AI tìm công thức dự đoán sóng dữ bằng dữ liệu 700 năm

Từ lâu đã được coi là bí ẩn, những con sóng lớn dữ dội vô cùng khủng khiếp, có thể xé toạc những con tàu, thậm chí phá hủy cả những dàn khoan dầu. Bằng việc sử dụng dữ liệu về sóng được thu thập trong vòng 700 năm với một tỉ con sóng, các nhà khoa học tại trường đại học Copenhagen và đại học Victoria đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để tìm kiếm một công thức về cách dự đoán sự xuất hiện của các con quái vật biển khơi này. Những hiểu biết mới có thể khiến cho tàu bè đi lại an toàn hơn.

Các câu chuyện về các con sóng dữ, hay còn gọi là sóng độc, đã được truyền giữa những thủy thủ trong hàng thế kỷ. Nhưng khi một con sóng độc cao 26 mét đổ vào dàn khoan Draupner của Nauy vào năm 1995, các công cụ số đã bắt được nó và đo đạc con quái vật biển bắc này. Đó là lần dầu tiên một con sóng độc được đo đạc và qua đó giúp đem lại bằng chứng khoa học về những con sóng dị thường thực sự tồn tại của đại dương.

Kể từ đó, các cơn sóng cực đoan đã là chủ đề của nhiều nguyên cứu. Và từ đó, các nhà nghiên cứu từ Viện nghiên cứu Niels Bohr của đại học Copenhagen đã sử dụng các phương pháp AI để khám phá một công cụ toán học có thể cung cấp một công thức để đem lại một công thức về việc một con sóng độc có thể xuất hiện như thế nào và ít nhất là khi nào.

Với sự hỗ trợ của số lượng khổng lồ của big data về các chuyển động của đại dương, các nhà nghiên cứu có thể dự đoán khả năng có thể xảy ra với con sóng “quái vật” tren biển ở bất kỳ thời điểm nào.

“Về cơ bản, thật là vô cùng xui xẻo khi một trong những con sóng khổng lồ ập vào bờ biển. Chúng xuất phát từ nhiều nhân tố khác nhau kết hợp lại, và cho đến bây giờ, vẫn chưa có thể kết hợp lại để ước tính nguy cơ rủi ro duy nhất. Trong nghiên cứu này, chúng tôi lập bản đồ các biến nguy cơ do các cơn sóng độc gây ra và sử dụng trí tuệ nhân tạo để tập hợp chúng trong một mô hình mà có thể tính toán được xác suất của sự hình thành sóng độc”, Dion Häfner nói.

Häfner là cựu nghiên cứu sinh tại Viện nghiên cứu Niels Bohr và là tác giả đầu của nghiên cứu mới được xuất bản trên tạp chí Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) ¹.

Các cơn sóng độc có thể xảy ra hàng ngày

Trong mô hình của họ, các nhà nghiên cứu đã kết hợp dữ liệu sẵn có về các chuyển động đại dương và trạng thái biển cũng như những thông tin về độ sâu của nước và phép đo độ sâu. Quan trọng hơn cả, dữ liệu sóng đã được thu thập từ các phao ở 158 vị trí khác nhau quanh bờ biển Mỹ và các vùng ngoài khơi – dữ liệu thu liên tục 24 giời mỗi ngày. Khi kết hợp, dữ liệu này – từ hơn một tỉ con sóng – có giá trị 700 năm chiều cao sóng và thông tin về trạng thái biển.

Các nhà nghiên cứu phân tích nhiều dạng dữ liệu và tìm thấy nguyên nhân của sóng độc, định nghĩa khi các con sóng hình thành cao ít nhất gấp đôi các con sóng xung quanh, bao gồm các con sóng độc cực đoan có thể cao trên 20 mét. Với học máy, chúng chuyển đổi nó vào một thuật toán để sau đó áp dụng vào bộ dữ liệu.

“Phân tích của chúng tôi cho thấy những con sóng dị thường có thể xuất hiện ở mọi thời điểm. Trên thực tế, chúng tôi ghi nhận 100.000 con sóng trong dữ liệu của chúng tôi có thể được coi là sóng độc. Điều này tương đương với việc một con sóng “quái vật” có thể xuất hiện hàng ngày ở bất kỳ vị trí ngẫu nhiên nào trên đại dương. Tuy nhiên không phải tất cả trong số chúng đều là sóng độc ở quy mô cực đoan”, Johannes Gemmrich, giải thích.

