Google DeepMind đã công bố các kết quả được bình duyệt cho thấy mô hình thời tiết AI WeatherNext đạt được độ chính xác cao nhất trong việc dự đoán các cơn bão nhiệt đới, đạt được thời gian dự đoán trung bình cả ngày hoặc hơn so với các hệ thống dự báo vận hành hàng đầu. Nghiên cứu xuất hiện trên tạp chí Nature vào ngày 6 tháng 8 năm 2026 và Google đang cung cấp nguồn mở cho các mô hình cùng với ấn phẩm đó.

Bước đột phá đến vào thời điểm tăng cường phạm vi phủ sóng của ngành AI, nơi trí tuệ nhân tạo ngày càng được áp dụng cho các vấn đề khoa học và an toàn công cộng có tính đặt cược cao. Theo số liệu được trích dẫn trong thông báo của DeepMind, các cơn bão nhiệt đới đã gây ra hơn 700.000 người chết và thiệt hại kinh tế 1,4 nghìn tỷ USD trong 50 năm qua, khiến thậm chí còn đạt được mức tăng khiêm tốn về thời gian dự báo do hậu quả của việc sơ tán và ứng phó với thảm họa.

Một ngày thời gian thực hiện được nén vào một hệ thống

Kết quả tiêu đề là thời gian dẫn đầu. Đối với các cơn bão từ năm 2023 đến năm 2025, các dự đoán về đường đi, cường độ và cấu trúc gió của WeatherNext mang lại lợi thế trung bình từ một ngày trở lên so với các mô hình hoạt động hàng đầu. Về mặt thực tế, dự báo trong ba ngày của nó khớp với những gì hệ thống trước đó đưa ra trong hai ngày. Các nhà nghiên cứu mô tả sự cải thiện này có thể so sánh với tiến trình khí tượng vận hành được nén vào một hệ thống AI duy nhất trong khoảng một thập kỷ.

Trong dự báo lốc xoáy, nơi các lệnh sơ tán, dàn dựng nguồn cung và tuyên bố tình trạng khẩn cấp phụ thuộc vào số giờ, biên độ đó là số liệu quan trọng nhất. Bài viết giới thiệu WeatherNext Cyclones, một mô hình AI tạo ra các dự báo tổng hợp về đường đi, cường độ và quy mô của bão xoáy nhiệt đới trong tối đa 15 ngày.

Mô hình hoạt động như thế nào

Dữ liệu huấn luyện kết hợp phân tích khí quyển toàn cầu với cơ sở dữ liệu IBTrACS của gần 5.000 cơn bão lịch sử. Mô hình này sử dụng Mạng tạo chức năng để tạo ra các phân phối xác suất thay vì dự báo một điểm duy nhất và nó có quy mô tới nhóm 1.000 thành viên — gấp 20 lần số lần chạy 50 thành viên của hệ thống trước đó. Các nhóm lớn hơn nắm bắt tốt hơn các sự kiện hiếm gặp nhưng có hậu quả cao như cường độ gió tăng nhanh, hiện tượng nguy hiểm khi tốc độ gió của bão tăng đột ngột.

Một phát hiện nổi bật về những gì nó thách thức. Độ phân giải không gian cao từ lâu đã được coi là cái giá phải trả cho việc dự báo cường độ chính xác. WeatherNext Cyclones chạy trên đầu vào 28 x 28 km, thô hơn khoảng 100 lần so với các mô hình truyền thống trong khu vực và một biến thể nhỏ gọn có tên WeatherNext 2-mini hoạt động ở 111 x 111 km và vẫn hoạt động tốt. Bài báo nêu rõ rằng độ phân giải cao không phải là điều kiện tiên quyết nghiêm ngặt để dự báo cường độ tiên tiến và các nhà nghiên cứu đánh dấu một câu hỏi mở về cách mô hình trích xuất tín hiệu cường độ từ dữ liệu thô hơn.

Đã được thử nghiệm trong Mùa bão năm 2025

Việc đánh giá không hoàn toàn mang tính hồi cứu. Trong mùa bão Đại Tây Dương năm 2025, mô hình này đã chạy song song với quy trình vận hành của Trung tâm Bão Quốc gia và giúp các nhà dự báo dự đoán trước mức độ mạnh lên nhanh chóng và đổ bộ vào Jamaica của Bão Melissa đủ xa để hỗ trợ cảnh báo sớm. Báo cáo xác minh năm 2025 của NHC ghi lại hiệu quả dự báo của mùa giải. Năm nay, hệ thống đang tạo ra 1.000 kịch bản có thể xảy ra cho mỗi cơn bão để hỗ trợ việc ra quyết định của người dự báo.

Công trình này là sự hợp tác giữa Google DeepMind và các nhà khoa học của Google Research cũng như các nhà dự báo hoạt động tại Trung tâm Bão Quốc gia, Viện Hợp tác Nghiên cứu Khí quyển (CIRA) và Văn phòng Khí tượng Vương quốc Anh, một số người trong số họ là đồng tác giả trên bài báo Nature.

Ba biến thể mã nguồn mở đã được phát hành

Bản phát hành nguồn mở bao gồm ba biến thể mô hình:

  • WeatherNext Cyclones — phiên bản chạy trong mùa bão năm 2025 và có kết quả xuất hiện trên báo
  • WeatherNext 2 — bản cập nhật mới hơn mà Google triển khai vào tháng 10 năm 2025
  • WeatherNext 2-mini — phiên bản nhỏ gọn chạy trên một TPU duy nhất trong sổ tay Google Colab miễn phí

Mã và trọng số của cả ba đều có sẵn trên GitHub. Một dự báo kéo dài 15 ngày chỉ mất chưa đến một phút trên một TPU, nghĩa là hạn chế trong việc áp dụng hiện nay là chuyên môn và tích hợp chứ không phải tính toán.

Bạn cũng có thể khám phá dự báo trên Weather Lab, Google đã mở rộng từ theo dõi lốc xoáy sang dự báo toàn cầu đầy đủ về nhiệt độ, lượng mưa và tốc độ gió. Cả mô hình và Phòng thí nghiệm thời tiết đều nằm trong Google Earth AI, nỗ lực chung của công ty trong việc áp dụng công nghệ học máy cho các thách thức về khí hậu và không gian địa lý.

Tại sao nó lại quan trọng

Kết quả này củng cố một xu hướng rộng hơn: các mô hình thời tiết dựa trên AI đang chuyển từ trình diễn nghiên cứu sang các công cụ vận hành nhanh hơn nhiều nhà khí tượng học mong đợi. Bằng cách cung cấp nguồn mở cho các trọng số và xuất bản trên tạp chí hàng đầu, Google đang định vị WeatherNext như một hệ thống tham chiếu mà các cơ quan khí tượng quốc gia và các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới có thể xây dựng.

Đối với các cộng đồng ở những vùng dễ xảy ra lốc xoáy, thêm một ngày cảnh báo có thể tạo nên sự khác biệt giữa một cuộc sơ tán có trật tự và một cuộc hỗn loạn. Khi các mô hình thời tiết AI tiếp tục phát triển, câu hỏi cạnh tranh đang chuyển từ độ chính xác sang việc ai có thể chuyển dự báo thành hành động nhanh nhất.

Đi trước AI

Để biết thêm về cách trí tuệ nhân tạo đang biến đổi khoa học, cơ sở hạ tầng và cuộc sống hàng ngày, hãy theo dõi tin tức tin nóng về AI của chúng tôi. Chúng tôi theo dõi nghiên cứu, các công ty và các chính sách định hình lĩnh vực này theo thời gian thực.

Đọc thêm tin tức về AI →