Google DeepMind và Google Research hôm nay đã ra mắt một trang web mới có tên Weather Lab để chia sẻ các mô hình thời tiết AI mà Google đang phát triển. Họ cho biết mô hình mới dựa trên AI để dự báo bão nhiệt đới — cũng được gọi là bão hoặc cuồng phong khi đạt đến một sức mạnh nhất định — có thể tạo ra 50 kịch bản khác nhau về đường đi, kích thước và cường độ của cơn bão lên đến 15 ngày trước đó. NHC đang làm việc với Google để đánh giá hiệu quả của mô hình này.

Sự hợp tác này diễn ra sau khi chính quyền Trump và DOGE cắt giảm nhân sự của Dịch vụ Thời tiết Quốc gia và khả năng nghiên cứu khí hậu và thời tiết liên bang. Các công ty khác và cơ quan thời tiết cũng đang khám phá liệu AI có thể cải thiện dự báo hay không, nhưng tiến bộ công nghệ đến nay chưa thay thế được các mô hình thời tiết truyền thống.

Google đã công bố một bài báo nghiên cứu hôm nay, chưa được đánh giá ngang hàng, về cách hoạt động của mô hình bão nhiệt đới của mình. Họ tuyên bố rằng dự đoán của mô hình này ít nhất cũng chính xác như các mô hình dựa trên vật lý truyền thống. Chúng ta sẽ phải chờ xem đánh giá của Trung tâm Bão Quốc gia khi mùa bão Đại Tây Dương kéo dài đến tháng 11.

Hiện tại, mục tiêu là tăng cường khả năng dự báo của NHC để cung cấp cho người dân cảnh báo chính xác hơn và thời gian chuẩn bị cho một cơn bão. Theo Google, dự đoán năm ngày của mô hình về đường đi của bão nhiệt đới ở Bắc Đại Tây Dương và Đông Thái Bình Dương trung bình gần hơn 87 dặm (140 km) so với đường đi thực tế của cơn bão so với dự đoán từ Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu (ECMWF) trong năm 2023 và 2024.

Trang web tương tác của Weather Lab cho phép mọi người thấy cách các mô hình AI so sánh với các mô hình dựa trên vật lý của ECMWF. Tuy nhiên, Google nhấn mạnh rằng trang web của họ hiện chỉ là một công cụ nghiên cứu — không phải là thứ công chúng nên dựa vào để có dự báo.

Mô hình bão nhiệt đới của Google được huấn luyện trên dữ liệu từ kho lưu trữ ERA5 của Châu Âu, bao gồm hàng trăm triệu quan sát được thu thập bởi các cơ quan thời tiết trên thế giới kết hợp với dự đoán từ mô hình thời tiết truyền thống. Công ty cũng đã sử dụng ERA5 để huấn luyện mô hình dự báo thời tiết AI trước đây của mình, GenCast. Theo nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature vào tháng 12 năm 2024, mô hình này đã vượt trội hơn một trong những mô hình dựa trên vật lý hàng đầu của ECMWF trong 97,2% thời gian.

Hình ảnh động cho thấy dự đoán của mô hình Google về Bão Alfred khi nó là một cơn bão cấp 3 ở Biển Coral. Dự đoán trung bình của mô hình (đường màu xanh đậm) đã dự đoán chính xác sự suy yếu nhanh chóng của Bão Alfred xuống trạng thái bão nhiệt đới và cuối cùng đổ bộ gần Brisbane, Úc, bảy ngày sau đó, với khả năng cao xảy ra đổ bộ dọc bờ biển Queensland. Nguồn: Google

Công ty cho biết họ cũng đang làm việc với Viện Hợp tác Nghiên cứu Khí quyển tại Đại học Bang Colorado và các nhà nghiên cứu khác ở Anh và Nhật Bản để cải thiện mô hình thời tiết AI của mình.

Tầm quan trọng của các quan sát thực tế và các mô hình thời tiết cũ trong việc phát triển các công cụ mới này là một lý do tại sao AI cho đến nay chỉ có khả năng hỗ trợ dự báo thời tiết truyền thống thay vì thay thế nó. Thích ứng với biến đổi khí hậu cũng sẽ phụ thuộc vào khả năng thu thập và phân tích dữ liệu mới về các hiện tượng thời tiết ngày càng cực đoan và thất thường.

Tuy nhiên, khả năng Mỹ có thể theo kịp loại nghiên cứu này đang là mối lo ngại ngày càng gia tăng dưới chính quyền Trump. Cuộc tấn công của DOGE vào chính phủ liên bang đã gây tổn hại cho cơ quan liên bang chứa NHC và Dịch vụ Thời tiết Quốc gia, Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA). Dịch vụ Thời tiết Quốc gia đã giảm số lượng các vụ phóng bóng thời tiết sau khi cắt giảm nhân sự, và NOAA đang ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu bóng thời tiết từ các công ty tư nhân. Dự án 2025 kêu gọi giải thể NOAA — cơ quan dẫn đầu nghiên cứu khí hậu ngoài việc cung cấp dự báo thời tiết — và tư nhân hóa nhiều dịch vụ của nó. Một số người ủng hộ đang lên tiếng cảnh báo về viễn cảnh biến dự báo thời tiết thành một sản phẩm trả phí thay vì một dịch vụ miễn phí có sẵn cho tất cả mọi người.

