Hoạt động của các xoáy thuận nhiệt đới (hệ thống bão quay nhanh đặc trưng bởi một trung tâm có áp suất thấp, gió mạnh và cấu trúc mây dông xoắn ốc tạo ra mưa lớn) đang trở nên ngày càng phức tạp, với những diễn biến vô cùng khó lường trong nhiều năm trở lại đây do tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu. Điều này khiến các trung tâm khí tượng thủy văn phải đối mặt với những thách thức lớn trong việc dự báo sự tiến triển của một cơn bão nhiệt đới.
Trên thực tế, các nhà khí tượng học luôn rất giỏi trong việc suy đoán hướng đi của một cơn bão. Nhưng việc tính toán, dự báo thời điểm cơn bão mạnh lên lại khó khăn hơn gấp bội. Nó yêu cầu các nhà khí tượng phải nắm được thông tin chính xác về tình hình thực tế đang diễn ra bên trong xoáy thuận nhiệt đới, cũng như những tác động từ bên ngoài như độ ấm của nước biển, áp suất khí quyển...
Những công việc phức tạp như vậy đòi hỏi sự giúp sức rất lớn từ các hệ thống máy tính, điển hình là trí tuệ nhân tạo (AI). Một mô hình máy học (machine learning) mới được NASA phát triển có thể giúp cải thiện đáng kể tính chính xác của các phép dự đoán mức độ phát triển của xoáy thuận nhiệt đới, qua đó giúp nhà chức trách có kế hoạch phù hợp nhằm đảm bảo an toàn cho tính mạng, tài sản của người dân.
Mô hình AI này được phát triển bởi các nhà khoa học tại Phòng thí nghiệm Sức đẩy Phản lực (Jet Propulsion Laboratory) của NASA tại Nam California, Hoa Kỳ, sau nhiều năm tìm kiếm và tổng hợp dữ liệu vệ tinh liên quan đến các hệ thống xoáy thuận nhiệt đới trên toàn thế giới.
Về cơ bản, các nhà khoa học đã phát hiện ra ba tín hiệu tương đối rõ ràng cho thấy một cơn bão nhiệt đới sẽ trở nên nghiêm trọng hơn: Lượng mưa dồi dào bên trong bão; lượng nước băng tồn tại trong các đám mây thuộc tâm bão, và nhiệt độ của luồng không khí thoát ra từ mắt bão. Sau đó, nhóm nghiên cứu đã sử dụng IBM Watson Studio để xây dựng một mô hình phân tích tất cả các yếu tố này, cũng như những dữ liệu đã được đúc kết bởi Trung tâm Bão Quốc gia Hoa Kỳ, một cơ quan chính phủ chuyên giám sát các hình thái thời tiết nhiệt đới nguy hiểm.
Các nhà nghiên cứu đã đào tạo mô hình học máy để nó có thể phát hiện khi nào một cơn bão sẽ mạnh lên nhanh chóng - thường xảy ra khi tốc độ gió tăng 56km/h trở lên trong vòng 24 giờ - đối với các cơn bão quét qua Hoa Kỳ từ năm 1998 đến năm 2008. Sau đó, họ tiếp tục thử nghiệm nó trên một nhóm các dữ liệu riêng biệt khác về các cơn bão đổ bộ vào Hoa Kỳ từ năm 2009 đến năm 2014. Cuối cùng, nhóm nghiên cứu tiến hành so sánh các dự báo của hệ thống AI với kết quả mà Trung tâm Bão Quốc gia đã đưa ra.
Kết quả cho thấy mô hình máy học của NASA có thể dự đoán khả năng gió bão sẽ tăng ít nhất 56km/h trong vòng 24 giờ với độ chính xác cao hơn 60% các tính toán được sử dụng hiện nay. Đặc biệt đối với những cơn bão có sức gió tăng lên ít nhất 64 km/h, hệ thống thậm chí còn có thể dự báo sự mạnh lên của chúng với độ chính xác cao hơn 200%.
Các nhà khoa học NASA hiện đang thử nghiệm hệ thống với các cơn bão trong mùa bão nhiệt đới năm nay. Nếu điều kết quả khả quan, mô hình sẽ được lập tức “biên chế” trong bộ phận dự báo khí tượng của NASA, góp phần giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản gây ra khi bới xoáy thuận nhiệt đới trong tương lai, không chỉ ở Hoa Kỳ mà còn lại nhiều điểm nóng khác trên toàn thế giới.
Nguồn tham khảo: quantrimang.com