Thời tiết luôn là một trong những biến số khó lường nhất trong F1. Từ trước đến nay, các đội đua và giám đốc cuộc đua (Race Directors) vẫn phải đưa ra những quyết định mang tính chiến lược - từ chiến thuật chọn lốp, thời điểm điều chỉnh các phiên đua cho đến khung giờ khởi động cuộc đua dựa trên các mô hình dự báo vốn khá thô sơ nếu so với tiêu chuẩn của các ngành công nghiệp khác.
Nhưng điều đó đang thay đổi. FIA đã chính thức bắt tay với Tomorrow.io - một công ty phân tích dữ liệu thời tiết, vận hành hệ thống vệ tinh riêng và sử dụng mô hình hóa dựa trên AI để tạo ra các bản dự báo thời tiết siêu chính xác theo từng khu vực nhỏ (hyper-local) và được cập nhật liên tục.
Kết quả mang lại là một bước tiến đột phá về chất lượng dữ liệu thời tiết phục vụ cho toàn bộ khu vực paddock.
Bản đồ thời tiết F1 vận hành như thế nào?
Về cơ bản, các mô hình thời tiết truyền thống đều vận hành trên nền tảng vật lý: chúng thu thập dữ liệu khí quyển đã biết và xử lý qua các phương trình số nhằm dự báo điều kiện thời tiết trong tương lai. Phương thức tiếp cận này dù đem lại hiệu quả nhưng vẫn bộc lộ những giới hạn cố hữu, mà điển hình nhất là tình trạng độ phủ của dữ liệu không đồng đều.
Ông Itai Zlotnik - đồng sáng lập Tomorrow.io chia sẻ: "Trước đây, có đến 70% diện tích toàn cầu không nằm trong vùng phủ sóng của các hệ thống quan trắc, hoặc nếu có dữ liệu thu thập được thì độ trễ cũng rất lớn - từ một đến ba ngày."
Đây là một bài toán hóc búa đối với môn thể thao tốc độ, nơi mà điều kiện trên đường đua có thể xoay chuyển chóng mặt chỉ trong một phiên đua. Đặc biệt, những trường đua tọa lạc gần bờ biển hoặc chịu ảnh hưởng bởi địa hình đặc thù như Suzuka (Nhật) hay Spa (Bỉ) thường xuyên phải đối mặt với các hình thái thời tiết mang tính cục bộ cao, điều mà các mô hình dự báo cấp vùng thường bỏ sót hoàn toàn.
AI thực sự tái định hình công nghệ dự báo thời tiết như thế nào?
Ông Zlotnik thẳng thắn chia sẻ về quy mô của sự thay đổi này: "AI đã tăng cường mọi thứ lên một mức độ hoàn toàn khác. Và điều đó mang lại hiệu quả thực sự, chứ không chỉ là một thuật ngữ sáo rỗng."
Sự khác biệt mang tính thực tế này thể hiện rõ nhất ở tốc độ phát triển. Ông nhấn mạnh: "Nếu có điều gì chưa ổn và bạn cần tinh chỉnh lại, việc đó trước đây thường mất tới hai năm, còn bây giờ thì chỉ còn khoảng một tuần."
"Chỉ trong vòng hai đến ba năm qua, AI đã mang lại cho ngành khoa học khí quyển những điều mà trước đây phải mất tới sáu năm mới có thể đạt được."
Ông Zlotnik cho biết: "Nó cũng xử lý được những vấn đề phức tạp mà trước đây rất khó mô hình hóa. Những hiện tượng từng cực kỳ phức tạp trong quá khứ, như hiệu ứng đường hầm (tunnelling effect), thì nay AI có thể giúp bạn tính toán rất nhanh."
Xu hướng này đã thay đổi đáng kể quan điểm của ông: "Nếu chúng ta thảo luận cách đây ba năm, tôi có lẽ sẽ khẳng định rằng AI không bao giờ có thể thay thế được những thứ đó. Nhưng giờ đây, chúng ta đang được chứng kiến AI hoàn toàn vượt trội hơn tất cả."
Công nghệ dự báo thời tiết bằng AI của FIA thực chất mang lại sự khác biệt gì?
Tomorrow.io vận hành hệ thống vệ tinh riêng của mình mang tên DeepSky, cung cấp dữ liệu quan trắc toàn cầu với tần suất cập nhật dưới một giờ. Thay vì phụ thuộc vào các trạm mặt đất hay bóng khí tượng (bóng thám không), hệ thống này khai thác trực tiếp dữ liệu cận thời gian thực từ quỹ đạo, bao gồm cả các khu vực đại dương - nơi khởi nguồn của hầu hết các hình thái thời tiết.
Ông Zlotnik chia sẻ: "Thực tế phũ phàng đối với nhân loại là hầu hết các hình thái thời tiết trên thế giới đều bắt nguồn từ đại dương. Vì vậy, nếu có thể theo dõi sát sao theo thời gian thực những gì đang diễn ra ngoài khơi, chẳng hạn khi một cơn bão đang hoạt động gần đường đua, bạn sẽ có cơ hội dự báo chính xác hơn diễn biến thời tiết sắp tới."
Nền tảng này còn đưa ra các dự báo theo xác suất: tức là nhiều kịch bản thời tiết khác nhau có thể xảy ra kèm theo tỷ lệ phần trăm tương ứng. Điều này cực kỳ quan trọng đối với việc đưa ra quyết định chiến thuật. Bởi lẽ, biết trước có khả năng cao trời sẽ khô ráo trong 25 phút tới sẽ hữu ích hơn nhiều so với một dự báo chỉ có hai khả năng: mưa hoặc không mưa.
