Microsoft đã tiết lộ những tiến bộ trong khả năng dự đoán thời tiết của mình, cải thiện đáng kể độ chính xác của dự báo về độ che phủ của mây và lượng mưa. Các bản cập nhật này được tích hợp vào nền tảng Thời tiết từ Microsoft Start, sử dụng trí tuệ nhân tạo để hợp nhất dữ liệu từ các nguồn radar và vệ tinh.
Người dùng có thể truy cập thông tin thời tiết nâng cao này thông qua việc tích hợp vào Windows 10, Windows 11, Microsoft Edge , Bing, Bing và các ứng dụng di động Microsoft Start.
Theo một nghiên cứu độc lập do Microsoft ủy quyền, Thời tiết từ Microsoft Start đã được công nhận vì độ chính xác dự báo hàng đầu.
Tính lượng mưa hiện tại do AI điều khiển
Kể từ năm 2021, Thời tiết từ Microsoft Start đã vận hành tính năng lượng mưa ngắn hạn mô hình phát sóng được hỗ trợ bởi AI tổng hợp. Mô hình này, được cập nhật hai phút một lần, cung cấp các dự báo siêu cục bộ ở độ phân giải 1 km trong tối đa bốn giờ tới. Việc tích hợp dữ liệu radar và vệ tinh giải quyết vấn đề hạn chế về phần cứng radar thời tiết ở nhiều khu vực khác nhau, nâng cao độ chính xác tổng thể của các dự đoán.
Mô hình cập nhật lớn hơn bốn lần so với phiên bản tiền nhiệm và dự đoán cả radar và vệ tinh mô phỏng độ phản xạ. Cách tiếp cận kép này lấp đầy khoảng trống dữ liệu và cải thiện độ tin cậy của dự báo. Mô hình kênh radar có trọng số cao gấp sáu lần trong quá trình đào tạo AI so với mô hình vệ tinh, phản ánh tầm quan trọng cao hơn của dữ liệu thu được từ radar. Microsoft đã sử dụng phương pháp học tập đối nghịch, sử dụng mô hình đối kháng sáng tạo (GAN) để nâng cao tính chân thực của các dự đoán. Các bộ phân biệt không gian và thời gian lần lượt cải thiện độ trung thực của hình ảnh và tính nhất quán theo thời gian.
Mô hình mới đã mở khóa khả năng cho người dùng trải nghiệm các bản đồ và dự báo lượng mưa và đám mây liên tục. Độ phản xạ mô phỏng của radar được đánh giá bằng cách kiểm tra độ chính xác và thu hồi các ngưỡng phản xạ khác nhau cho thấy lượng mưa khác nhau. Dự đoán hình ảnh vệ tinh được so sánh với độ bền bằng cách sử dụng các số liệu như MSE, MAE, PSNR, MS-SSIM về độ tương tự và điểm FID về độ sắc nét. Cách tiếp cận toàn diện này đảm bảo rằng Thời tiết từ Microsoft Start cung cấp thông tin thời tiết chính xác và đáng tin cậy hơn trên toàn cầu.
Độ chính xác của Dự báo Nâng cao
Thử nghiệm nội bộ trên các điểm chuẩn như Tập dữ liệu SEVIR cho thấy mô hình của Microsoft Start xếp hạng gần đầu, cung cấp các dự báo xa gấp đôi so với các mô hình AI tổng hợp khác như DGMR (2021) và PreDiff (2023). Hàm mất huấn luyện của mô hình bao gồm mất hồi quy theo pixel và mất đối thủ, với tham số α được điều chỉnh để cân bằng các trường hợp mưa bị bỏ lỡ và độ lệch mưa. Việc sử dụng tổn thất L1 thay vì L2 giúp mô hình không bị phạt nặng do thiếu các điều kiện lượng mưa cực đoan.
Việc sản xuất mô hình dự báo toàn cầu với dữ liệu cập nhật từng phút bao gồm những thách thức như quản lý độ trễ cao và hiệu ứng phân đoạn. Kiến trúc trình tạo đáp ứng các điều kiện về tính tương đương của dịch thuật, hoạt động không bị giới hạn về mặt không gian và dung lượng bộ nhớ thấp, cho phép linh hoạt trong việc định cỡ cửa sổ trong quá trình đào tạo và suy luận. Điều này đã cho phép Microsoft cung cấp dự báo chính xác ngay cả khi mất dữ liệu vệ tinh.
