Siêu El Nino thách thức khả năng dự báo thời tiết của AI

Bảy tháng qua, Giancarlo Pini, chuyên gia quan sát Trái Đất thuộc Chương trình Lương thực Thế giới (WFP) của Liên Hợp Quốc, liên tục theo dõi một vùng biển ở Thái Bình Dương. Nhiệt độ nước biển ngày càng tăng, báo hiệu sự xuất hiện của đợt El Nino mà ông ví như quái vật.

El Nino xảy ra vài năm một lần, khi gió tín phong suy yếu và nước biển ấm lan về phía đông vùng nhiệt đới Thái Bình Dương, làm xáo trộn thời tiết toàn cầu. Hiện tượng này có thể tàn phá mùa màng, gây áp lực lên nguồn cung điện và ảnh hưởng đến vận tải biển.

Theo chuyên gia Pini, El Nino năm nay đã đạt cường độ mạnh nhất trong lịch sử quan trắc, dù chưa tới thời điểm dự kiến đạt đỉnh. “Đây thực sự là một đợt El Nino mang tính lịch sử”, ông nói.

Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) dự báo El Nino đạt đỉnh vào tháng 12 và kéo dài ít nhất đến tháng 2/2027. Tại vùng biển Nino 3.4 (nằm ở vùng xích đạo Trung tâm và Đông Thái Bình Dương, có tọa độ từ 5°B đến 5°N và từ 170°T đến 120°T), đây là khu vực quan trọng để theo dõi hiện tượng này, nhiệt độ bề mặt nước biển trong tháng 12 có thể cao hơn mức trung bình dài hạn 3,7°C, mức cao nhất kể từ khi hoạt động quan trắc bắt đầu vào những năm 1950 nếu dự báo trở thành hiện thực.

AI hỗ trợ dự báo

Trước nguy cơ thời tiết cực đoan gia tăng, các nhà khoa học đang tìm đến trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện khả năng dự báo và cảnh báo sớm. Công nghệ này được kỳ vọng phân tích các kiểu thời tiết nhanh hơn, với chi phí thấp hơn các phương pháp truyền thống.

Những thập kỷ gần đây, siêu máy tính đã giúp nâng cao độ chính xác của dự báo thời tiết trước nhiều ngày, nhiều tuần, thậm chí nhiều tháng. Gần đây, các mô hình AI được huấn luyện bằng dữ liệu thời tiết quá khứ tiếp tục được sử dụng để cải thiện dự báo trung hạn.

Shruti Nath, nhà nghiên cứu về mô hình khí hậu và thời tiết tại Đại học Oxford (Anh), cho biết các mô hình này ngày càng phổ biến nhờ chi phí tính toán tương đối thấp và tiềm năng nâng cao độ chính xác.

Cơ quan Khí tượng Anh (Met Office) cũng dự kiến thử nghiệm dự báo bằng AI để đánh giá tác động của El Nino đến Bắc bán cầu trong mùa đông.

WFP đang kết hợp AI với phương pháp dự báo truyền thống để xác định những khu vực có nguy cơ thiếu lương thực. Kết quả phân tích được gửi đến các văn phòng WFP và chính phủ trên thế giới, giúp nông dân nhận cảnh báo sớm và chuẩn bị ứng phó.

Theo Pini, tại một số nơi, nông dân được hỗ trợ tài chính để đào rãnh thoát nước, hạn chế ngập úng. Ở những khu vực khác, họ có thể được cung cấp giống cây trồng chịu hạn.

Tổ chức phi lợi nhuận TomorrowNow của Mỹ cũng kết hợp dự báo từ Google gửi lời khuyên trực tiếp đến những người làm nông qua tin nhắn điện thoại. Giám đốc điều hành Brian Miranda cho biết AI giúp giảm chi phí vận hành mô hình dự báo, cho phép cung cấp thông tin với mức phí chưa đến một USD cho mỗi nông dân mỗi năm.

Veronica Mukami, nông dân tại Njoro, Kenya, đã chuyển từ trồng đậu sang ngô sau khi nhận cảnh báo về mưa lớn. “Ngô có thể chịu được mưa lớn, còn đậu thì không”, bà nói. Trước đây, Mukami thường không nhận được cảnh báo và chỉ biết ứng phó khi thời tiết xấu xảy ra.

AI còn được ứng dụng trong phòng chống cháy rừng. Tại Amazon, các tình nguyện viên chữa cháy trên đảo Marajo đang được đào tạo để kiểm tra tín hiệu từ camera AI có khả năng phát hiện khói. Thông tin này, kết hợp với dự báo thời tiết và dữ liệu độ ẩm, giúp lực lượng chữa cháy cộng đồng đánh giá nguy cơ cháy rừng tốt hơn.

Thách thức lớn với AI

Việc dự báo El Nino vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Ngoài tính chất khó lường của hiện tượng này, thời tiết còn chịu tác động đồng thời từ những yếu tố khác như dao động lưỡng cực Ấn Độ Dương và tình trạng nóng lên toàn cầu.

Một số nhà khoa học cho rằng các mô hình AI được huấn luyện bằng dữ liệu từ thời kỳ Trái Đất mát hơn có thể không mô phỏng chính xác sự tương tác giữa El Nino và biến đổi khí hậu. Đôi khi, AI còn đưa ra những dự báo không phù hợp với các quy luật vật lý.

“AI được huấn luyện bằng dữ liệu quá khứ, trong khi tương lai có thể không giống quá khứ”, Ko Barrett, Phó tổng thư ký WMO, nhận định. Bà cho biết hiệu quả của AI hiện ít nhất tương đương các phương pháp mô hình hóa truyền thống, nhưng khả năng dự báo những điều kiện chưa từng xuất hiện vẫn là vấn đề đáng quan tâm.

Nghiên cứu của Adam Scaife, Trưởng bộ phận Dự báo dài hạn tại Met Office, cũng cho thấy những hạn chế. Khi sử dụng dữ liệu từ đợt El Nino tháng 11/2009, mô hình dựa trên các quy luật vật lý dự báo chính xác mùa đông rất lạnh sau đó tại Bắc Âu, trong khi mô hình AI không làm được.

“Chúng tôi chưa hiểu đầy đủ vì sao các mô hình AI thất bại khi dự báo mùa đông đó”, Scaife nói. Theo ông, AI chưa hiệu quả bằng mô hình dựa trên vật lý trong trường hợp thời tiết cực đoan này.

Dù vậy, Scott Hosking, nhà nghiên cứu tại Viện Alan Turing của Anh, cho rằng AI vẫn có vai trò quan trọng khi El Nino gây ra nhiều tác động khác nhau trên toàn cầu.

“Chúng ta cần có khả năng dự báo hàng chục nghìn kịch bản tương lai. AI sẽ là một phần của giải pháp, nhưng chính xác nó sẽ đóng vai trò như thế nào vẫn là câu hỏi chưa có lời giải”, ông Hosking nói.