WindBorne Systems: Mô hình AI dự báo thời tiết chính xác hơn cả các cơ quan chính phủ

Startup WindBorne Systems mới đây đã công bố một công cụ dự báo thời tiết sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), mang lại khả năng dự đoán thường xuyên và chính xác hơn nhiều so với hệ thống hàng đầu hiện nay của chính phủ châu Âu. Sự tiến bộ này được đạt được nhờ những bước đột phá trong cách dữ liệu từ các cảm biến được đưa vào các mô hình học sâu (deep learning).

Được thành lập bởi một nhóm sinh viên Đại học Stanford vào năm 2019, WindBorne ban đầu tập trung vào việc chế tạo các khí cầu thời tiết tốt hơn để bán dữ liệu. Tuy nhiên, khi các mô hình học sâu trong dự báo thời tiết bắt đầu xuất hiện vào năm 2022, nhóm nhận thấy họ có thể tạo ra nhiều giá trị hơn bằng cách tự xây dựng mô hình của riêng mình.

Mô hình WeatherMesh 6 và khả năng vượt trội

Hôm nay, công ty đã phát hành phiên bản thứ sáu của mô hình này có tên WeatherMesh. Theo WindBorne, đây là mô hình chính xác hơn cả các dự báo truyền thống và dự báo AI do Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung bình Phạm vi Châu Âu (ECMWF) sản xuất. ECMWF là một tổ chức liên chính phủ châu Âu được giới khí tượng học đánh giá là nhà cung cấp dự báo thời tiết chính xác nhất hiện nay.

Kai Marshland, giám đốc sản phẩm của WindBorne, cho biết một cách đơn giản để hiểu về khả năng này: WeatherMesh 6 có độ chính xác ở mức dự báo 5 ngày tương đương với độ chính xác của dự báo truyền thống chỉ trong vòng 1 ngày trước, đặc biệt là đối với các phép đo nhiệt độ bề mặt.

WeatherMesh 6 tạo ra dự báo mỗi giờ một lần, thay vì mỗi 6 giờ như các mô hình truyền thống. Độ phân giải của mô hình hiện nay xuống mức 3 km tại châu Âu và lục địa Hoa Kỳ, nơi chất lượng dữ liệu cao nhất.

Sự kết hợp giữa dữ liệu thực tế và AI

Các dự báo thời tiết truyền thống thường được tạo ra bởi các mô hình vật lý phức tạp, yêu cầu các siêu máy tính đắt tiền và mất nhiều thời gian để chạy. Trong khi đó, các mô hình AI đang được phát triển bởi các startup và các phòng thí nghiệm lớn như Google DeepMind thường hoạt động nhanh hơn mô hình vật lý, nhưng hiện tại chưa có độ phân giải cao, ít biến số hơn hoặc không dự báo chính xác trong các khung thời gian dài.

Tuy nhiên, AI thời tiết đang cải thiện nhanh chóng và đã được sử dụng tại các cơ quan chính phủ lớn trên toàn thế giới. Lợi thế của WindBorne đến từ sự kết hợp độc đáo giữa việc xây dựng mô hình và thu thập dữ liệu. Hiện tại, công ty có khoảng 400 khí cầu đang bay tại bất kỳ thời điểm nào để thu thập dữ liệu cảm biến, được phóng từ 15 địa điểm trên toàn cầu.

John Dean, CEO của WindBorne, chia sẻ với TechCrunch: "Cá nhân tôi, tôi không hiểu mô hình kinh doanh của việc trở thành một công ty dự báo thời tiết dựa trên AI mà không có lợi thế về bộ dữ liệu."

Sự vượt trội của ECMWF trước đây thường được gán cho kỹ năng "đồng hóa dữ liệu" (data assimilation) của tổ chức này — công việc biến các dữ liệu cảm biến rời rạc thành một bức tranh toàn diện có thể đọc được bằng máy. Hiện tại, các mô hình thời tiết AI vẫn phụ thuộc vào các bộ dữ liệu do ECMWF và Cục Quản trị Khí quyển và Đại dương Quốc gia Hoa Kỳ (NOAA) sản xuất.

Tuy nhiên, WindBorne và các tổ chức khác đang nỗ lực đưa dữ liệu trực tiếp vào các mô hình. Joan Creus-Costa, người đứng đầu bộ phận AI của công ty, cho biết việc đưa trực tiếp dữ liệu từ khí cầu của họ và các nguồn khác vào mô hình là lý do chính cho sự cải thiện trong phiên bản WeatherMesh mới. Đã mất một năm điều chỉnh và kiến trúc lại mô hình dựa trên Transformer để mô hình có thể đưa ra các dự báo này mà không mất đi sự ổn định.

"Khi chúng tôi bắt đầu thực hiện việc đồng hóa dữ liệu, chúng tôi vẫn phụ thuộc rất nhiều vào ECMWF," Dean nói. "Tôi dự đoán rằng ngày nay, nếu chúng tôi loại bỏ các điều kiện ban đầu của ECMWF, chúng tôi vẫn sẽ hoạt động khá tốt."

Tương lai của dự báo thời tiết và thách thức an toàn

Công ty từng gặp một sự cố đáng sợ vào năm ngoái khi một máy bay phản lực của United Airlines va phải một trong những khí cầu của họ. Mặc dù máy bay chỉ bị hư hại nhẹ và không ai bị thương, một phần là do WindBorne đã tuân thủ các quy định của Hoa Kỳ về kích thước gói cảm biến. Tuy nhiên, hiện nay công ty đã thêm các máy phát đáp (transponders) vào khí cầu để báo cáo vị trí của chúng thông qua hệ thống giám sát hàng không toàn cầu ADS-B, nhằm giảm thiểu khả năng xảy ra một vụ va chạm khác.

WindBorne đã huy động được 25 triệu USD vốn đầu tư mạo hiểm với định giá được báo cáo là 85 triệu USD vào năm 2024. Công ty bán dữ liệu khí cầu cho NOAA, nơi nó được sử dụng trong doanh nghiệp dự báo thời tiết của Hoa Kỳ, cũng như Không quân và Hải quân Hoa Kỳ. Công ty cũng bán các dự báo thời tiết của mình cho các nhà đầu tư và nhà giao dịch hàng hóa.

Tuy nhiên, Dean cho biết công ty vẫn tập trung vào việc xây dựng mô hình và cơ sở hạ tầng dữ liệu hơn là các sản phẩm thương mại, một phần là do tính chất thay đổi liên tục của môi trường thông tin.

"Tôi không cố gắng đầu tư một đội ngũ khổng lồ để xây dựng một sản phẩm SaaS, nếu cách mọi người muốn thông tin tiêu dùng trong hai năm nữa là thông qua một tác nhân AI (agent), đúng không?" Dean nói.