Chris Bentley - trưởng bộ phận chiến lược hệ thống thông tin của FIA cho biết: "Đây là một bước tiến lớn xét về quy mô của các công nghệ mà chúng tôi đang có trong tay."
Liệu đây có phải là một mô hình vận hành theo cơ chế "tự học"?
Hệ thống AI được tích hợp xuyên suốt và không ngừng tự học hỏi từ dữ liệu của các chặng đua trước.
Bentley giải thích: "Họ cung cấp thông tin cho chúng tôi trước và trong mỗi phiên chạy, đồng thời cập nhật liên tục. Chúng tôi cần nắm bắt sự thay đổi của điều kiện thời tiết, cũng như bất kỳ yếu tố nào có thể ảnh hưởng hoặc làm hoãn giờ lăn bánh. Điều đó giúp chúng tôi chủ động sắp xếp, điều chỉnh lại lịch trình và đưa ra các thay đổi kịp thời."
Ứng dụng thực tế của công nghệ này không chỉ dừng lại ở việc đưa ra các cảnh báo chính thức về thời tiết cực đoan như nắng nóng (Heat Hazard) hay mưa lớn (Rain Hazard), mà còn nằm ở những quyết định chi tiết hơn: khi nào nên hoãn việc khởi động lại cuộc đua, hoặc liệu có nên chờ thêm để điều kiện đường đua được cải thiện.
Nếu ban điều hành cuộc đua có dữ liệu đáng tin cậy cho thấy thời tiết sắp trở nên khô ráo, những quyết định tính toán sẽ thay đổi đáng kể.
FIA cũng đã nạp nhiều năm dữ liệu thời tiết lịch sử của mình vào hệ thống Tomorrow.io bao gồm dữ liệu từ những chặng đua bị ảnh hưởng bởi bão tại Nhật Bản, các ngày đua mưa gió hỗn loạn xuất hiện liên tục tại Spa (Bỉ) - trong đó có năm 2021, cùng nhiều sự kiện bị tác động bởi các hình thái thời tiết khác.
Những yêu cầu đặc thù của F1 hoàn toàn khác biệt so với nhu cầu dự báo thời tiết thông thường: điều quan trọng không chỉ là lượng mưa, mà còn là tốc độ khô của mặt đường, mức độ đọng nước khi xe tạo màn sương (spray), và việc những giọt mưa đầu tiên xuất hiện tại các chốt của nhân viên đường đua (marshal) sẽ ảnh hưởng thế nào đến điều kiện trên đường đua.
Các camera dọc đường đua và cảm biến mưa tại các vị trí marshal cũng đang được tích hợp, giúp truyền dữ liệu thực tế tại hiện trường theo thời gian thực về lại hệ thống mô phỏng.
Các đội đua F1 được lợi thế chiến thuật gì từ công nghệ dự báo thời tiết bằng AI?
Mỗi đội đua đều có quyền truy cập vào một cổng thông tin riêng hiển thị các dữ liệu thời tiết cụ thể theo nhu cầu. Các cổng thông tin tương tác này được phát triển dưới sự tham vấn của FIA, nhằm phản ánh chính xác các thông tin mà đội đua sử dụng để xây dựng chiến lược và thiết lập xe.
Việc dự báo chính xác hơn trong ngắn hạn sẽ tác động trực tiếp đến các quyết định chiến thuật về lốp. Bên cạnh đó, công nghệ này còn mang lại những giá trị sử dụng trong tầm nhìn dài hạn.
Bentley cho biết: "Chúng tôi đã dời chặng đua tại Nhật Bản sang một thời điểm khác trên lịch thi đấu do những tác động của biến đổi khí hậu. Những dữ liệu thu thập được từ hệ thống cũng giúp chúng tôi đánh giá tốt hơn các rủi ro về thời tiết khi quyết định thời điểm tổ chức từng chặng đua."
Những giới hạn của công nghệ mô hình hóa thời tiết bằng AI
Ông Zlotnik thẳng thắn nhận định: "Khi bạn cố gắng dự báo những chuyển biến của mẹ thiên nhiên, sự khiêm nhường là điều bắt buộc."
Mô phỏng thời tiết suy cho cùng vẫn chỉ là lý thuyết chứ không phải thực tế, và khoảng cách giữa hai yếu tố này chưa bao giờ hoàn toàn biến mất.
Mục tiêu cốt lõi là đạt độ tin cậy cao để hỗ trợ đưa ra các quyết định chuẩn xác hơn, chứ không phải cố khẳng định sự tuyệt đối trước một hệ thống phức tạp như bầu khí quyển Trái Đất.
Luồng trao đổi dữ liệu cũng diễn ra theo hai chiều. Zlotnik chia sẻ: "Chúng tôi hy vọng các đội đua sẽ cảm thấy ý kiến của họ luôn được lắng nghe, nhận được các thông tin cập nhật nhanh hơn, chủ động đưa ra phản hồi, để từ đó chúng tôi có thể cùng nhau xây dựng một hệ thống độc nhất dựa trên mối quan hệ hợp tác này."
"Vì vậy, vấn đề không phải là việc chúng tôi tự hào thế nào về hệ thống của Tomorrow.io. Quan trọng là các đội đua thực sự cần gì và muốn gì."
Giống như cách một tay đua ngày càng tiến bộ sau mỗi vòng chạy trên đường đua, hệ thống thời tiết AI này cũng tự học hỏi để thông minh hơn. Khả năng dự báo sẽ càng chính xác khi mối quan hệ hợp tác này tạo ra nhiều dữ liệu thực tế hơn để đối chiếu và kiểm chứng, và thật thú vị khi được chứng kiến những thành quả đầu tiên của việc ứng dụng AI vào F1.