Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo và cảnh báo sớm thiên tai

Theo thống kê, thiên tai mỗi năm gây thiệt hại khoảng 1–1,5% GDP. Vậy làm thế nào để thông tin cảnh báo thiên tai đến được với người dân một cách kịp thời và chính xác nhất. Việc ứng dụng khoa học-công nghệ, nhất là công nghệ số và trí tuệ nhân tạo, đang mở ra cơ hội mới cho ngành dự báo khí tượng thủy văn. PGS, TS. Phạm Thị Thanh Ngà, Viện trưởng Viện Khoa học Khí tượng thủy văn, Môi trường và Biển - IMHEN (Bộ Nông nghiệp và Môi trường) đã có những chia sẻ chi tiết để làm rõ vấn đề này.

Công nghệ mở ra cơ hội mới cho dự báo và cảnh báo sớm

Phóng viên: Thưa bà, khoa học khí tượng thủy văn hiện nay đang phải đối mặt với những thách thức nào trong công tác dự báo các hiện tượng thời tiết cực đoan như siêu bão, mưa lớn, lũ quét?

PGS, TS. Phạm Thị Thanh Ngà: Quy luật bất thường, tần suất cao và cường độ mạnh, nhiều cơn bão mạnh xảy ra với tần suất thường xuyên hơn. Đáng chú ý là xảy ra ở những khu vực trước đây chưa từng xảy ra, có những khu vực lượng mưa lớn, ghi nhận trên 1.700 mm trong vòng 24 giờ.

Công nghệ dự báo thường dựa trên tri thức mà chúng ta đã hiểu biết trong lịch sử, từ các mô hình. Như mô hình phân tích thống kê, mô hình dự báo động lực, dựa trên mô phỏng vật lý đã được ghi nhận từ trước đến nay.

Tuy nhiên, những cách tiếp cận, mô hình này dần không còn chính xác nữa, vẫn có những sai số lớn xuất hiện, thách thức của công tác dự báo hiện nay rất lớn. Quy luật cũ của thiên tai không còn đúng nữa.

Bên cạnh đó, hiện nay ở nhiều địa phương có những thay đổi về việc sử dụng tài nguyên, đất đai vì thế tác động của thiên tai cũng thay đổi.

Chính vì thế, chúng ta cần phải có nền tảng mới, có hệ thống dữ liệu để thu thập thông tin, kịp thời phát hiện, nắm bắt cũng như dự báo được những hiện tượng cực đoan.

Phóng viên: Theo bà việc ứng khoa học công nghệ có thể giúp khắc phục những hạn chế trong công tác dự báo, giảm thiểu rủi ro trong bối cảnh biến đổi khí hậu như thế nào?

PGS, TS. Phạm Thị Thanh Ngà: Cần phải phân ra các loại hình thiên tai, gồm quy mô không gian và quy mô về thời gian. Có những hiện tượng nhỏ tập trung ở một địa phương, có những hiện tượng xảy ra trong quy mô rộng, có những hiện tượng lũ quét xảy ra rất nhanh. Nhưng cũng có những loại hình thiên tai xảy ra kéo dài liên tục như: xâm nhập mặn, hạn hán,...

Đây là hậu quả của việc quy mô và hình thế thời tiết khác nhau, các hình thái thời tiết không hoạt động độc lập mà tương tác với nhau tạo ra hình thái phức tạp.

Để nâng cao hiệu quả cảnh báo, trước hết phải có sự hiểu biết đầy đủ, chi tiết về những hiện tượng đó, mà điều này chỉ có thể đạt được thông qua số liệu thực tế đáng tin cậy. Do đó, cần phải xây dựng mạng lưới quan trắc, cho phép theo dõi, phân tích được cả quá trình trên quy mô lớn, đồng thời cần có sự tương tác chia sẻ thông tin phối hợp với từng địa phương.

