Xu hướng mới trong dữ liệu - Bản tin KHCN&HTQT Quý III năm 2019

Đăng ngày: 18-09-2019 | Lượt xem: 1427
Hiện nay, trong lĩnh vực khí tượng thủy văn đang có một sự tăng trưởng mạnh dữ liệu cả về số loại dữ liệu và khối lượng của mỗi loại dữ liệu. Hầu hết các thành viên của WMO đều gặp khó khăn trong việc đối mặt với tình hình mới này.

Trong báo cáo tháng 6 năm 2019 tại Đại hội đồng lần thứ 18 của Tổ chức Khí tượng thế giới tại Geneva, Thụy Sỹ, Ủy ban Hệ thống cơ sở đã trình bày những xu hướng công nghệ mới có thể tận dụng để phát triển hạ tầng khí tượng thủy văn trong thời gian tới.

   1. Dữ liệu lớn (Big Data): Big Data được đặc trưng bởi 4 tính chất: khối lượng dữ liệu rất lớn, tốc độ truyền dữ liệu rất nhanh, đặc tính và độ tin cậy của các dữ liệu rất khác nhau, và cuối cùng là dữ liệu đến từ rất nhiều nguồn.

    2. Kỹ thuật điện toán đám mây (Cloud computing): kỹ thuật này đã khá hoàn chỉnh và bắt đầu cạnh tranh với nền tảng hạ tầng tại chỗ (các thiết bị được đặt ngay tại cơ quan dịch vụ). Có thể sử dụng đám mây riêng hoặc đám mây chung công cộng. Sử dụng đám mây sẽ thay đổi cách thức thông tin dữ liệu được tạo ra, thu thập và sử dụng. Đám mây có thể cung cấp:

  + Hạ tầng như một dịch vụ: Infrastructure as a Service (IaaS) cung cấp cho khách hàng phần cứng mạng và hệ điều hành

  + Nền tảng như một dịch vụ : Platform as a Service (PaaS) cung cấp cho khách hàng các nền tảng phần mềm (VD: cơ sở dữ liệu) trên đó khách hàng tự xây dựng phần mềm của mình

  + Phần mềm như một dịch vụ : Software as a Service (SaaS) cung cấp cho khách hàng phần mềm đến tận giao diện người dùng.

    3. Học hỏi tự động (Machine Learning-ML): là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo AI trong đó hệ thống có khả năng “học hỏi” từ dữ liệu thực tế để giải quyết những vấn đề cụ thể. Do sự bùng nổ về số lượng và độ phức tạp của dữ liệu, một số các thành viên có thể sẽ thấy được tầm quan trọng của việc xây dựng những hệ thống này trong tương lai gần. Tuy khó có khả năng trong tương lai gần ML ảnh hưởng đến lõi của hệ thống dự báo là Mô hình số dự báo, vì mô hình đòi sự hiểu biết thấu đáo và chi tiết trong tương tác giữa các thành phần nhưng ML vẫn có tính ứng dụng rất lớn.

    4. Giao tiếp máy (Machine to Machine): các Giao diện lập trình ứng dụng (Application Programming Interfaces – APIs) và các dịch vụ web (Web Services) đã rất thông dụng, cho phép máy tính giao tiếp với máy tính. Các tổ chức nên quan tâm đến chuẩn hóa các ứng dụng để tăng giao tiếp máy trong hệ thống tự động.

    5. Siêu máy tính (High Computing Performance- HPC): Các thành viên hiện thường gặp phải khó khăn trong việc tận dụng năng lực của HPC hơn là vấn đề dữ liệu vào.

    6. Mạng xã hội (Social Media): công nghệ mới này đang mở ra cơ hội chia sẻ dữ liệu khí tượng thời gian thực trên diện rộng với những chuẩn dữ liệu (như dạng ảnh)  sẽ vượt quá năng lực truyền nhận của hệ thống viễn thông toàn cầu GTS của WMO.

Dữ liệu lớn – Big Data (Nguồn Internet)

Ngày càng nhiều tổ chức tư nhân tham gia cung cấp dữ liệu và dịch vụ tích cực trong các lĩnh vực trước đây chỉ có các NMHS hoạt động. Các tổ chức tư nhân nhạy bén và chuyển đổi nhanh hơn trong công nghệ có thể khiến WMO và các NMHS bị tụt hậu vì vậy cần có nhận thức mới trong ứng dụng công nghệ để tiếng nói của các NMHS vẫn là tiếng nói có thẩm quyền được xã hội thừa nhận. Quan hệ đối tác về dữ liệu giữa tư nhân và NMHS sẽ ảnh hưởng rất lớn đến vai trò của NMHS trong tương lai.

Nguồn Báo cáo của Ủy ban Hệ thống cơ sở tại Đại hội đồng lần thứ 18 của Tổ chức Khí tượng thế giới.

   Đầu mối Ủy ban Hệ thống cơ sở CBS

Biên dịch tin bài : Ngô Văn Mạnh 

Vụ KHQT (Tổng hợp)

  Ý kiến bạn đọc

Tin tức liên quan: