Google DeepMind ra mắt WeatherNext 3 hỗ trợ dự báo thời tiết độ phân giải cao theo giờ
Google DeepMind và Google Research đã giới thiệu WeatherNext 3, mô hình AI dự báo thời tiết toàn cầu tiếp nhận dữ liệu vệ tinh địa tĩnh thời gian thực để cung cấp các bản tin cập nhật hàng giờ với độ phân giải lên tới 5 km. Mô hình này hiện đã được tích hợp vào Google Search, ứng dụng Gemini, Google Maps và Earth Engine. Nhờ cung cấp các bản dự báo cục bộ nhanh chóng mà không tốn chi phí tính toán siêu máy tính lớn như phương pháp truyền thống, WeatherNext 3 mang lại dự báo độ chính xác cao cho các khu vực vốn thiếu hụt dữ liệu như Châu Phi, Mỹ Latinh và Châu Á - Thái Bình Dương. Ngoài ra, các dữ liệu chuyên biệt về bức xạ mặt trời và tốc độ gió ở độ cao 100 mét sẽ hỗ trợ trực tiếp cho các nhà vận hành lưới điện và quy hoạch năng lượng tái tạo. WeatherNext 3 đạt độ phân giải không gian 5 km cho các biến bề mặt chính như nhiệt độ và độ ẩm, 10 km cho các chỉ số bề mặt khác và 25 km cho các biến khí quyển như mô hình gió. Mô hình kết hợp dữ liệu ảnh vệ tinh địa tĩnh liên tục với quan trắc từ các trạm khí tượng thưa thớt để duy trì tính nhất quán vật lý theo từng địa hình khu vực.
## KIẾN THỨC NỀN
Các mô hình Dự báo Thời tiết Bằng Phương pháp Số (NWP) truyền thống dựa vào việc giải các phương trình vật lý phức tạp trên các siêu máy tính khổng lồ, khiến việc cập nhật độ phân giải cao toàn cầu trở nên tốn kém và chậm trễ. Những tiến bộ gần đây của học máy cho phép các mô hình AI học động lực học khí quyển trực tiếp từ dữ liệu vệ tinh và cảm biến, giúp tăng tốc độ dự báo đáng kể và giảm chi phí vận hành.