Giờ đây, một mô hình máy tính có thể giúp các nhà dự báo phát hiện ra các cơn bão tiềm tàng nhanh chóng và chính xác hơn, nhờ vào một nhóm nghiên cứu tại Penn State, AccuWeather, Inc., và Đại học Almería ở Tây Ban Nha. Họ đã phát triển một khung dựa trên các phân loại tuyến tính học máy - một loại trí tuệ nhân tạo – có thể phát hiện các chuyển động quay trong các đám mây từ các hình ảnh vệ tinh có thể bị bỏ qua. Giải pháp AI này được chạy trên siêu máy tính Bridges tại Trung tâm siêu máy tính Pittsburgh.
Steve Wistar, nhà khí tượng học pháp y cấp cao tại AccuWeather cho biết việc có công cụ này để hướng đến sự hình thành của các mối đe dọa tiềm tàng có thể giúp ông đưa ra dự báo tốt hơn.
Trong nghiên cứu của họ, các nhà khoa học đã làm việc với Wistar và các nhà khí tượng học khác của AccuWeather để phân tích hơn 50.000 hình ảnh vệ tinh thời tiết trong toàn bộ lịch sử của Mỹ. Trong đó, các chuyên gia đã xác định và dán nhãn hình dạng và chuyển động của các đám mây “hình dấu phẩy”. Những mô hình đám mây này có liên quan chặt chẽ với sự hình thành lốc xoáy, có thể dẫn đến các sự kiện thời tiết khắc nghiệt bao gồm mưa đá, giông bão, gió lớn và bão tuyết.
Sau đó, bằng cách sử dụng thị giác máy tính và kỹ thuật học máy, các nhà nghiên cứu đã dạy máy tính cách tự động nhận dạng và phát hiện các đám mây hình dấu phẩy trong ảnh vệ tinh. Các máy tính sau đó có thể hỗ trợ các chuyên gia bằng cách chỉ ra chúng trong thời gian thực từ một đại dương dữ liệu, qua đó tập trung sự chú ý của họ vào đúng chỗ để phát hiện sự hình thành của hiện tượng thời tiết khắc nghiệt.
“Vì đám mây hình dấu phẩy là một chỉ báo trực quan về các sự kiện thời tiết khắc nghiệt, nên chương trình của chúng tôi có thể giúp các nhà khí tượng học dự báo các sự kiện như vậy”, Rachel Zheng, một nghiên cứu sinh tại Đại học Khoa học và Công nghệ Thông tin tại bang Pennsylvania, người nghiên cứu chính về dự án trao đổi.
Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng phương pháp của họ có thể phát hiện hiệu quả các đám mây hình dấu phẩy với độ chính xác lên đến 99%, trung bình 40 giây cho mỗi dự đoán. Nó cũng có thể dự đoán chính xác đến 64% các sự kiện thời tiết khắc nghiệt, vượt trội hơn so với các phương pháp phát hiện thời tiết khắc nghiệt khác hiện có. “Phương pháp của chúng tôi có thể chụp được hầu hết các đám mây có hình dấu phẩy”, Zheng cho biết. “Hơn nữa, phương pháp của chúng tôi có thể phát hiện một số đám mây hình dấu phẩy trước khi chúng được hình thành hoàn toàn và việc phát hiện của chúng tôi đôi khi sớm hơn nhận dạng bằng mắt người”.
Theo Giáo sư James Wang, người cố vấn luận văn của Zheng: Nghiên cứu này là một nỗ lực ban đầu nhằm chứng minh tính khả thi của việc giải thích thông tin trực quan dựa trên trí thông minh nhân tạo cho cộng đồng nghiên cứu. Nghiên cứu thêm để tích hợp phương pháp này với các mô hình dự báo thời tiết hiện tại và các mô hình mô phỏng khác có thể sẽ thực hiện dự báo thời tiết chính xác và hữu ích hơn cho mọi người.
