Cảnh tàn phá sau bão Fiona tại Fox Roost-Margaree, Newfoundland và Labrador, Canada, ngày 25/9/2022. Ảnh tư liệu - minh họa: AFP/TTXVN
Bộ Môi trường và Biến đổi khí hậu Canada ngày 9/4 cho biết sẽ kết hợp các mô hình AI với phương pháp dự báo truyền thống để xây dựng một hệ thống dự báo “lai” (hybrid). Cách tiếp cận này cho phép cải thiện đáng kể khả năng dự đoán các hiện tượng thời tiết có tác động lớn như gió mạnh, bão hay các đợt nắng nóng.
Theo bộ này, các mô hình AI có khả năng phân tích hàng thập kỷ dữ liệu khí tượng trên quy mô lục địa chỉ trong vài phút, từ đó học được quy luật vận động của khí quyển và đưa ra các dự báo chính xác hơn. Nhờ hệ thống mới, độ chính xác của dự báo thời tiết trong 6 ngày tới sẽ tương đương với mức độ tin cậy của dự báo 5 ngày hiện nay.
Đáng chú ý, mô hình lai còn giúp phát hiện sớm các hệ thống thời tiết quy mô lớn từ 8 đến hơn 24 giờ so với trước đây, mang lại thêm thời gian để chính quyền và người dân chuẩn bị các biện pháp ứng phó, qua đó nâng cao hiệu quả công tác phòng chống thiên tai và giảm thiểu thiệt hại.
Trong năm qua, các nhà khoa học và chuyên gia khí tượng của Canada đã tiến hành thử nghiệm rộng rãi mô hình mới bằng cách vận hành song song với hệ thống dự báo truyền thống nhằm đánh giá hiệu quả trong điều kiện thực tế. Kết quả cho thấy AI không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn tăng cường khả năng sẵn sàng ứng phó khẩn cấp.