Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi công tác dự báo bão ở Hong Kong như thế nào

Hong Kong đẩy mạnh dự báo bão bằng trí tuệ nhân tạo

Là thành phố từ lâu dễ bị ảnh hưởng bởi sức tàn phá của bão và thời tiết cực đoan, Hong Kong đang ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện năng lực dự báo thời tiết. Đài Thiên văn Hong Kong (HKO) thông báo sẽ đầu tư đáng kể vào công nghệ AI, nhằm nâng cao độ chính xác và tính kịp thời của các cảnh báo về xoáy thuận nhiệt đới, mưa lớn và những hiện tượng thời tiết nguy hiểm khác. Động thái này được đưa ra sau khi các mô hình AI cho thấy hiệu quả đáng kể trong những trận mưa kỷ lục và các cơn bão gần đây, dù vẫn còn khó khăn trong việc xác định cường độ và chính xác vị trí chịu ảnh hưởng.

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu khiến bão mạnh hơn và các hình thái thời tiết khó lường hơn, yêu cầu dự báo chính xác chưa bao giờ cấp thiết đến vậy. Nỗ lực của Hong Kong nằm trong xu hướng rộng khắp khu vực và toàn cầu hướng tới khí tượng học ứng dụng AI; Đài Loan láng giềng và các viện nghiên cứu hàng đầu thế giới cũng đang tận dụng học máy để tăng cường khả năng ứng phó thiên tai.

Vì sao dự báo bão chính xác đặc biệt quan trọng với Hong Kong?

Vị trí cận nhiệt đới đặt Hong Kong ngay trên đường đi của các cơn bão Thái Bình Dương, vốn có thể gây gió dữ dội, mưa như trút nước, ngập lụt và sạt lở đất. Dân số đông và cơ sở hạ tầng phức tạp khiến ngay cả những cải thiện nhỏ về độ chính xác dự báo cũng có thể cứu sống người dân, giảm thiệt hại kinh tế và giúp chính quyền phối hợp ứng phó khẩn cấp tốt hơn.

Những năm gần đây liên tiếp xảy ra các hiện tượng thời tiết cực đoan. Tháng 8, Hong Kong ghi nhận lượng mưa trong ngày cao nhất kể từ khi bắt đầu lưu trữ số liệu năm 1884, khiến thành phố phải phát cảnh báo mưa bão đen dài thứ hai trong lịch sử. Hậu quả là ngập lụt nghiêm trọng, sạt lở đất và gián đoạn trên diện rộng. Tại các khu vực lân cận, lũ lụt chết người ở tỉnh Cam Túc và các đợt sơ tán quy mô lớn tại Quảng Đông cho thấy nhu cầu cấp thiết về hệ thống cảnh báo sớm tốt hơn.

Các phương pháp dự báo truyền thống dù hiệu quả vẫn có những hạn chế, đặc biệt trong việc dự đoán chính xác đường đi và quá trình tăng cường nhanh của xoáy thuận nhiệt đới. Đây là lĩnh vực AI hứa hẹn tạo ra khác biệt.

AI cải thiện dự báo thời tiết như thế nào?

Dự báo thời tiết bằng AI dựa trên các thuật toán học máy được huấn luyện bằng lượng lớn dữ liệu thời tiết trong quá khứ. Khác với các mô hình dự báo thời tiết số (NWP) truyền thống, vốn mô phỏng vật lý khí quyển bằng những phương trình phức tạp và siêu máy tính, các mô hình AI học các quy luật và mối liên hệ từ dữ liệu quan trắc thời tiết toàn cầu trong nhiều thập kỷ. Sau khi được huấn luyện, chúng có thể đưa ra dự báo nhanh hơn nhiều và cần ít năng lực tính toán hơn.

Chẳng hạn, thế hệ mô hình AI hiện được HKO sử dụng được huấn luyện bằng dữ liệu tái phân tích toàn cầu trong khoảng 40 năm, tương đương khoảng 25 nghìn tỷ điểm dữ liệu. Các mô hình này có thể phân tích và dự báo diễn biến của các hệ thống thời tiết, trong đó có bão, bằng cách nhận diện những dấu hiệu tinh vi mà các mô hình thông thường có thể bỏ sót.

