- Nhiều trường đại học cho biết, rất lo ngại nếu tuyển phải thí sinh có điểm "ảo". Tuy nhiên trong quá trình học sẽ có cách để loại những sinh viên không đảm bảo chất lượng.

Bão Lee tấn công Canada, được AI dự báo đường đi trước 9 ngày. Ảnh: Deposit.

Sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được thể hiện trong nhiều lĩnh vực, nhất là các mảng liên quan đến xử lý số liệu, tính toán phương án. Gần đây, công cụ AI được ứng dụng thử nghiệm với việc dự báo thời tiết, tình huống cực đoan và cho ra kết quả kinh ngạc.

Trong một báo cáo đăng trên tạp chí khoa học Science, AI GraphCast được tạo ra để dự báo thời tiết cho 10 ngày tới, cho kết quả chính xác vượt trội công cụ hiện có. Giải pháp mã nguồn mở này còn cho thấy triển vọng trong việc xác định và lập hình họa sự kiện nguy hiểm, chỉ bằng một năng lực tính toán.

“Dự báo thời tiết là một trong những nỗ lực khoa học lâu đời và thách thức nhất. Các kết quả trung hạn rất quan trọng để hỗ trợ việc đưa quyết định trong nhiều lĩnh vực, nhưng khó để thực hiện chính xác và hiệu quả”, Remi Lam, thành viên nhóm phát triển GraphCast nói.

Mô hình AI của Google mang đến hiệu suất vượt trội so với siêu máy tính. Ảnh: Google.

Được phát triển bởi đội ngũ tại Google DeepMind, chương trình nói trên được đào tạo dựa trên thông tin thời tiết trong nhiều thập kỷ cùng khoảng 40 năm phân tích lại vệ tinh, trạm khí tượng, radar. Công cụ có nguyên lý vận hành trái ngược với cách dùng dữ liệu lớn của mô hình dự báo thời tiết số (NWP), vốn sử dụng lượng lớn thông tin liên quan đến nhiệt động lực học, động lực học chất lưu và các ngành khoa học khí quyển.

NWP đòi hỏi năng lực xử lý mạnh mẽ, tốn tài nguyên và thời gian để đưa ra kết quả. Công nghệ cũ mất hàng trăm máy chủ cùng hàng giờ làm việc để đưa ra dự báo thời tiết 10 ngày.

Trong khi đó, GraphCast cung cấp kết quả tỉ lệ chính xác cao trong vòng một phút với máy Tensor cơ bản.

Hiệu suất của AI nói trên là 90% ở các bài kiểm tra. Khi chỉ giới hạn phạm vi tại tầng đối lưu của trái đất, GraphCast đánh bại HRES (hệ thống dự báo tiêu chuẩn ngành) ở mức đáng kinh ngạc 99,7%. Nhóm phát triển nhấn mạnh khả năng phát hiện nguy cơ hình thành sự kiện nguy hiểm, mà các công cụ đời cũ không thể làm được.

Bằng cách tải lên thuật toán theo dõi bão và áp dụng vào bộ tham số có sẵn, GraphCast có thể xác định và dự báo đường đi chính xác ngay lập tức.

Trong khi thử nghiệm thực tế hồi cuối 2023 ở Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn châu Âu, công cụ của Google DeepMind dự báo chính xác quỹ đạo của bão Lee 9 ngày trước khi nó đổ bộ vào Nova Scotia, Canada. Các chương trình khác kém chính xác hơn và chỉ xác định được điểm cập bờ trước 6 ngày.

Mặt khác, đây cũng là một dự án mã nguồn mở để các tổ chức trên khắp thế giới có thể sử dụng và hoàn thiện nó cho mục đích dự báo.

Những nhà khoa học tiên phong

"Những nhà khoa học tiên phong" là một cuốn sách thú vị về lịch sử của những phát minh nổi tiếng. Để có được những đóng góp vĩ đại cho nhân loại, các nhà khoa học nổi tiếng đã làm việc với lòng say mê và tinh thần học hỏi không ngừng.

