Google DeepMind đã phát triển một thuật toán học máy mà hãng tuyên bố có thể dự đoán thời tiết chính xác hơn các phương pháp dự báo hiện tại, đang sử dụng siêu máy tính.
Mô hình AI dự báo thời tiết của Google , được gọi là GraphCast, đã dự báo thời tiết trong 10 ngày chính xác hơn hệ thống Dự báo độ phân giải cao (HRES) do Trung tâm Dự báo thời tiết tầm trung châu Âu (ECMWF). GraphCast đưa ra dự đoán tính bằng phút thay vì hàng giờ, vượt qua khả năng của HRES, vốn là hệ thống mô phỏng thời tiết tiêu chuẩn hiện nay.
Việc dự báo thời tiết ngày nay dựa vào việc đưa dữ liệu vào các mô hình vật lý phức tạp và sử dụng siêu máy tính để chạy mô phỏng. Độ chính xác của những dự đoán này phụ thuộc vào các chi tiết trong các mô hình và chúng tiêu tốn nhiều năng lượng cũng như tốn kém khi vận hành.
Các mô hình dự báo thời tiết bằng AI cần ít sức mạnh tính toán hơn và hoạt động nhanh hơn, chi phí rẻ hơn.
Đối với mô hình AI mới của Google, các nhà nghiên cứu đã đào tạo bằng dữ liệu thời tiết trái đất toàn cầu trong 38 năm, tính đến năm 2017. Sau khi được đào tạo, mô hình sẽ đưa ra các dự báo thời tiết toàn cầu để đưa ra dự báo cho 10 ngày trong vòng chưa đầy một phút.
GraphCast cũng có thể dự đoán các sự kiện thời tiết cực đoan, chẳng hạn như sóng nhiệt, đợt lạnh, bão nhiệt đới. AI này cũng tính đến cả các yếu tố khác như tầng khí quyển, tầng đối lưu...
Cụ thể, GraphCast, một hệ thống đã sử dụng trí tuệ nhân tạo và được chạy trên máy tính để bàn. AI dự đoán các biến số thời tiết tốt hơn ECMWF đến 99% trong 90% của 1.300 khu vực được thử nghiệm.
Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cho rằng mô hình AI của Google không hoàn hảo vì kết quả được tạo ra trong hộp đen, nghĩa là AI không thể giải thích cách nó đưa ra kết quả hoặc hiển thị diễn biến của thời tiết. Do đó, GraphCast được sử dụng để bổ sung chứ vẫn chưa thể thay thế các công cụ đã có.
