Lê Hồng Dương - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo và cảnh báo thiên tai

Cảnh báo sớm là biện pháp hữu hiệu nhất để giảm thiểu thiệt hại do thiên tai liên quan đến thời tiết, khí hậu và thủy văn. Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, nếu được cảnh báo sớm trước 24 giờ khi thiên tai xảy ra sẽ giảm thiệt hại khoảng 30% so với không cảnh báo. Do đó trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng diễn biến phức tạp, làm gia tăng tần suất và mức độ nghiêm trọng của bão, mưa lớn, lũ lụt, lũ quét, sạt lở, dông, sét thì cảnh báo sớm càng thể hiện rõ vai trò then chốt của mình.

Tại Việt Nam, thực hiện Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị, ngành Khí tượng Thủy văn đã từng bước ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data) và chuyển đổi số vào công tác quan trắc, dự báo. Từ đầu năm tới nay, Cục Khí tượng Thủy văn (Bộ Nông nghiệp và Môi trường) đã triển khai ứng dụng AI vào một số khâu của quá trình dự báo. Cụ thể, các thuật toán học máy được huấn luyện từ dữ liệu radar, ảnh vệ tinh và quan trắc tự động để đưa ra dự báo mưa ngắn hạn với thời gian phản hồi nhanh và độ chi tiết cao.

Đối với nhận dạng và xác định cường độ bão trên Biển Đông, AI được sử dụng để phân tích ảnh vệ tinh khí tượng nhằm nhận diện trung tâm xoáy, đánh giá cường độ và xu thế phát triển của bão, hỗ trợ các phân tích chuyên sâu cho dự báo viên. Các hệ thống này hiện vẫn đang trong quá trình hoàn thiện, huấn luyện mở rộng và tích hợp trong quá trình hỗ trợ dự báo nghiệp vụ. Công nghệ này cho phép cơ quan chức năng theo dõi tình hình thời tiết và môi trường liên tục, từ đó đưa ra các cảnh báo sớm và biện pháp ứng phó kịp thời nhằm bảo vệ an toàn tính mạng và tài sản của người dân.

Dưới đây là video về "Dùng trí tuệ nhân tạo AI để dự báo ngập lụt đô thị":

Ông Mai Văn Khiêm, Giám đốc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia cho biết, trong mùa bão, lũ năm nay ngành Khí tượng Thủy văn đã sử dụng AI vào quá trình quan trắc, dự báo. Kết quả đạt độ chính xác cao hơn các công cụ truyền thống.

Về dự báo bão, sai số vị trí tâm bão 24 giờ khoảng 90-110 km, phù hợp với mức trung bình khu vực. AI giúp tổ hợp đánh giá xác suất và độ bất định, hỗ trợ công tác ra quyết định phòng chống thiên tai.

Trong dự báo mưa lớn, mô hình WRF (hệ thống thời tiết quy mô vừa để nghiên cứu và dự báo nghiệp vụ thời tiết) và tổ hợp khu vực cho kết quả khá tốt với mưa diện rộng, tuy vẫn còn thách thức với các trận mưa cục bộ ngắn hạn ở địa hình vùng phức tạp, nơi có sự giao tranh giữa các hoàn lưu quy mô nhỏ. Cảnh báo dông, lốc, sét khi kết hợp giữa radar thời tiết, ảnh vệ tinh, dữ liệu tổ hợp và các thuật toán nowcasting đã giúp phát cảnh báo dông trước 30 phút đến 3 giờ ở nhiều khu vực trọng điểm.

Theo lãnh đạo Cục Khí tượng Thủy văn, so với các nước Nhật Bản, Trung Quốc, Hàn Quốc… hiện năng lực dự báo cũng như hệ thống quan trắc nước ta vẫn còn hạn chế. Mặt khác, do nguồn ngân sách khó khăn, cho nên nước ta chưa thể đầu tư khoa học - công nghệ nhiều cho lĩnh vực dự báo khí tượng thủy văn, thiên tai. Bên cạnh đó, hệ thống hạ tầng công nghệ thông tin còn yếu; trạm quan trắc chưa nhiều… trong khi bài toán xử lý AI đối với ngành khí tượng thủy văn đòi hỏi rất lớn về hạ tầng thông tin, nguồn lực tài chính cũng như đội ngũ chuyên gia có trình độ cao về công nghệ thông tin. Ngoài ra, hạ tầng tính toán và xử lý AI yêu cầu những chip xử lý nhanh với chi phí lớn.