“Thời tiết từ lâu đã được coi là một lợi ích công cộng, và tôi nghĩ, bạn biết đấy, hầu hết chúng ta đều đồng ý với điều đó… Hy vọng rằng chúng tôi có thể đóng góp vào điều đó, và đó là lý do tại sao chúng tôi đang cố gắng hợp tác với khu vực công,” Peter Battaglia, nhà khoa học nghiên cứu tại Google DeepMind, nói trong một cuộc gọi báo chí khi The Verge hỏi về những lo ngại xung quanh việc tư nhân hóa dịch vụ thời tiết.

Điều đáng chú ý, thông báo của Google hôm nay không đề cập đến cuộc khủng hoảng khí hậu như công ty đã làm trong các lần ra mắt trước đây cho chương trình loại này. “Khi biến đổi khí hậu thúc đẩy các hiện tượng thời tiết ngày càng khắc nghiệt, dự báo chính xác và đáng tin cậy trở nên cần thiết hơn bao giờ hết,” công ty cho biết trong một thông báo ngày 4 tháng 12 cho GenCast.

Nguồn: theverge.com

The post Google sử dụng AI để dự báo bão nhiệt đới appeared first on Nhật Phúc.

DeepMind đã công bố một loạt video demo cho thấy robot với sức mạnh từ Gemini Robotics có khả năng gấp giấy, đặt kính vào hộp và thực hiện nhiều nhiệm vụ khác chỉ bằng các lệnh giọng nói. Theo các nghiên cứu từ phòng thí nghiệm, Gemini Robotics được huấn luyện để tổng quát hóa hành vi trên nhiều loại robot khác nhau và liên kết các vật mà robot “nhìn thấy” với những hành động họ có thể thực hiện.

Điều đáng chú ý là DeepMind khẳng định trong các thử nghiệm, Gemini Robotics cho phép robot hoạt động hiệu quả ngay cả trong những môi trường không có trong dữ liệu huấn luyện. Họ cũng đã phát hành một mô hình nhỏ gọn hơn mang tên Gemini Robotics-ER, cho phép các nhà nghiên cứu huấn luyện mô hình riêng của họ cho việc điều khiển robot. Ngoài ra, họ cũng đưa ra một tiêu chuẩn đánh giá có tên Asimov, nhằm xác định rủi ro liên quan đến robot được điều khiển bởi AI.

Đây chính là bước tiến quan trọng của Google trong lĩnh vực robot và AI, cho thấy sự kết hợp giữa khả năng nhìn nhận, tương tác và thực hiện lệnh một cách hiệu quả của những cỗ máy thông minh này. Đối với các nhà khởi nghiệp và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực robot, công nghệ này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới và ứng dụng sáng tạo trong nhiều lĩnh vực.

The post Google DeepMind giới thiệu mô hình AI mới cho robot appeared first on Nhật Phúc.

Trong nghiên cứu này, 1.052 người tham gia, được trả 60 đô la, được yêu cầu đọc hai câu đầu tiên trong tác phẩm “The Great Gatsby” qua một ứng dụng. Sau đó, một AI giống như những nhân vật 2D từ trò chơi điện tử Final Fantasy thời SNES đã tiến hành cuộc phỏng vấn kéo dài hai giờ để thu thập thông tin về cuộc đời của họ. Dữ liệu này sau đó được sử dụng để huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nhằm tạo ra các “agent” AI có khả năng phản ánh suy nghĩ và hành vi của người tham gia.

Công trình này không chỉ là một nỗ lực trí óc mà còn là áp dụng sức mạnh của công nghệ AI vào thực tiễn, nhằm mục đích giúp các nhà hoạch định chính sách và doanh nghiệp hiểu rõ hơn về công chúng. Khi các khảo sát truyền thống có thể tốn kém và mất nhiều thời gian, việc sử dụng AI để tạo ra các “agent” từ các cuộc hội thoại kéo dài có thể giúp phản ánh ý kiến xã hội một cách nhanh chóng và toàn diện hơn.

Một phần quan trọng của dự án là thu thập các mẫu phản hồi đa dạng từ khắp Hoa Kỳ. Các câu hỏi đặt ra không chỉ bao gồm các thông tin về nhân khẩu học như chủng tộc, giới tính, và thu nhập mà còn đi sâu vào quan điểm chính trị và thói quen sử dụng mạng xã hội. Mỗi cuộc phỏng vấn trung bình tạo ra bản chép lại dài khoảng 6.491 từ, cung cấp nền tảng thông tin rất phong phú cho các mô hình AI.

Ở bước cuối cùng, các nhà nghiên cứu tiến hành thử nghiệm các “agent” AI qua các trò chơi kinh tế  để xem cách họ so sánh với người thật. Kết quả cho thấy có sự nhất quán cao ở một số bài thử nghiệm, nhưng các AI vẫn chưa thể tái tạo hoàn toàn các tương tác phức tạp như cách người thật thực hiện.

