Ứng dụng AI để dự đoán hệ thống Trái đất
Hiện nay, các nhà nghiên cứu và nhà khoa học trên thế giới đang hợp tác để ứng dụng AI và các kỹ thuật mô hình hóa như học máy (ML) trong lĩnh vực khoa học Trái đất và môi trường. Trong đó, một nhóm các nhà khoa học và chuyên gia đang hướng đến việc tích hợp công nghệ hiện đại trong các mô hình, quan sát và lý thuyết hệ thống Trái đất, cũng như giúp cho việc tính toán có tốc độ, độ chính xác và khả năng ra quyết định nhanh chóng và giàu thông tin hơn.
Cụ thể, Văn phòng Nghiên cứu Sinh học và Môi trường (BER) của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (DOE) và chương trình Nghiên cứu Điện toán Khoa học Tiên tiến của DOE, cùng với các chuyên gia cộng đồng đã tổ chức hội thảo về Trí tuệ nhân tạo cho Khả năng Dự báo Hệ thống Trái đất (AI4ESP) từ tháng 10 đến tháng 12 năm 2021. Hội thảo kéo dài 5 tuần này đã cùng tìm hiểu những thách thức và việc xây dựng một cơ sở hạ tầng có thể kết nối hoàn hảo nhất hai yếu tố: sự kết hợp giữa năng lực công nghệ và hoạt động của con người tại hiện trường cũng như phòng thí nghiệm với tài nguyên máy tính. BER đã phát triển quy trình dưới dạng mô hình “Mô hình-Thử nghiệm” hay còn gọi là ModEx.
“Muốn cải tiến hiệu quả khả năng dự đoán của hệ thống Trái đất thì môi trường ModEx cũng phải đạt được những tiến bộ đặc biệt. Hội thảo này đã mang đến cơ hội liên ngành cho cộng đồng khoa học và ứng dụng để cộng tác và hướng đến những hiểu biết mới về những cải tiến cần thiết”, Nicki Hickmon, người đứng đầu AI4ESP, cho biết.
Theo một báo cáo tóm tắt hội thảo AI4ESP mới được công bố, sự kiện này đã quy tụ hơn 700 người tham gia từ cả khu vực công và tư, với các đại diện từ các ngành Trái đất và khoa học môi trường, máy tính và AI. Khoảng 100 chuyên gia đã cùng nhau thiết kế hội thảo dựa trên 156 sách trắng do 640 tác giả từ 112 tổ chức trên khắp thế giới cung cấp.
Thông tin được thu hẹp thành 17 chủ đề liên quan đến chu trình tích hợp của nước và các hiện tượng thời tiết cực đoan trong chu trình đó. Tại hội thảo, các chuyên gia đã thảo luận về chín tiêu điểm liên quan đến việc dự đoán hệ thống Trái đất, trong đó có các phiên liên quan đến thủy văn, khoa học đầu nguồn và động lực học ven biển; bầu khí quyển, đất đai, băng và đại dương; biến đổi khí hậu và hiện tượng cực đoan. Trong suốt các phiên này, các đại biểu tham dự đã cùng thảo luận về tiềm năng sử dụng AI để mở ra những khám phá khoa học mới, thông qua việc sử dụng các công cụ như mạng thần kinh, học máy, đồng thiết kế và kiến trúc AI.
Trong mỗi phiên, các nhà nghiên cứu đã cùng xác định những điểm thách thức mà qua đó cho thấy cần phải có cơ sở hạ tầng và công nghệ AI được cách mạng hóa để có thể áp dụng trong lĩnh vực khoa học môi trường.
“Chúng tôi cần các phương pháp AI mới có khả năng kết hợp sự hiểu biết về quy trình và tôn trọng các quy luật vật lý để đưa ra dự đoán về hành vi của hệ thống Trái đất – và những dự đoán ấy là đáng tin cậy, có thể mở rộng quy mô và áp dụng được cho các chế độ khí hậu trong tương lai”, Charu Varadharajan, một nhà khoa học nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Berkeley của DOE, cho biết. “Hội thảo này là sự kiện dành riêng cho việc thảo luận về cách AI có thể cải thiện các mô hình, quan sát và lý thuyết kết hợp phương pháp ModEx của DOE”.
“Hội thảo và báo cáo này cho phép chúng tôi phát triển các mục tiêu 2, 5 và 10 năm để xây dựng khung tích hợp cho từng tiêu điểm. Chúng tôi cũng xác định các ưu tiên cho khoa học Trái đất, khoa học tính toán và các thay đổi về văn hóa và lập trình sẽ bao hàm sứ mệnh của AI4ESP “, Varadharajan nói thêm.
Các chuyên gia đã phát triển một danh sách đầy đủ các cơ hội mà việc nghiên cứu và phát triển AI có thể giúp giải quyết một số thách thức lớn nhất mà lĩnh vực khoa học Trái đất đang phải đối mặt. Những thách thức ấy bao gồm việc quản lý và phân tích các tập dữ liệu lớn để tăng cường khả năng quan sát và dự đoán các sự kiện cực đoan, cũng như thúc đẩy việc tích hợp các hoạt động của con người vào lý thuyết và mô hình.□
Mỹ Hạnh lược dịch
Nguồn: https://www.anl.gov/article/revolutionary-environmental-artificial-intelligence-infrastructure-detailed-in-new-report
