Trung Quốc đang đẩy nhanh việc xây dựng bộ dữ liệu khí tượng “cây nhà lá vườn” để giảm phụ thuộc vào ERA5 của châu Âu và phục vụ trực tiếp tham vọng dự báo thời tiết bằng AI như một phần của chiến lược tự chủ công nghệ.
ERA5 hiện là chuẩn dữ liệu toàn cầu cho khí hậu và thời tiết, nhưng sự phụ thuộc vào dữ liệu nước ngoài ngày càng được Trung Quốc coi là rủi ro chiến lược, nhất là khi các mô hình AI cần tập dữ liệu lớn hơn, chi tiết hơn và được cập nhật liên tục.
- ERA5 là nền tảng phổ biến cho nghiên cứu khí hậu và dự báo thời tiết bằng AI, được dùng rộng rãi bởi chính phủ và doanh nghiệp.
- Trung Quốc ra mắt bộ dữ liệu tái phân tích toàn cầu CMA-RA V1 nhằm giảm lệ thuộc vào sản phẩm châu Âu và Mỹ.
- CMA-RA V1 đang được thử nghiệm vì độ phân giải cao hơn, nhưng khó thay thế ERA5 trong ngắn hạn.
Dữ liệu khí tượng được Trung Quốc xem như hạ tầng chiến lược
Dữ liệu thời tiết không còn chỉ là đầu vào khoa học, mà được Trung Quốc coi là hạ tầng chiến lược liên quan an ninh quốc gia và năng lực AI, đặc biệt khi phụ thuộc vào nguồn dữ liệu nước ngoài có thể tạo ra điểm yếu hệ thống.
Trong hệ sinh thái dự báo thời tiết hiện đại, dữ liệu tái phân tích giúp bổ sung khoảng trống quan sát và tạo bức tranh quá khứ nhất quán để huấn luyện mô hình AI. Khi AI đòi hỏi dữ liệu ngày càng dày theo không gian và thời gian, quyền chủ động dữ liệu trở thành lợi thế cạnh tranh về công nghệ và quản trị rủi ro thiên tai.
“Dự báo thời tiết là an ninh quốc gia. Nếu bạn chỉ phụ thuộc vào nguồn dữ liệu bên ngoài, bạn sẽ khiến mình dễ bị tổn thương.”
– Andreas Prein, giáo sư ETH Zurich, chuyên gia mô hình hóa thời tiết và khí hậu
ERA5 là chuẩn toàn cầu cho dữ liệu khí hậu và dự báo thời tiết bằng AI
ERA5 là bộ dữ liệu tái phân tích được dùng rộng rãi trên toàn cầu, bao phủ hơn 80 năm với các biến như mưa, nhiệt độ, gió, và là nền tảng quan trọng cho nhiều mô hình dự báo thời tiết ứng dụng AI.
ERA5 được tạo ra bằng phương pháp tái phân tích khí hậu, kết hợp hàng triệu quan sát trên toàn cầu thành trạng thái khí quyển nhất quán theo thời gian. Bộ dữ liệu do Trung tâm Dự báo Thời tiết Hạn vừa Châu Âu phát triển và cập nhật liên tục, được các cơ quan công, công ty bảo hiểm và giới nghiên cứu sử dụng rộng rãi.
Nhiều tổ chức dùng ERA5 để giảm rủi ro từ lũ lụt, hạn hán, cháy rừng, đồng thời giúp ngành bảo hiểm mô hình hóa mức phơi nhiễm thảm họa. Liên minh châu Âu ước tính bộ dữ liệu này mang lại khoản tiết kiệm trị giá hàng trăm triệu USD mỗi năm, cho thấy vai trò trung tâm của ERA5 trong chính sách công và thị trường.
Nhiều mô hình dự báo thời tiết bằng AI, bao gồm các mô hình tiên tiến được phát triển tại Trung Quốc bởi các công ty như Huawei, đã sử dụng ERA5 làm dữ liệu huấn luyện. Điều này củng cố vị thế của ERA5 như một “chuẩn mặc định” trong chuỗi cung ứng dữ liệu cho AI dự báo.
Trung Quốc phát hành CMA-RA V1 để giảm phụ thuộc sản phẩm tái phân tích của châu Âu và Mỹ
Trung Quốc công bố bộ dữ liệu tái phân tích toàn cầu CMA-RA V1 và mở tải về toàn cầu, đồng thời đặt mục tiêu giảm sự phụ thuộc vào các sản phẩm tái phân tích từ châu Âu và Mỹ.
Trước đó, Cơ quan Quản lý Dữ liệu Quốc gia Trung Quốc nêu mục tiêu chuyển dịch khỏi tình trạng phụ thuộc quá mức vào các sản phẩm tái phân tích châu Âu và Mỹ. Song song, Cục Khí tượng Trung Quốc phát hành CMA-RA V1 vào ngày 5/6 và cung cấp cho người dùng toàn cầu tải xuống.
Cơ quan này cho biết một số mô hình AI dự báo thời tiết của Trung Quốc đã bắt đầu được huấn luyện trên dữ liệu mới. Việc phát hành cũng được mô tả là một phần của nỗ lực phổ biến “dữ liệu giá trị cao”, tức dữ liệu có thể phục vụ đổi mới, đồng thời nâng cao năng lực quốc gia.
