụng Phương pháp Dự báo Thời tiết Số (NWP) để xử lý các phương trình vật lý phức tạp thông qua siêu máy tính. Các mô hình này chia bầu khí quyển của Trái Đất thành các khối ba chiều và giải các định luật vật lý cơ bản để dự đoán cách bầu khí quyển sẽ vận hành.
Các hệ thống NWP phải đối mặt với những khó khăn lớn về tính toán. Một bản dự báo tiêu chuẩn 10 ngày mất hàng giờ để xử lý trên các siêu máy tính cần hàng trăm máy. Hơn nữa, việc thiết kế và triển khai các phương trình vật lý rất tốn kém, đòi hỏi kiến thức chuyên môn và tài nguyên tính toán mạnh mẽ. Các mô hình toàn cầu hiện nay chạy với khoảng cách lưới ngang dưới 25 km. Hệ thống của Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn Châu Âu hoạt động với độ phân giải 9 km.
Các mô hình thời tiết sử dụng AI tận dụng thông tin theo cách khác. Những hệ thống này học các mô hình khí quyển bằng cách nghiên cứu hàng thập kỷ lịch sử thời tiết. GraphCast và các mô hình tương tự sử dụng Mạng Nơ-ron Đồ thị để xử lý dữ liệu không gian với tọa độ 0,25 độ kinh độ/vĩ độ (28 km x 28 km ở xích đạo).
Quá trình đào tạo bao gồm:
Các thử nghiệm gần đây cho thấy bước tiến lớn trong dự báo thời tiết bằng AI. Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn Châu Âu duy trì các thống kê xác minh đầy đủ cho thấy độ chính xác đáng kể của các mô hình AI. Kỹ năng dự báo AI đạt mức cao mới vào năm 2024, cải thiện từ 1% đến 3% ở các vùng ngoại nhiệt đới và 2% đến 6% ở các điểm đo bề mặt.
Hệ thống AI cũng 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 chỉ trong chưa đầy một phút trên một máy Google TPU v4 duy nhất. Hệ thống này vượt trội hơn các phương pháp truyền thống ở tất cả ngoại trừ một trong số 1.380 biến kiểm tra.
Các hệ thống dự báo thời tiết có sức mạnh AI cần kiến trúc phức tạp để xử lý lượng lớn dữ liệu khí tượng. Những hệ thống này được xây dựng dựa trên nguyên tắc thiết kế mô đun để kết nối mượt mà với các nhà cung cấp dữ liệu thời tiết.
Các đại lý AI thời tiết sử dụng bốn thành phần chính hoạt động cùng nhau để tạo ra dự báo chính xác:
OpenWeather API 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 định danh được quản lý.
Các nhà phát triển phải tạo một đối tượng khách hàng với chuỗi kết nối cho các 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 bộ máy suy luận xử lý dữ liệu thời tiết thô thông qua các Mô hình Ngôn ngữ Lớn để tạo ra các khuyến nghị dễ hiểu cho con người. Hệ thống lấy dữ liệu thời tiết cập nhật từng phút để đưa ra các quyết định thông minh về điều kiện thời tiết.
Các tác nhân AI về thời tiết có thể xử lý nhiều luồng dữ liệu cùng lúc với kiến trúc tích hợp này. Hệ thống xử lý dữ liệu thời tiết hiện tại, thông tin dự báo và các mô hình lịch sử để cung cấp các hiểu biết đầy đủ về thời tiết. Tác nhân lấy dữ liệu thời tiết nhận thông tin khí tượng trực tiếp và phân tích qua các mô hình AI tinh vi 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 Office xử lý trên 1,5 tỷ bộ dữ liệu quan sát toàn cầu mỗi ngày. Điều này tạo ra nhu cầu về các khung làm việc tinh vi để thu thập, xử lý và tạo ra kết quả.
Nền tảng thu thập dữ liệu thời tiết dựa trên bộ dữ liệu phân tích lại ERA5, bao phủ bốn thập kỷ thông tin lịch sử về thời tiết. Hệ thống thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Chúng tôi sử dụng hình ảnh vệ tinh, quan sát radar và các trạm thời tiết trên mặt đất. Khung làm việc xử lý các biến khí quyển ở 37 cấp độ độ cao khác nhau. Bao gồm độ ẩm riêng biệt, mô hình gió và biến đổi nhiệt độ.