Việc xây dựng mạng lưới quan trắc gắn với xây dựng dữ liệu đầu vào là quan trọng nhất. Hệ thống máy móc càng hiện đại thì mức độ đánh giá thông tin càng chi tiết hơn. Chúng ta có thể sử dụng công nghệ IoT, AI để đánh giá dữ liệu một cách tức thời, từ đó có thể nắm bắt được ngay diễn biến của các hình thái thiên tai.

Khi có dữ liệu rồi thì phải làm sao để khai thác và sử dụng nguồn dữ liệu đó một cách hiệu quả, phải có hệ thống phân tích xử lý dữ liệu, nghĩa là đồng hóa được dữ liệu. Hệ thống có thể phân tích được các góc cạnh của dữ liệu ở đa nền tảng. Từ hệ thống quan chắc mặt đất, quan trắc bằng vệ tinh, radar,… tất cả được xử lý một cách đồng thời, đa nền tảng. Có như vậy thì dữ liệu đầu vào mới tốt, chất lượng hơn, cung cấp cho các mô hình dự báo.

Bên cạnh đó, công nghệ dự báo cũng cần được cải tiến, phải được hiệu chỉnh. Hiện nay, chúng ta đang mô tả quá trình thời tiết bằng các tham số quy mô nhỏ như: quy mô mây, quy mô bức xạ, nhưng thực tế cho thấy cần có sơ đồ dự đoán một cách phù hợp hơn. Đây cũng chính là hướng để cải thiện công tác dự báo hơn nữa. Hiện nay, hệ thống AI đang dần được triển khai để thực hiện có hiệu quả công tác dự báo.

Cần có chiến lược để từng bước làm chủ công nghệ AI

Phóng viên: Bà đánh giá như thế nào về vai trò của trí tuệ nhân tạo trong công tác dự báo thời tiết, cảnh báo thiên tai?

PGS, TS. Phạm Thị Thanh Ngà: Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng thể hiện vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng cuộc sống. Ngành dự báo thời tiết, khí tượng thủy văn có nền tảng rất tốt để ứng dụng AI, vì đây là lĩnh vực có một lượng dữ liệu khổng lồ. Nhờ hệ thống AI, chúng ta có thể phân tích, sử dụng hết công năng của thông tin dữ liệu đầu vào một cách nhanh nhất.

Trong thời gian tới, dư địa để triển khai các giải pháp công nghệ là rất lớn. AI cho phép chúng ta xử lý trên một hệ thống dữ liệu lớn với khối lượng khổng lồ, đa nền tảng với tốc độ cao, tạo nền tảng quan trọng cho hệ thống cảnh báo sớm. Nhờ đó, khả năng nhận diện các tiến triển hình thái thời tiết được nhanh hơn, đồng thời việc phân vùng rủi ro cũng được thực hiện chi tiết và chính xác hơn.

Các thế hệ trí tuệ nhân tạo tạo sinh, khi được tích hợp với các nền tảng dữ liệu lớn và kết nối với hệ thống dữ liệu đa lĩnh vực, đa địa phương, đang mở ra khả năng phân tích, xử lý tình huống ở mức độ sâu và chính xác hơn. Qua đó, các dự báo được nâng cao về độ chi tiết, cung cấp cho từng lĩnh vực, từng địa phương những thông tin rõ ràng, cụ thể, phục vụ hiệu quả cho công tác quản lý và ứng phó.

Tuy nhiên, việc ứng dụng công nghệ cần đi kèm với quy trình kiểm định chặt chẽ. Chỉ thông qua đánh giá, đối chiếu dữ liệu và tham vấn ý kiến chuyên gia mới có thể xác định được độ chính xác của thông tin, phân biệt rõ đâu là thông tin tin cậy, đâu là sai lệch. Trên cơ sở đó, công tác phân tích và đánh giá thiên tai mới bảo đảm hiệu quả và độ tin cậy.

Phóng viên: Các mô hình AI vẫn có những sai số lớn, nhất là việc dự báo những cơn bão lớn hay bão đổi hướng đột ngột. Vậy đâu là hạn chế lớn nhất của công nghệ này, thưa bà?

