Các công cụ trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách dự báo rủi ro thời tiết và khí hậu tại Ấn Độ. Mùa hè này, 38 triệu nông dân đã nhận dự báo dựa trên mô hình tuần hoàn tổng quát dạng thần kinh gọi là NeuralGCM, với dự báo có sẵn khoảng 4 tuần trước khi gió mùa thường bắt đầu. Các nhà nghiên cứu cho biết mô hình này đã cảnh báo chính xác về một khoảng ngừng 3 tuần trong tiến trình gió mùa sau khi nó đổ bộ vào đầu tháng Sáu và di chuyển về phía bắc.
NeuralGCM là mô hình lai, kết hợp dự báo vật lý truyền thống với học máy. Mô hình do Google phát triển và khi so sánh với các mô hình vật lý và mô hình AI khác, nó thể hiện hiệu suất mạnh trên nhiều chỉ số và tốn ít tài nguyên tính toán hơn. University of Chicago đang tiến hành đánh giá đối chiếu các mô hình, và họ nhận hỗ trợ từ Gates Foundation để thực hiện benchmarking tại Đông và Tây Phi, tập trung vào mùa mưa và các đợt nóng.
Các dự báo hỗ trợ AI được dùng để tư vấn cho nông dân về khi nào nên gieo trồng. Phần mềm có thể chạy trên laptop, khác với các mô hình truyền thống thường cần siêu máy tính đắt tiền. Quan chức và nhà nghiên cứu nhấn mạnh lợi ích kinh tế và kế hoạch mở rộng hợp tác sang nhiều nước hơn.
Từ khó
- dự đoán — Nói về điều gì sẽ xảy ra trong tương lai.
- nông dân — Người trồng cây hoặc nuôi thú.
- thời tiết — Tình trạng khí hậu ở một nơi.
- mô hình — Cách sắp xếp hoặc thiết lập cho cái gì.
- dữ liệu — Thông tin thu thập để phân tích.
- hệ thống — Tập hợp các phần hoạt động cùng nhau.
- ngành — Lĩnh vực hoặc lĩnh vực hoạt động.
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Theo bạn, công nghệ có thể giúp gì cho nông dân trong tương lai?
- Bạn nghĩ sao về việc sử dụng AI trong nông nghiệp?
- Có những lợi ích gì khi cải thiện mô hình dự đoán thời tiết?