Nhiều thành phần kết nối với nhau tạo thành quy trình xử lý đảm bảo việc xử lý dữ liệu nhanh chóng. Các gói phần mềm dựa trên Python là cốt lõi của hệ thống. Chúng giải quyết các phần khác nhau của quy trình dự báo thời tiết AI. Các thành phần chính bao gồm:
Chuỗi xử lý cập nhật dự báo tức thời mỗi 10 phút thay vì chờ khoảng thời gian dài hơn. Điều này đảm bảo dữ liệu luôn chính xác ngay tại thời điểm hiện tại. Hệ thống sử dụng AWS DynamoDB để lưu trữ các phản hồi API bán cấu trúc. Thành phố và dấu thời gian được dùng làm khóa phân vùng và khóa sắp xếp.
Hệ thống đầu ra biến dữ liệu đã xử lý thành các dự báo thời tiết có thể ứng dụng. Kiến trúc hỗ trợ cả đầu ra xác định và xác suất. Đầu ra xác suất cần các dự báo tập hợp (ensemble) để có dự báo thời tiết đầy đủ. Hệ thống tạo dự báo với độ phân giải cao 0.25 độ kinh độ/vĩ độ. Điều này cung cấp dự báo chi tiết cho nhiệt độ, tốc độ gió và áp suất trung bình mực nước biển.
Kiến trúc này khác biệt với các phương pháp truyền thống. Nó tạo ra những tập hợp rất lớn có thể nhận diện các sự kiện hiếm bằng cách cung cấp các mẫu trạng thái thời tiết vượt trên ngưỡng đã cho. Việc tạo đầu ra mất chưa đến một phút trên một máy Google TPU v4 đơn. Đây là điều quan trọng vì nó cho thấy hiệu suất tính toán vượt trội hơn các phương pháp truyền thống.
Hệ thống dự báo thời tiết AI chỉ cần nguồn lực tính toán đáng kểuực, và chúng ta cần cân nhắc kỹ các yếu tố mở rộng. Sự thay đổi cơ bản hướng tới thiết kế hệ thống tính toán hiệu năng cao (HPC) tiết kiệm năng lượng tạo ra cả thách thức và cơ hội cho các nền tảng dự báo thời tiết.
GPU NVIDIA là trung tâm của hạ tầng dự báo thời tiết hiện đại và mang lại những ưu thế hiệu năng quan trọng nhất. Những bộ xử lý chuyên biệt này tăng tốc độ tính toán lên đến 24 lần và cải thiện đáng kể hiệu quả năng lượng. Mô hình FourCastNet chạy nhanh hơn 45.000 lần so với các mô hình Dự báo Thời tiết Số truyền thống trên phần cứng NVIDIA.
Các lợi ích chính về phần cứng 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 dựa trên đám mây giúp phần nào giải quyết thách thức này, nhưng các ứng dụng AI quy mô lớn vẫn đòi hỏi đầu tư mạnh mẽ vào tài nguyên tính toán.
Nhiều yếu tố khiến việc mở rộng hệ thống dự báo thời tiết trở nên phức tạp. Chất lượng và tính đầy đủ của dữ liệu tạo ra thách thức lớn vì các mô hình AI cần lượng lớn thông tin chất lượng cao để hoạt động hiệu quả.
Các kiểu hình thời tiết và điều kiện khí hậu liên tục thay đổi. Điều này có nghĩa các mô hình AI cần được cập nhật và huấn luyện thường xuyên với dữ liệu mới. Văn phòng Khí tượng đối phó với những thách thức mở rộng này thông qua chương trình AI cho Dự báo Thời tiết Số (AI4NWP) nhằm phát triển các hiểu biết phân tích cho dự báo thời tiết.
Các nhà khoa học muốn nghiên cứu các tác động khí hậu đến 300 năm sau. Điều này đòi hỏi hệ thống phải nhanh hơn 20 lần so với năng lực hiện tại. GPU NVIDIA H100 Tensor Core kết hợp với cấu trúc mã đơn giản hơn mang lại 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 hơn, chính xác hơn.
Công nghệ AI cần một hạ tầng mạnh mẽ để thu thập, phân tích và giải thích một lượng lớn dữ liệu thời tiết. Các cơ quan khí tượng phải xây dựng năng lực AI chi tiết và đảm bảo các nhà dự báo được đào tạo và trang bị công cụ phù hợp. Điện toán đám mây đã làm tài nguyên trở nên dễ tiếp cận hơn, nhưng các tổ chức vẫn cần lên kế hoạch cẩn thận về yêu cầu hạ tầng và chiến lược mở rộng để vận hành hiệu quả.