Theo Lo Ka-wai, cán bộ khoa học tại Đài Thiên văn, “Thông qua việc học từ bộ dữ liệu đồ sộ này, các mô hình AI có thể nhận diện những quy luật và mối liên hệ trong diễn biến thời tiết, từ đó dùng để dự báo những thay đổi thời tiết trong tương lai”.

Các mô hình AI đã chứng minh giá trị trong hoạt động thực tế. Chẳng hạn, khi bão nhiệt đới Wutip tiến đến, các dự báo ứng dụng AI đã đưa ra dự đoán chính xác hơn về đường đi của bão so với mô hình truyền thống, giúp Đài Thiên văn phát cảnh báo kịp thời và tránh những gián đoạn không cần thiết.

Mô hình AI trong thực tế: Trường hợp bão Wutip

Tháng 6, khi bão Wutip đe dọa Hong Kong, Đài Thiên văn dựa vào cả mô hình truyền thống lẫn mô hình AI để dự báo đường đi của bão. Trong khi mô hình châu Âu dự báo Wutip sẽ tiến gần bờ biển phía nam Trung Quốc và mô hình Mỹ cho rằng bão sẽ áp sát Hong Kong hơn, hai mô hình AI dự đoán bão đi theo hướng tây hơn, gần với diễn biến thực tế. Nhờ vậy, Hong Kong tránh được ảnh hưởng trực tiếp, còn các cảnh báo của Đài Thiên văn phản ánh những dự báo AI chính xác hơn.

Đây không phải thành công cá biệt. Các mô hình AI nhiều lần đạt độ chính xác ngang bằng hoặc cao hơn mô hình truyền thống khi dự báo đường đi của bão, nhất là các cơn bão ở Tây Thái Bình Dương. Từ đó, Đài Thiên văn mở rộng việc ứng dụng AI, tích hợp các mô hình như Fuxi (do Đại học Phúc Đán phát triển), Pangu-Weather (của Huawei) và Hệ thống Dự báo bằng Trí tuệ Nhân tạo (AIFS) của Trung tâm Dự báo Thời tiết Hạn vừa châu Âu (ECMWF).

Ưu điểm và hạn chế của dự báo bằng AI là gì?

Mô hình AI có một số ưu điểm so với phương pháp truyền thống:

• Tốc độ: AI có thể tạo dự báo trong vài phút, trong khi các mô hình dựa trên vật lý cần hàng giờ.
• Hiệu quả năng lượng: Mô hình AI cần ít năng lực tính toán hơn nhiều, nhờ đó bền vững hơn.
• Độ chính xác về đường đi: Mô hình AI thường dự báo đường đi của xoáy thuận nhiệt đới tốt hơn mô hình truyền thống.
• Cảnh báo sớm: AI có thể phát hiện các quy luật và đưa ra cảnh báo sớm hơn, giúp chính quyền và người dân có thêm thời gian chuẩn bị.

Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức. Mô hình AI có xu hướng đánh giá thấp cường độ xoáy thuận nhiệt đới, nhất là trong các đợt tăng cường nhanh, hiện tượng tốc độ gió của bão tăng mạnh trong thời gian ngắn. Đây là hạn chế đáng kể, bởi gần 80% các trận bão lớn và bão nhiệt đới mạnh trải qua quá trình tăng cường nhanh, và số vụ việc như vậy đang gia tăng do biến đổi khí hậu.

Một thách thức khác là khả năng hạn chế của mô hình AI trong dự báo các hiện tượng thời tiết cực đoan hiếm gặp hoặc chưa từng có tiền lệ, bởi dữ liệu dùng để huấn luyện có thể không ghi nhận đầy đủ những sự kiện này. Chẳng hạn, trong trận mưa kỷ lục tháng 9 năm 2023, các mô hình AI đưa ra chỉ dẫn hữu ích nhưng gặp khó khăn trong việc nắm bắt toàn bộ lượng mưa và xác định chính xác vị trí mưa lớn.

