Kỹ thuật máy học có thể được sử dụng để biểu diễn chính xác các đám mây, độ ẩm và nhiệt độ không khí của chúng, và biểu diễn tốt hơn các đám mây trong các mô hình khí hậu có độ phân giải thô - độ phân giải ~ 100km (coarse resolution), điều này mang lại khả năng dự đoán thời tiết chính xác hơn. Đây có thể là một tiến bộ lớn trong việc dự đoán chính xác về sự nóng lên toàn cầu nhằm đáp ứng với sự gia tăng lượng khí nhà kính, điều này là rất cần thiết cho các nhà hoạch định chính sách (ví dụ: thỏa thuận khí hậu Paris).

Gentine, tác giả chính của bài báo, và là thành viên của Viện Trái đất và Viện Khoa học Dữ liệu cho biết: Đây có thể là một sự thay đổi thực sự cho việc dự báo khí hậu, chúng tôi có những sai số lớn trong việc dự đoán phản ứng của khí hậu Trái đất với nồng độ khí nhà kính gia tăng. Lý do chính là sự hiện diện của các đám mây và cách chúng phản ứng với sự thay đổi nồng độ các loại khí nhà kính đó. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, kỹ thuật máy học có thể giúp chúng tôi biểu diễn tốt hơn các đám mây và từ đó có thể dự đoán tốt hơn phản ứng của khí hậu toàn cầu và khu vực tới việc gia tăng nồng độ khí nhà kính.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một thiết lập giả định (một con tàu nhỏ, hoặc một hành tinh với các lục địa) như một bằng chứng cho cách tiếp cận của họ. Họ đã tạo ra một mạng lưới thần kinh sâu để học hỏi từ một mô phỏng thể hiện các đám mây, được họ đặt tên là Cloud Brain (CBRAIN), nó có thể khéo léo dự đoán nhiều tính năng như sưởi ấm, làm ẩm và bức xạ đám mây, những điều rất cần thiết cho mô phỏng khí hậu.

Gentine lưu ý: Cách tiếp cận của chúng tôi có thể mở ra một khả năng mới cho tương lai của mô hình đại diện trong các mô hình khí hậu, được định hướng dữ liệu và được xây dựng ‘từ trên xuống dưới’, nghĩa là, bằng cách học các tính năng nổi bật của các quy trình chúng tôi đang cố gắng miêu tả.

Các nhà nghiên cứu cũng lưu ý rằng, độ nhạy của nhiệt độ toàn cầu với CO2 liên quan chặt chẽ đến miêu tả đám mây, CBRAIN cũng có thể cải thiện các dự đoán về nhiệt độ trong tương lai. Họ đã thử nghiệm điều này trong các mô hình khí hậu khác và đã chứng minh các kết quả rất hứa hẹn, cho thấy rằng điều này có thể được sử dụng để dự đoán phản ứng khí nhà kính.

Nguồn: NASATI