Đề tài (Mã số MÃ SỐ: TNMT.2022.04.09) đã được Vụ Khoa học và Công nghệ (Bộ Tài nguyên và Môi trường) nghiệm thu năm 2023. Đề tài đã xây dựng được mô hình cảnh báo thiên tai, lũ lụt cho các vùng ven biển dựa trên các mô hình trí tuệ nhân tạo, tối ưu hóa máy học và mô hình quyết định đa chỉ tiêu. Đã xây dựng được hệ thống cảnh báo thiên tai, lũ lụt cho các vùng ven biển bao gồm WebGIS và ứng dụng trên điện thoại cho phép cộng đồng có thể tương tác với hệ thống.
Ảnh minh họa
“Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo xây dựng hệ thống cảnh báo thiên tai, lũ lụt cho các vùng ven biển Việt Nam có sự tham gia tương tác của cộng đồng, thử nghiệm tại 1 tỉnh thuộc khu vực ven biển miền Trung” là tên đầy đủ của đề tài, do TS. Nguyễn Gia Trọng làm chủ nhiệm, cùng các cộng sự là ThS. Phạm Ngọc Quang; PGS.TS Phạm Công Khải; PGS.TS Nguyễn Viết Nghĩa; TS. Phạm Văn Chung; ThS Dương Anh Quân; TS Phạm Trung Dũng; PGS.TS Lê Hồng Anh (Đại học Mỏ - Địa chất) và TS. Nguyễn Văn Cương (Cục Biển và Hải đảo Việt Nam); ThS. Vũ Trung Dũng (Trường Đại học Nông lâm Bắc Giang).
Đề tài có Mã số: TNMT.2022.04.09. Thời gian thực hiện: từ tháng 01/2022 đến tháng 12/2023.
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài nhằm mục đích xây dựng được mô hình cảnh báo thiên tai, lũ lụt cho các vùng ven biển dựa trên mô hình trí tuệ nhân tạo, tối ưu hóa máy học và mô hình quyết định đa chỉ tiêu; xây dựng được hệ thống cảnh báo thiên tai, lũ lụt cho các vùng ven biển Việt Nam dựa trên mô hình nêu trên, thử nghiệm ở vùng ven biển miền Trung.
Tính mới và sáng tạo của đề tài: Đề xuất quy trình xây dựng bản đồ cảnh báo thiên tai, lũ lụt cho các vùng ven biển trên cơ sở sử dụng kết hợp học máy, trí tuệ nhân tạo và công nghệ GIS. Xây dựng được mô hình cảnh báo thiên tai, lũ lụt cho các vùng ven biển dựa trên các mô hình trí tuệ nhân tạo, tối ưu hóa máy học và mô hình quyết định đa chỉ tiêu có sự tham gia tương tác của cộng đồng. Nghiên cứu là tiền đề để mở rộng các ứng dụng của học máy, trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu về thiên tai, lũ lụt cho các vùng ven biển Việt Nam nói riêng và nghiên cứu tài nguyên, môi trường biển nói chung.
Kết quả nghiên cứ đã đạt được: Đã nghiên cứu tổng hợp các mô hình, giải pháp cảnh báo thiên tai, lũ lụt vùng ven biển; Xây dựng được mô hình cảnh báo thiên tai, lũ lụt cho các vùng ven biển dựa trên các mô hình trí tuệ nhân tạo, tối ưu hóa máy học và mô hình quyết định đa chỉ tiêu; Đã xây dựng hệ thống cảnh báo thiên tai, lũ lụt cho vùng ven biển miền Trung dựa trên mô hình đã xây dựng và tài liệu thiết kế hệ thống; Đã tiến hành thử nghiệm tại một tỉnh thuộc khu vực ven biển miền Trung.
Danh mục sản phẩm chính của đề tài đã đáp ứng được yêu cầu đặt hàng và hợp đồng được cụ thể như: Báo cáo tổng hợp các mô hình, giải pháp cảnh báo thiên tai, lũ lụt các vùng ven biển; Báo cáo kết quả xây dựng mô hình cảnh báo thiên tai, lũ lụt cho các vùng ven biển dựa trên các mô hình trí tuệ nhân tạo, tối ưu hóa máy học và mô hình quyết định đa chỉ tiêu; Hệ thống cảnh báo thiên tai, lũ lụt cho vùng ven biển miền Trung dựa trên mô hình đã lựa chọn và tài liệu thiết kế hệ thống; Báo cáo kết quả thử nghiệm tại 1 tỉnh thuộc khu vực ven biển miền Trung; 01 Báo cáo tổng kết đề tài; 02 bài báo đăng trên tạp chí chuyên ngành; 01 bài báo đăng trên tạp chí ISI; Hỗ trợ đào tạo thành công 03 Thạc sỹ ngành Kỹ thuật trắc địa - bản đồ.