Đài Thiên văn Hong Kong cho biết: “Khả năng dự báo các hiện tượng thời tiết cực đoan của mô hình AI vẫn chưa được kiểm chứng do những hiện tượng này hiếm khi xảy ra trong lịch sử; hơn nữa, các sự kiện thời tiết phá kỷ lục không có trong dữ liệu huấn luyện của mô hình AI”.

So sánh các mô hình AI: Góc nhìn toàn cầu và khu vực

Các nghiên cứu khoa học gần đây đã so sánh hiệu quả của những mô hình dự báo thời tiết AI hàng đầu tại Đông Á và Tây Thái Bình Dương. Năm mô hình lớn gồm Pangu-Weather, FourCastNet v2, GraphCast, FuXi và FengWu được đánh giá về khả năng dự báo đường đi và cường độ bão. FengWu cho kết quả chính xác nhất về đường đi, còn FuXi và GraphCast cũng đạt hiệu quả tốt. Tuy nhiên, tất cả các mô hình đều gặp khó trong dự báo cường độ, cho thấy cần nghiên cứu thêm và phát triển các mô hình khu vực có độ phân giải cao hơn.

Các phương pháp tổ hợp, kết hợp kết quả từ nhiều mô hình, cho thấy tiềm năng nâng cao độ tin cậy của dự báo. Sự tiến bộ nhanh chóng của khí tượng học ứng dụng AI cho thấy hợp tác liên tục giữa các nhà nghiên cứu AI và cơ quan khí tượng sẽ đóng vai trò then chốt trong việc khắc phục những hạn chế hiện nay.

Hong Kong tích hợp AI vào hoạt động dự báo như thế nào?

Đài Thiên văn Hong Kong là một trong những đơn vị đi đầu trong việc ứng dụng AI vào khí tượng học. Từ giữa năm 2023, HKO đã đưa một số mô hình AI vào thử nghiệm vận hành theo thời gian thực, công bố dự báo cho công chúng trên trang Earth Weather và ứng dụng MyObservatory. Đài Thiên văn sử dụng AI không chỉ để theo dõi bão mà còn dự báo lượng mưa, gió, nhiệt độ và độ ẩm trước tối đa 15 ngày.

He Yuheng, quyền cán bộ khoa học cấp cao tại HKO, cho biết các mô hình AI đã dự báo chính xác sự hình thành một dải mưa gây mưa lớn ven biển Quảng Đông trước trận mưa như trút nước tháng 8 một tuần. Dù các mô hình chưa xác định chính xác những khu vực có mưa lớn nhất, chúng vẫn cung cấp cơ sở hữu ích để đưa ra cảnh báo kịp thời và chuẩn bị ứng phó khẩn cấp.

Đài Thiên văn cũng hợp tác với các đối tác quốc tế và doanh nghiệp tư nhân để duy trì vị thế tiên phong trong dự báo bằng AI. Chẳng hạn, Weather Lab của Google DeepMind và AIFS của ECMWF đang được thử nghiệm song song với các mô hình trong nước, cung cấp thêm công cụ để các nhà dự báo đánh giá và so sánh.

Ứng dụng trong khu vực: Bài học từ Đài Loan và nơi khác

Hong Kong không đơn độc trên hành trình ứng dụng AI. Cơ quan Khí tượng Trung ương Đài Loan cũng đã triển khai mô hình AI để theo dõi bão, với kết quả ấn tượng. Trong đợt bão Gaemi, các dự báo dựa trên AI đã nhận định bão sẽ đổ bộ trực tiếp trước tám ngày, vượt trội so với các mô hình thông thường và giúp chính quyền có thêm thời gian chuẩn bị. Theo Lu Kuo-Chen, phó lãnh đạo cơ quan này, “AI giúp các nhà dự báo tự tin hơn và cho chính quyền thêm thời gian chuẩn bị”.

