Bước tiến mới của Google về AI, có thể cứu con người khỏi thảm họa trong tương lai

Mô hình trí tuệ nhân tạo mới của Google được đặt tên là SEEDS, viết tắt của Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler.

SEEDS hoạt động tương tự như các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến hiện nay như ChatGPT và Midjourney.

  Mô hình trí tuệ nhân tạo mới này tận dụng sức mạnh của AI để tạo ra những dự báo thời tiết trong một khoảng thời gian ngắn. Điều đó giúp Google phân tích được nhiều kịch bản thời tiết khác nhau có thể xảy ra, đặc biệt là cảnh báo sớm các hiện tượng thời tiết nguy hiểm như bão lụt.

Google nhận ra tầm quan trọng của dự báo thời tiết chính xác, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Do đó, Google đang đầu tư nghiên cứu để cải thiện công nghệ dự báo.

Theo Google, dự báo thời tiết chính xác có ảnh hưởng lớn đến cuộc sống con người, giúp mọi người đưa ra các quyết định hàng ngày. Tuy nhiên, các phương pháp dự báo hiện tại vẫn còn tốn kém và dễ bỏ sót các thông tin quan trọng, dẫn tới không cảnh báo kịp thời các thảm họa thiên tai sắp xảy ra. Vì vậy, Google muốn SEEDS  khắc phục những hạn chế trên, mang lại dự báo chính xác và kịp thời hơn.

SEEDS là công nghệ mở ra cơ hội và ứng dụng mới cho khoa học khí tượng, khí hậu. Đồng thời là một trong những ứng dụng đầu tiên của các mô hình dự báo xác suất vào lĩnh vực này.

"Công nghệ này mở ra cơ hội mới cho khoa học khí tượng và khí hậu, đồng thời đại diện cho một trong những ứng dụng đầu tiên của các mô hình khuếch tán xác suất vào lĩnh vực dự báo khí tượng và khí hậu," Google giải thích.

Kỹ thuật của SEEDS dựa trên các mô hình dự báo xác suất. Cụ thể, SEEDS sử dụng dữ liệu thời tiết như: áp suất không khí, năng lượng của khí quyển... để tạo ra các mô hình dự báo.

Điểm mấu chốt là SEEDS tập trung vào cách các yếu tố thời tiết có mối liên hệ, tương tác với nhau như thế nào. Việc nắm được mối liên hệ đó giúp cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo. Đây là kỹ thuật đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong các mô hình dự báo ngắn hạn hay nâng cao độ chi tiết của các dự báo.

SEEDS có thể tạo ra rất nhiều kịch bản dự báo khác nhau dựa trên ít nhất 1-2 mô hình cơ bản. Đáng chú ý, các mô hình do SEEDS tạo ra không chỉ giống thời tiết thực mà còn chính xác hơn cả các mô hình dự báo vật lý khác về một số chỉ số đánh giá kỹ năng.

Theo The Sun