Bão Lee tấn công Canada, được AI dự báo đường đi trước 9 ngày. Ảnh: Deposit.

Sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được thể hiện trong nhiều lĩnh vực, nhất là các mảng liên quan đến xử lý số liệu, tính toán phương án. Gần đây, công cụ AI được ứng dụng thử nghiệm với việc dự báo thời tiết, tình huống cực đoan và cho ra kết quả kinh ngạc.

Trong một báo cáo đăng trên tạp chí khoa học Science, AI GraphCast được tạo ra để dự báo thời tiết cho 10 ngày tới, cho kết quả chính xác vượt trội công cụ hiện có. Giải pháp mã nguồn mở này còn cho thấy triển vọng trong việc xác định và lập hình họa sự kiện nguy hiểm, chỉ bằng một năng lực tính toán.

“Dự báo thời tiết là một trong những nỗ lực khoa học lâu đời và thách thức nhất. Các kết quả trung hạn rất quan trọng để hỗ trợ việc đưa quyết định trong nhiều lĩnh vực, nhưng khó để thực hiện chính xác và hiệu quả”, Remi Lam, thành viên nhóm phát triển GraphCast nói.

Mô hình AI của Google mang đến hiệu suất vượt trội so với siêu máy tính. Ảnh: Google.

Được phát triển bởi đội ngũ tại Google DeepMind, chương trình nói trên được đào tạo dựa trên thông tin thời tiết trong nhiều thập kỷ cùng khoảng 40 năm phân tích lại vệ tinh, trạm khí tượng, radar. Công cụ có nguyên lý vận hành trái ngược với cách dùng dữ liệu lớn của mô hình dự báo thời tiết số (NWP), vốn sử dụng lượng lớn thông tin liên quan đến nhiệt động lực học, động lực học chất lưu và các ngành khoa học khí quyển.

NWP đòi hỏi năng lực xử lý mạnh mẽ, tốn tài nguyên và thời gian để đưa ra kết quả. Công nghệ cũ mất hàng trăm máy chủ cùng hàng giờ làm việc để đưa ra dự báo thời tiết 10 ngày.

Trong khi đó, GraphCast cung cấp kết quả tỉ lệ chính xác cao trong vòng một phút với máy Tensor cơ bản.

Hiệu suất của AI nói trên là 90% ở các bài kiểm tra. Khi chỉ giới hạn phạm vi tại tầng đối lưu của trái đất, GraphCast đánh bại HRES (hệ thống dự báo tiêu chuẩn ngành) ở mức đáng kinh ngạc 99,7%. Nhóm phát triển nhấn mạnh khả năng phát hiện nguy cơ hình thành sự kiện nguy hiểm, mà các công cụ đời cũ không thể làm được.

Bằng cách tải lên thuật toán theo dõi bão và áp dụng vào bộ tham số có sẵn, GraphCast có thể xác định và dự báo đường đi chính xác ngay lập tức.

Trong khi thử nghiệm thực tế hồi cuối 2023 ở Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn châu Âu, công cụ của Google DeepMind dự báo chính xác quỹ đạo của bão Lee 9 ngày trước khi nó đổ bộ vào Nova Scotia, Canada. Các chương trình khác kém chính xác hơn và chỉ xác định được điểm cập bờ trước 6 ngày.

Mặt khác, đây cũng là một dự án mã nguồn mở để các tổ chức trên khắp thế giới có thể sử dụng và hoàn thiện nó cho mục đích dự báo.

Những nhà khoa học tiên phong

"Những nhà khoa học tiên phong" là một cuốn sách thú vị về lịch sử của những phát minh nổi tiếng. Để có được những đóng góp vĩ đại cho nhân loại, các nhà khoa học nổi tiếng đã làm việc với lòng say mê và tinh thần học hỏi không ngừng.