Sự tham gia của khu vực tư nhân đang thúc đẩy tiến bộ. Các công ty như Nvidia, Google và Microsoft đang phát triển những mô hình dự báo thời tiết AI tiên tiến và hợp tác với các cơ quan khí tượng trên toàn thế giới. Những hợp tác này thúc đẩy đổi mới và góp phần giải quyết các thách thức trong dự báo cường độ cũng như tác động tại địa phương.

Thách thức và chặng đường phía trước

Dù có nhiều triển vọng, AI vẫn còn một số trở ngại trước khi có thể thay thế hoàn toàn hoặc vượt qua các phương pháp dự báo truyền thống:

• Chất lượng và khả năng tiếp cận dữ liệu: Mô hình AI phụ thuộc vào các bộ dữ liệu toàn diện, chất lượng cao. Dữ liệu lịch sử thiếu hụt hoặc không chính xác có thể hạn chế hiệu quả của mô hình.
• Dự báo cường độ: Dự báo quá trình tăng cường nhanh và tốc độ gió cực đại vẫn là thách thức lớn đối với cả mô hình AI lẫn mô hình truyền thống.
• Tác động tại địa phương: Cần có các mô hình khu vực độ phân giải cao để dự báo những tác động cục bộ như lũ quét và sạt lở đất.
• Giám sát của con người: Các nhà khí tượng học giàu kinh nghiệm vẫn đóng vai trò thiết yếu trong việc diễn giải kết quả AI, nhất là trong những tình huống có rủi ro cao.

Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, Đài Thiên văn Hong Kong và các đối tác cam kết duy trì nghiên cứu, phát triển mô hình và nâng cao nhận thức cộng đồng. Mục tiêu không chỉ là cải thiện độ chính xác dự báo mà còn xây dựng niềm tin của công chúng và bảo đảm mọi người hiểu, hành động theo các cảnh báo.

Tác động rộng hơn: AI và khả năng chống chịu trước biến đổi khí hậu

Tích hợp AI vào dự báo thời tiết không đơn thuần là nâng cấp công nghệ mà còn là bước đi thiết yếu để xây dựng khả năng chống chịu trước biến đổi khí hậu trong thời đại các hiện tượng cực đoan ngày càng gia tăng. Khi bão trở nên dữ dội và khó lường hơn, cảnh báo sớm, chính xác có thể quyết định sự an toàn hay thảm họa đối với hàng triệu người.

Kinh nghiệm của Hong Kong đem lại những bài học quý giá cho các thành phố và khu vực khác đang đối mặt với những mối đe dọa tương tự. Việc nhanh chóng ứng dụng AI, kết hợp hợp tác quốc tế và sự tham gia của công chúng, cho thấy cách tiếp cận chủ động trong quản lý rủi ro khí hậu. Khi mô hình AI tiếp tục được cải thiện, chúng sẽ đóng vai trò ngày càng trung tâm trong việc bảo vệ cộng đồng và hỗ trợ phát triển bền vững.

Tóm tắt

• Hong Kong đang đầu tư vào AI để cải thiện dự báo bão và thời tiết cực đoan, sau những thử nghiệm thành công trong các cơn bão gần đây.
• Mô hình AI dự báo đường đi của bão tốt hơn phương pháp truyền thống nhưng vẫn gặp khó khăn khi dự báo cường độ và tác động tại địa phương.
• Đài Thiên văn Hong Kong đang tích hợp nhiều mô hình AI vào hoạt động và hợp tác với các đối tác quốc tế.
• Các nước và vùng lãnh thổ lân cận như Đài Loan cũng đang ứng dụng AI, trong khi các công ty tư nhân thúc đẩy đổi mới trong lĩnh vực này.
• Nghiên cứu liên tục và chuyên môn của con người vẫn thiết yếu để khắc phục những hạn chế của AI và bảo đảm hệ thống cảnh báo sớm hoạt động hiệu quả.
• Ứng dụng AI trong khí tượng học là bước đi quan trọng hướng tới tăng cường khả năng chống chịu trước biến đổi khí hậu cho Hong Kong và toàn khu vực.