PGS, TS. Phạm Thị Thanh Ngà: AI hoạt động dựa trên những thuật toán tự học, học sâu, tuy nhiên hiệu quả của AI  phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu, cách huấn luyện, tính đại diện của dữ liệu trong quá khứ. Đó là yếu tố đầu tiên quyết định chất lượng của AI.

AI mạnh về xử lý dữ liệu, tuy nhiên khó xử lý được các tính chất vật lý của các hiện tượng tự nhiên. Đối với ngành khí tượng, một hình thái thời tiết xảy ra là sự hội tụ của nhiều yếu tố, hình thành từ quá trình tương tác vật lý từ quy mô nhỏ đến quy mô vừa, quy mô lớn. Việc giải thích quy mô đó rất quan trọng và điều này thì AI chưa làm được. Thông tin chúng ta cần không chỉ là kết quả, mà còn là lý do tại sao lại xảy ra như vậy để người dân chủ động biết để phòng tránh. Đây vẫn là điểm hạn chế của AI hiện nay.

Biến đổi khí hậu hiện nay đang làm thay đổi các quy luật thời tiết. Trong khi đó, AI học từ dữ liệu trong quá khứ thì liệu còn đúng với thời điểm bây giờ không? Các cơ bão hiện nay cũng có những thay đổi, không giống nhau, cường độ, lượng mưa phụ thuộc và rất nhiều yếu tố, khiến việc dự báo trở nên khó khăn hơn. Điều này tạo ra nhiều thách thức mà AI chưa thể thực hiện được. Ngoài ra việc dự báo sự tăng tốc của cơn bão, tăng sức mạnh của bão cũng đặt ra bài toán lớn đối với AI.

Việc kết hợp tri thức, kinh nghiệm giữa mô hình vật lý, mô hình động lực và AI giữ vai trò quan trọng. Đồng thời, đối với từng công cụ AI, cần có kiểm chứng nghiệp vụ thực tiễn để chúng ta có thể tiếp nhận sao cho phù hợp. Hiện nay, với những dự báo về nhiệt độ, AI đang được triển khai và mang lại hiệu quả khá tốt, đã xây dựng được một số mô hình. Tuy nhiên, AI chỉ phù hợp với những loại hình thiên tai đơn giản hơn.

Phóng viên: Để nâng cao năng lực dự báo thiên tai trong thời gian tới, Việt Nam cần ưu tiên những hướng nghiên cứu nào?

PGS, TS. Phạm Thị Thanh Ngà: Dưới tác động của biến đổi khí hậu, thiên tai ngày càng diễn biến phức tạp, bất thường. Để người dân có thể ứng phó một cách có hiệu quả, đảm bảo tính mạng và tài sản thì khoa học công nghệ đóng vai trò rất quan trọng.

Đầu tiên là hệ thống quan chắc của chúng ta còn đang thiếu, đang có những khoảng trống, vì thế cần có những công nghệ quan trắc giám sát hiện đại, tự động, có sự kết hợp chặt chẽ giữa IoT, AI và công nghệ số để làm sao nâng cao được chất lượng của nguồn dữ liệu. Song song với đó là đảm bảo tính tin cậy, tính liên tục của thông tin dữ liệu.

Trên nền tảng dữ liệu đó chúng ta phải xây dựng được cơ sở dữ liệu có tính liên kết, được kết nối và chia sẻ dữ liệu dùng chung với những nền tảng thông tin dữ liệu khác liên quan đến cảnh báo thiên tai, tài nguyên để phục vụ cho việc triển khai ứng phó với thiên tai.

Một điều quan trọng nữa là phải đào tạo được nguồn nhân lực, kể cả đội ngũ nghiên cứu trực tiếp đưa ra những cảnh báo thiên tai. Cần có lực lượng triển khai và đưa ra quyết định dự báo thiên tai ở các địa phương. Ngoài ra, cần tăng cường hợp tác quốc tế bắt kịp với việc ứng dụng khoa học công nghệ của các nước trên thế giới để ứng dụng phù hợp với điều kiện ở Việt Nam.

Phóng viên: Xin cảm ơn những chia sẻ của bà!