Phương thức chuyển giao địa chỉ ứng dụng, tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu: Việc chuyển giao công nghệ cho các cơ quan, đơn vị trong nước thông qua việc đào tạo cán bộ trực tiếp tham gia đề tài, cũng như các phương pháp, quy trình thực hiện đề tài được công bố và áp dụng vào thực tế sản xuất.
Kết quả của đề tài đã được chuyển giao cho: Cục Biển và Hải đảo Việt Nam phục vụ cho việc xây dựng kế hoạch, quản lý, giám sát các công tác phòng chống thiên tai, lũ lụt cho các vùng ven biển. Trường Đại học Mỏ - Địa chất sử dụng kết quả của đề tài trong giảng dạy và nghiên cứu khoa học.
Hồng Minh
Tóm tắt: Bài báo nghiên cứu giải pháp xử lý chất thải rắn sinh hoạt (CTRSH) bền vững cho Việt Nam thông qua tích hợp công nghệ vi sinh (phân hủy sinh học) và nhiệt phân. Trước áp lực gia tăng rác đô thị và yêu cầu phát triển kinh tế tuần hoàn, phương pháp này được đề xuất nhằm tận dụng tài nguyên từ rác, giảm chôn lấp và phát thải.
Nếu ở Kỳ 1, độc giả đã thấy những định hướng chiến lược và công nghệ xanh mở ra lối đi mới cho nông nghiệp Việt, thì đến Kỳ 2, điểm nhấn lại nằm ở những giải pháp cụ thể. Từ phòng thí nghiệm, nhiều nghiên cứu khoa học đã bước ra thực tiễn, đồng hành cùng doanh nghiệp, tạo nên các mô hình thành công: từ công nghệ bảo quản mới, chế biến cà phê hiện đại, đến kinh tế tuần hoàn phụ phẩm tôm và nâng tầm sản phẩm truyền thống như nước mắm. Đây chính là những hạt nhân giúp nông sản Việt gia tăng giá trị và chinh phục thị trường quốc tế.
Cao chloroform của Bí kỳ nam (Hydnophytum formicarum Jack.) được sắc ký cột với các hệ dung môi có độ phân cực khác nhau và kết hợp với kỹ thuật sắc ký lớp mỏng để thực hiện quá trình phân lập và tinh sạch các hợp chất. Cấu trúc của các hợp chất được xác định bằng phương pháp phổ cộng hưởng từ hạt nhân và kết hợp so sánh với tài liệu tham khảo. Ba hợp chất được tinh sạch và xác định cấu trúc bao gồm luteolin (1), quercetin (2) và quercitrin (3).
Hoạt tính xua đuổi hiệu quả của p-menthan-3,8-diol (PMD) đã được chứng minh là hiệu quả an toàn cho sức khỏe, tuy nhiên, hợp chất này vẫn chưa được sử dụng phổ biến ở Việt Nam. Đã có một số công trình nghiên cứu khảo sát tổng hợp PMD chủ yếu sử dụng xúc tác acid H2SO4 loãng với các điều kiện phản ứng khác nhau về thời gian và nhiệt độ.
Cháy nổ trong sinh hoạt dân dụng vẫn là một vấn đề nhức nhối tại Việt Nam, gây ra những thiệt hại nặng nề về người và tài sản do sự bất cẩn hoặc lỗi thiết bị điện. Các hệ thống cảnh báo cháy truyền thống thường có độ trễ cao, chỉ phản ứng khi cháy đã xảy ra rõ ràng, dễ gây báo động giả và thiếu khả năng cảnh báo từ xa.
Khu vực đảo Palawan (Philippine), Sempoma SABAH (Malaysia) nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa với hai mùa mưa, mùa khô rõ rệt. Tại Palawan, trung bình năm nhiệt độ không khí 28,50C, độ ẩm trung bình 58,4%, tổng lượng mưa 2.920 mm, tổng số giờ nắng trong khoảng 2,180 - 2,307h, nhiệt độ nước biển 29,30C và độ muối nước biển 33,3‰.