Trong bối cảnh cạnh tranh AI, bộ dữ liệu trong nước giúp giảm rủi ro khi các dự án phụ thuộc hệ thống bên ngoài có thể xung đột với chiến lược quốc gia. Việc chủ động sản phẩm tái phân tích cũng giúp Trung Quốc kiểm soát tốt hơn tiêu chuẩn chất lượng, chu kỳ cập nhật và khả năng tích hợp vào hạ tầng tính toán.
CMA-RA V1 đang được kiểm chứng về độ phân giải và tính ứng dụng
Các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp đã bắt đầu thử nghiệm CMA-RA V1, nhấn mạnh ưu điểm tiềm năng về độ phân giải không gian và thời gian, nhưng cộng đồng chuyên môn vẫn thận trọng về khả năng thay thế ERA5 trong ngắn hạn.
Hui Su, giáo sư tại Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông, đang sử dụng dữ liệu này trong startup Stellerus để huấn luyện mô hình AI ở quy mô khu vực và đánh giá các dự báo số truyền thống. Đây là một hướng sử dụng kép, vừa tối ưu huấn luyện AI, vừa làm chuẩn đối chiếu hiệu năng dự báo hiện hữu.
Một điểm cộng lớn được nêu ra là độ phân giải không gian và thời gian cao hơn. Lưới dữ liệu nhỏ hơn so với ERA5 có thể tạo dữ liệu độ phân giải cao, hữu ích cho huấn luyện mô hình AI và nghiên cứu khu vực, đặc biệt với các bài toán dự báo địa phương vốn nhạy với địa hình và vi khí hậu.
Ngoài dự báo, dữ liệu tái phân tích Trung Quốc dễ tiếp cận hơn có thể thúc đẩy thị trường phòng hộ rủi ro thời tiết toàn cầu. Các thị trường này phát triển mạnh ở Mỹ và châu Âu, nơi dữ liệu phong phú hỗ trợ các sản phẩm tài chính gắn với cực đoan khí hậu và thời tiết, trong khi nhiều khu vực khác vẫn đang hình thành.
David Whitehead, phụ trách quản lý rủi ro thời tiết tại Vaisala (Phần Lan), nhận định việc tiếp cận dữ liệu thời tiết Trung Quốc rộng hơn có thể thu hút quan tâm đáng kể từ nhiều công ty ở thị trường quốc tế. Ông cho biết doanh nghiệp đã bắt đầu phân tích cách bộ dữ liệu Trung Quốc có thể làm nền tảng cho các sản phẩm phòng hộ tài chính.
Cơ quan khí tượng Trung Quốc cũng cho rằng dữ liệu của họ chính xác hơn về tốc độ gió ở độ cao 100 mét so với mặt đất, thông số quan trọng với thị trường điện gió lớn nhất thế giới. Dù vậy, các chuyên gia cảnh báo rằng trong ngắn hạn, bộ dữ liệu này khó có thể thay thế ERA5.
ERA5 được tạo ra bằng tái phân tích từ hàng triệu quan sát toàn cầu
ERA5 được xây dựng bằng phương pháp tái phân tích, tức tổng hợp hàng triệu quan sát khí tượng toàn cầu thành dữ liệu nhất quán theo thời gian, liên tục cập nhật và được dùng làm nền tảng cho nhiều quyết định quản trị rủi ro.
Quy trình tái phân tích giúp “ghép” các quan sát rời rạc (vệ tinh, trạm mặt đất, khí cầu, tàu biển…) vào trường khí tượng liên tục, phục vụ cả nghiên cứu dài hạn lẫn huấn luyện AI. Trong bối cảnh AI, giá trị của tái phân tích nằm ở độ phủ rộng, tính nhất quán, và khả năng cung cấp nhãn/đặc trưng ổn định cho mô hình học máy.
Tham khảo mô tả về việc ERA5 tổng hợp quan sát toàn cầu tại liên kết: phân tích về cách dữ liệu tái phân tích được xây dựng và sử dụng.
Những câu hỏi thường gặp
ERA5 là gì và vì sao được dùng rộng rãi?
ERA5 là bộ dữ liệu tái phân tích khí hậu và thời tiết bao phủ hơn 80 năm, cung cấp các biến như mưa, nhiệt độ và gió. Nó được dùng rộng rãi vì tính nhất quán, độ phủ toàn cầu, cập nhật thường xuyên và phù hợp để huấn luyện các mô hình dự báo thời tiết bằng AI.
CMA-RA V1 của Trung Quốc nhằm mục tiêu gì?
CMA-RA V1 được phát hành để giảm phụ thuộc của Trung Quốc vào các sản phẩm tái phân tích từ châu Âu và Mỹ, đồng thời cung cấp dữ liệu phục vụ đổi mới và huấn luyện mô hình AI dự báo thời tiết trong nước, với định hướng tự chủ dữ liệu và công nghệ.
CMA-RA V1 có thể thay thế ERA5 ngay không?
Trong ngắn hạn, nhiều chuyên gia cho rằng CMA-RA V1 khó thay thế ERA5, dù có điểm mạnh như độ phân giải không gian và thời gian cao hơn và các tuyên bố về độ chính xác tốt hơn ở một số chỉ tiêu như tốc độ gió tại độ cao 100 mét.
Dữ liệu thời tiết liên quan gì đến an ninh quốc gia?
Dữ liệu thời tiết ngày càng được xem là hạ tầng chiến lược vì ảnh hưởng đến quản trị rủi ro thiên tai, năng lượng, bảo hiểm và năng lực AI. Phụ thuộc vào nguồn dữ liệu bên ngoài có thể tạo ra điểm yếu nếu quyền truy cập, tiêu chuẩn hoặc dòng dữ liệu bị gián đoạn.