Với tình hình biến đổi khí hậu diễn biến phức tạp và các hiện tượng thời tiết cực đoan ngày càng gia tăng, việc hiện đại hóa công tác khí tượng thủy văn, nâng cao năng lực dự báo và cảnh báo sớm là rất cần thiết để bảo vệ cộng đồng và nền kinh tế... Do vậy, việc xây dựng, hoàn thiện các hệ thống dự báo, cảnh báo sớm đóng vai trò rất quan trọng. Đây cũng được coi như "tuyến phòng thủ" đầu tiên trong công tác phòng chống và giảm nhẹ rủi ro thiên tai.

Để làm được điều này, ông Mai Văn Khiêm cho biết, trong thời gian tới ngành Khí tượng thủy văn cần tập trung triển khai kế hoạch đổi mới toàn diện nhằm nâng cao năng lực dự báo, cảnh báo và phục vụ hiệu quả công tác phòng chống thiên tai và phát triển bền vững. Trọng tâm của kế hoạch là tiếp tục thực hiện hiệu quả Nghị quyết số 57-NQ/TW về đột phá phát triển khoa học - công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. Cục Khí tượng Thủy văn đã xác định bài toán lớn về khoa học - công nghệ của ngành là “Làm chủ công nghệ AI trong dự báo khí tượng, thủy văn, xây dựng hệ thống AI toàn diện cho dự báo khí tượng, thủy văn đa quy mô với độ chính xác cao và tự động hóa các nghiệp vụ dự báo”, ông Mai Văn Khiêm chia sẻ.

Theo đó, Cục Khí tượng Thủy văn sẽ ưu tiên ứng dụng các công nghệ hiện đại như AI, dữ liệu lớn (Big Data), Internet vạn vật (IoT) vào toàn bộ quy trình nghiệp vụ khí tượng thủy văn, từ quan trắc, thu nhận và xử lý dữ liệu, đến phân tích, dự báo, truyền tin. Việc làm chủ các công nghệ này không chỉ góp phần nâng cao độ chính xác và tính tự động hóa trong công tác chuyên môn, mà còn mở ra hướng phát triển một hệ thống dự báo thông minh, đa quy mô, đáp ứng tốt yêu cầu phục vụ người dân, chính quyền và các ngành kinh tế trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng phức tạp. Cùng với đó, Cục Khí tượng Thủy văn tập trung nâng cao năng lực dự báo các hiện tượng thời tiết cực đoan, xây dựng hệ thống cảnh báo sớm đa thiên tai bảo đảm thông tin kịp thời và chính xác. Đồng thời, phát triển đội ngũ cán bộ có trình độ chuyên môn cao, tập trung đào tạo nguồn nhân lực trẻ để đáp ứng yêu cầu mới; tăng cường truyền thông, nâng cao nhận thức cộng đồng về vai trò của khí tượng thủy văn trong phòng, chống thiên tai; đẩy mạnh hợp tác quốc tế, tranh thủ sự hỗ trợ về kỹ thuật, công nghệ và đào tạo nhân lực...

Trên thế giới, nhiều quốc gia và tổ chức đang tích hợp trí tuệ nhân tạo vào dự báo và cảnh báo thiên tai, biến AI từ công cụ nghiên cứu thành công cụ cứu hộ thực tế.

Mô hình AI như GraphCast đã chứng tỏ độ chính xác vượt trội so với hệ thống dự báo truyền thống - trong một so sánh, AI thắng 90% các chỉ số đánh giá so với hệ thống hàng đầu châu Âu.

Các nền tảng do DeepMind và các nhóm nghiên cứu phát triển hiện có thể mô phỏng hàng chục kịch bản bão và đưa dự báo tới 10-15 ngày, rút ngắn thời gian tính toán từ hàng giờ xuống vài phút.

Liên hợp quốc và chương trình “Early Warnings for All” đang thúc đẩy áp dụng AI để đạt mục tiêu phủ sóng cảnh báo kịp thời cho toàn cầu vào 2027, đồng thời kết nối dữ liệu vệ tinh, cảm biến và mô hình học máy.

Ở cấp địa phương, sáng kiến như Google Flood Forecasting đã hỗ trợ dự báo lũ ở Ấn Độ từ năm 2020, cung cấp cảnh báo thời gian thực cho cộng đồng.

Ngay cả trong địa chấn, thử nghiệm AI của các trường đại học đã dự đoán khoảng 70% trận động đất mục tiêu trong các nghiên cứu thử nghiệm - nhưng chuyên gia vẫn cảnh báo về tỷ lệ báo động giả và khoảng trống dữ liệu, nhấn mạnh rằng AI là bổ trợ chứ không phải thay thế hoàn toàn hệ thống cảnh báo truyền thống.