Hệ thống dự báo thời tiết đáng tin cậy phụ thuộc vào việc kiểm thử và xác nhận kỹ lưỡng. Các mô hình học máy trải qua kiểm thử chi tiết với các giao thức đã được kiểm chứng theo thời gian. Các giao thức này đảm bảo các dự báo phù hợp hoặc vượt trội hơn các phương pháp truyền thống.
Một số chỉ số chính giúp đánh giá các mô hình AI thời tiết. Sai số bình phương trung bình gốc (RMSE) đo khoảng cách giữa điều kiện thời tiết dự báo và thực tế. Các nghiên cứu gần đây cho thấy các mô hình AI có độ chính xác đáng kể. GenCast hoạt động tốt hơn các hệ thống truyền thống trên 96% mục tiêu.
Điểm Xếp hạng Xác suất Liên tục (CRPS) là một chỉ số quan trọng đánh giá các dự báo xác suất. Các dự báo tổ hợp được điều chỉnh tốt giữ tỷ lệ độ rộng-kỹ năng là 1.0, thể hiện hiệu suất tối ưu. Điểm kỹ năng Brier xem xét các dự báo xác suất cho các sự kiện nhị phân và tập trung vào các dự báo thời tiết cực đoan.
Dự báo thời tiết bằng AI đã đạt được những kết quả đáng kinh ngạc:
| Chỉ số | Mức độ Hiệu suất |
| Độ chính xác Tầng đối lưu | 99.7% biến kiểm thử |
| Biến Toàn cầu | 90% trong số 1,380 chỉ số |
| Dự báo Tổ hợp | Cải thiện mục tiêu 98.1% |
Hệ thống AI tiêu thụ năng lượng ít hơn khoảng 1,000 lần so với các phương pháp thông thường. Các mô hình như GenCast tạo dự báo tổ hợp 15 ngày chỉ trong 8 phút trên thiết bị Cloud TPUv5.
WeatherBench là khung kiểm thử tiêu chuẩn giúp đảm bảo đánh giá nhất quán các mô hình AI thời tiết. Giao thức tập trung vào:
Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn Châu Âu lưu giữ các thống kê xác minh chi tiết. Phân tích của họ xem xét độ chính xác dự báo, độ tin cậy, sự không chắc chắn, và cách thông tin được truyền đạt hiệu quả ra sao. Mô hình thời tiết bề mặt đối mặt với những thách thức riêng biệt, đặc biệt là với tương tác gió xung quanh các công trình và bề mặt Trái Đất.
Các phương pháp xác minh thông thường không hiệu quả cho các nhiệm vụ dự đoán không gian. Các nhà khoa học đã tạo ra kỹ thuật mới dành riêng cho đánh giá dữ liệu không gian. Những phương pháp này giả định rằng dữ liệu xác minh và thử nghiệm thay đổi một cách mượt mà theo không gian, điều này phù hợp với các mẫu thời tiết thực tế.
Văn phòng Khí tượng và Viện Alan Turing hợp tác phát triển các khuôn khổ 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 sử dụng AI cho thấy kết quả ấn tượng với những bước 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% kịch bản thử nghiệm và rút ngắn thời gian xử lý từ nhiều giờ xuống chỉ còn vài phút.
Thiết kế tiên tiến của các hệ thống này dựa trên Mạng Nơ-ron Đồ thị và các khuôn khổ xử lý dữ liệu chi tiết. Chúng cung cấp dự đoán chính xác với độ phân giải 0.25 độ kinh độ/vĩ độ. Các cơ quan khí tượng hiện đang xử lý hàng tỷ bộ dữ liệu quan sát mỗi ngày. Dữ liệu thô trở thành các dự báo hữu ích thông qua các mô hình AI tiên tiến.
Các hệ thống này cần thiết lập kỹ thuật chuyên biệt để hoạt động hiệu quả. Các hệ thống dự báo hiện đại chạy trên GPU NVIDIA với tốc độ nhanh hơn 24 lần và sử dụng năng lượng ít hơn 12,000 lần. WeatherBench và các tổ chức thời tiết uy tín xác minh các phương pháp dựa trên AI này và xác nhận độ tin cậy của chúng.
Tương lai của dự báo thời tiết phụ thuộc vào việc cải thiện các hệ thống này hơn nữa. Các đại lý AI sẽ trở nên quan trọng hơn trong việc dự đoán và hiểu các mẫu thời tiết khi sức mạnh tính toán tăng lên và chất lượng dữ liệu được cải thiện. Điều này mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp ở mọi quy mô, từ các trang trại đến các công ty điện lực.