AI như một nhà khoa học

Trong nghiên cứu, các nhà khoa học đã nhận được sự hỗ trợ của AI. Họ sử dụng vô số phương pháp AI, bao gồm hồi quy ký hiệu với một phương trình như một kết quả đầu ra hơn là chỉ đưa ra một dự đoán như các phương pháp AI truyền thống vẫn làm.

Bằng việc kiểm tra hơn một tỉ con sóng, thuật toán của các nhà nghiên cứu đã phân tích theo cách của mình để tìm ra nguyên nhân dẫn đến những con sóng độc và nén nó vào một phương trình có thể miêu tả công thức cho một cơn sóng độc. Thuật toán AI đó đã học được tính nhân quả của vấn đề và truyền đạt nguyên nhân đó cho con người dưới hình thức một phương trình mà các nhà nghiên cứu có thể phân tích và và tích hợp vào nghiên cứu tương lai của mình.

“Nhiều thập kỷ qua, Tycho Brahe đã tnu thập những quan sát thiên văn từ Kepler với rất nhiều thử và sai để có thể trích xuất được ra những quy luật của Kepler. Dion sử dụng những thiết bị để thực nghiệm trên những con sóng theo những gì mà Kepler đã làm với hành tinh. Với tôi, thật sốc khi những điều như thế này có thể xảy ra”, Markus Jochum nói.

Hiện tượng đã biết từ những năm 1700

Nghiên cứu mới đã phá vỡ nhận thức chung về nguyên nhân dẫn đến sóng độc. Cho đến hiện nay, nguyên nhân chung nhất dẫn đến sóng độc vẫn được tin là khi một sóng kết hợp một cách đột ngộ với con sóng khác và lấy năng lượng từ đó để tạo ra một con sóng lớn hơn.

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu đã thiết lập được một nhân tố nổi trội trong sự hình thành các con sóng hung dữ là “chồng chập tuyến tính” (linear superposition). Hiện tượng này được biết từ những năm 1700, khi hai hệ sóng băng qua nhau và hợp lực với nhau trong một chu kỳ thời gian ngắn.
“Nếu hai hệ sóng gặp nhau trên biển theo một cách làm gia tăng cơ hội tạo ra các đỉnh sóng cao, tiếp theo với độ sâu, nguy cơ rủi ro của các sóng lớn cực đoan sẽ xuất hiện. Điều này được biết từ khoảng 300 năm trước và giờ chúng tôi được dữ liệu hỗ trợ”, Dion Häfner nói.

Vận tải biển an toàn hơn

Thuật toán của các nhà nghiên cứu là tin tốt cho ngành công nghiệp vận tải biển, bởi lúc nào cũng có khoảng 50.000 chuyến tàu vận chuyển hàng hóa khắp hành tinh. Với sự hỗ trợ của thuật toán, có thể sẽ dự đoán được khi nào sự kết hợp “hoàn hảo” của các nhân tố hiện diện để đánh giá rủi ro sóng độc có thể đem đến rủi ro cho bất cứ con tàu nào đang bơi trên biển.

“Khi các công ty vận tải biển muốn lên kế hoạch cho các tuyến đường của họ một cách tiên tiến, họ có thể sử dụng thuật toán của chúng tôi để đánh giá rủi ro về việc liệu có cơ hội đối diện với hiểm nguy sóng đọc trên hành trình của mình không. Trên cơ sở đó, họ có thể chọn những tuyến đường thay thế”, Dion Häfner nói.

Cả thuật toán và nghiên cứu đều được xuất bản công khai, cùng dữ liệu thời tiết và dữ liệu sóng mà các nhà nghiên cứu sử dụng. Do đó, Dion Häfner cho biết, các tổ chức có quan tâm như các tổ chức công, dịch vụ thời gian có thể dễ dàng bắt đầu tính toán xác suất xảy ra của sóng độc. Và không như những mô hình khác do trí tuệ nhân tạo làm ra, mọi tính toán trong thuật toán của các nhà nghiên cứu đều rất minh bạch.

“AI và học máy đều là những dạng hộp đen cụ thể không dễ dàng làm gia tăng hiểu biết của con người. Nhưng với nghiên cứu này, Dion dùng phương pháp AI để chuyển đổi một cơ sở dữ liệu khổng lồ các quan sát sóng vào một phương trình mới cho xác suất sóng độc khiến con người có thể dễ dàng hiểu được và liên quan đến các quy luật vật lý”, giáo sư Markus Jochum, người hướng dẫn Dion và đồng tác giả nghiên cứu, kết luận.

Thanh Nhàn tổng hợp

Nguồn: https://www.popsci.com/technology/ai-model-rogue-wave/

https://phys.org/news/2023-11-ai-formula-monster-years-worth.html

——————————————-

1. https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2306275120