Dù còn tồn tại nhiều thách thức, nghiên cứu này mở ra các khả năng mới về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để mô phỏng và hiểu sâu hơn về hành vi con người. Tuy nhiên, mối quan ngại về khả năng lạm dụng công nghệ này vẫn là điều mà các chuyên gia lo ngại, đặc biệt khi nghía qua các ứng dụng trong thương mại hay chính trị, nơi mà hiểu sai ý kiến công chúng có thể dẫn đến các quyết định thiếu chính xác.

The post Trí tuệ nhân tạo học theo bạn chỉ sau cuộc phỏng vấn hai giờ: Bước ngoặt hay nỗi lo mới? appeared first on Nhật Phúc.

Hiện tại, Veo 2 chỉ khả dụng trên nền tảng VideoFX thí nghiệm của Google và các đoạn video từ mô hình này bị giới hạn ở mức 8 giây và độ phân giải 720p. VideoFX cũng đang trong danh sách chờ nên không phải ai cũng có thể sử dụng ngay lập tức. Tuy nhiên, Google dự kiến sẽ mở rộng quyền truy cập trong những tuần tới. Theo một phát ngôn viên của Google, Veo 2 sẽ được tích hợp vào nền tảng Vertex AI khi mô hình này được phát triển đủ khả năng.

Eli Collins từ TechCrunch chia sẻ rằng, “Trong những tháng tới, chúng tôi sẽ tiếp tục điều chỉnh dựa trên phản hồi từ người dùng và tích hợp những cải tiến của Veo 2 vào những ứng dụng hấp dẫn trong hệ sinh thái Google. Chúng tôi dự kiến sẽ thông báo thêm nhiều cập nhật vào năm sau.”

Không chỉ mang đến hình ảnh rõ nét hơn, Veo 2 còn thúc đẩy khả năng kiểm soát máy quay, cho phép người dùng điều chỉnh ống kính ảo một cách chính xác hơn trước. Những cải tiến này giúp mô hình tạo ra video ít bị nhòe và sắc nét hơn nhiều so với các đối thủ như Sora, Kling, Movie Gen, hay Gen 3 Alpha. Tuy nhiên, Collins cũng công nhận rằng vẫn còn nhiều thách thức trong việc tạo ra các chuyển động phức tạp và chi tiết.

Cũng trong ngày công bố, Google đã nâng cấp mô hình tạo hình ảnh từ văn bản Imagen 3, cho phép nó tạo ra sản phẩm “tươi sáng, bố cục tốt hơn”. Mô hình này, khả dụng trên ImageFX, cung cấp thêm các gợi ý mô tả dựa trên từ khóa của người dùng. Thêm vào đó, Google cũng thông báo về việc ra mắt SynthID, một hệ thống xác thực nội dung AI bằng cách nhúng dấu nước vô hình vào hình ảnh, video và văn bản.

Trên tác phẩm chia sẻ gần đây, Google đã đem đến những bước đột phá trong lĩnh vực AI với AlfaChip – công nghệ cho phép thiết kế chip máy tính chỉ trong vài giờ.

The post Tiết lộ mô hình video Veo 2 từ Google DeepMind: Bước nhảy vọt về chất lượng hình ảnh appeared first on Nhật Phúc.

Người dùng có thể dễ dàng sử dụng tính năng này để biến các gợi ý bằng văn bản thành nền video AI. Để truy cập tính năng này, bạn cần vào camera Shorts, chọn biểu tượng “xanh lá” và sau đó chọn “Dream Screen.” Tiếp theo, bạn có thể nhập một gợi ý như “cảnh quan kẹo ngọt” hoặc “khu rừng kỳ diệu có dòng suối.” Sau đó, hãy chọn phong cách hoạt hình và nhấn “Tạo.” Dream Screen sẽ tạo ra một loạt nền video để bạn lựa chọn. Sau khi đã chọn được nền video AI, bạn có thể bắt đầu quay video với nền này phía sau.

YouTube cho biết tính năng mới này có thể được sử dụng để đưa bản thân bạn vào bối cảnh của cuốn sách yêu thích hoặc tạo ra phần mở đầu hoạt hình cho video ngắn của bạn. Trong tương lai, YouTube dự kiến sẽ cho phép người sáng tạo nội dung tạo ra những đoạn video clip độc lập có độ dài sáu giây cho Shorts thông qua Dream Screen.

Điều đáng chú ý là YouTube đang cung cấp cho những người sáng tạo trên Shorts một tính năng mà TikTok, nền tảng video ngắn hàng đầu, chưa có. Hiện tại, TikTok chỉ cho phép người dùng tạo ảnh nền sử dụng AI nhưng chưa cho phép tạo ra nền video.

Tính năng mới hiện đã có mặt tại Hoa Kỳ, Canada, Úc và New Zealand.

The post Tính năng Dream Screen trên YouTube Shorts cho phép tạo video nền AI appeared first on Nhật Phúc.