
(แฟ้มภาพซินหัว : เจ้าหน้าที่กู้ภัยจากหลายภูมิภาคระดับมณฑลของจีนเข้าร่วมปฏิบัติการอพยพผู้ประสบภัยในเมืองกุ้ยก่าง เขตปกครองตนเองกว่างซีจ้วงทางตอนใต้ของจีน วันที่ 9 ก.ค. 2026)
ปักกิ่ง, 2 ส.ค. (ซินหัว) -- คณะนักวิจัยของจีนได้พัฒนาระบบพยากรณ์พายุไต้ฝุ่นที่บูรณาการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ากับหลักการทางพลศาสตร์ของชั้นบรรยากาศ เพื่อทำนายทิศทางการเคลื่อนตัวของพายุได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยอันเป็นผลจากปรากฏการณ์ผีเสื้อขยับปีก (butterfly effect) ในชั้นบรรยากาศอาจขยายใหญ่อย่างต่อเนื่องระหว่างสภาพอากาศเปลี่ยนแปลงจนนำสู่การเบี่ยงเบนเส้นทางของพายุไต้ฝุ่นในท้ายที่สุด ซึ่งเป็นความท้าทายในการพยากรณ์พายุไต้ฝุ่นระยะกลางและระยะยาวมานาน
การพยากรณ์ทางอุตุนิยมวิทยาที่ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นตลอดหลายปีที่ผ่านมา เนื่องจากยกระดับการพยากรณ์อากาศผ่านขีดความสามารถประมวลผลอันมีประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ ทว่าโมเดลปัญญาประดิษฐ์ส่วนใหญ่พึ่งพาการจดจำรูปแบบเชิงประจักษ์จากข้อมูล แต่ขาดการสนับสนุนจากกฎฟิสิกส์ของชั้นบรรยากาศจริง ส่งผลให้การพยากรณ์ระยะกลางและระยะยาวไม่เสถียรจนยากจะตอบสนองความต้องการในทางปฏิบัติอย่างเต็มรูปแบบ
คณะวิจัยนำโดยต้วนหว่านสั่วจากสถาบันฟิสิกส์ชั้นบรรยากาศ สังกัดสถาบันบัณฑิตวิทยาศาสตร์แห่งชาติจีน ร่วมกับคณะทำงานของหลี่ฮ่าวจากมหาวิทยาลัยฟู่ตั้น ได้ใช้อัลกอริทึมพลศาสตร์ไม่เชิงเส้นใน "ฝูซี" (FuXi) โมเดลปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่ด้านอุตุนิยมวิทยาที่พัฒนาขึ้นในจีน เพื่อสร้างระบบพยากรณ์พายุไต้ฝุ่น "ฝูซี-ซีเอ็นโอพีเอส" (FuXi-CNOPs) ซึ่งสามารถระบุพื้นที่ที่มีอิทธิพลต่อการเคลื่อนตัวของพายุไต้ฝุ่นอย่างแม่นยำ คัดกรองความผันผวนทางอุตุนิยมวิทยาเบื้องต้นที่อาจสร้างข้อผิดพลาดและเปลี่ยนทิศทางของพายุ และผลิตข้อมูลการพยากรณ์ที่สอดคล้องกับกฎฟิสิกส์ของชั้นบรรยากาศจริง
การตรวจสอบความถูกต้องด้วยพายุไต้ฝุ่นตัวอย่าง 62 ลูก และการทดลองเชิงเปรียบเทียบ 91 รายการ พบว่าระบบใหม่นี้มีประสิทธิภาพทางเทคนิคในการพยากรณ์ระยะสั้น 24 ชั่วโมงที่ทัดเทียมกับระบบปฏิบัติการระดับชั้นนำของโลก และประสิทธิภาพอันโดดเด่นในการพยากรณ์ระยะกลางและระยะยาวระหว่าง 24-120 ชั่วโมง รวมถึงให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเสถียรยิ่งขึ้นด้วยข้อมูลการคำนวณเพียง 31 ชุด ซึ่งน้อยกว่าระบบชั้นนำแบบดั้งเดิมที่ต้องใช้ข้อมูล 51 ชุด ซึ่งลดการใช้ทรัพยากรประมวลผลและเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