Tăng độ chính xác với tầm tác động rộng hơn
Ngày nay, công nghệ mới kết hợp với bộ dữ liệu khổng lồ về KTTV đang thay đổi cách thức cung cấp cảnh báo sớm thiên tai. Theo Tổ chức Khí tượng thế giới (WMO), AI và các cải tiến công nghệ khác đã đem lại nhiều lợi ích. Các mô hình dự báo lũ ứng dụng AI có độ chính xác cao hơn và rút ngắn thời gian đưa ra cảnh báo, giúp cộng đồng có thêm thời gian thực hiện các giải pháp ứng phó. Khả năng số hóa và lưu trữ dữ liệu khí hậu lịch sử ngày càng lớn, giúp nâng cao độ chính xác của dự báo dài hạn và phục vụ xây dựng kế hoạch ứng phó với biến đổi khí hậu trong tương lai xa.
Vệ tinh thời tiết giám sát Trái đất từ không gian, thu thập dữ liệu quan sát mà các nhà khoa học phân tích. Ảnh minh họa.
KTTV, thiên tai là những vấn đề xuyên biên giới và đòi hỏi sự phối hợp, chia sẻ toàn cầu về dữ liệu. Với hệ thống quan sát toàn cầu về cảnh báo sớm, các quốc gia thành viên WMO, trong đó có Việt Nam có thể liên tục nhận dữ liệu quan trắc KTTV trên thế giới theo thời gian thực, giúp củng cố nguồn thông tin đầu vào để đưa ra nhận định dự báo, cảnh báo tốt hơn. Bên cạnh đó, các cơ quan KTTV quốc gia ngày nay đã chuyển từ dự báo “thời tiết sẽ như thế nào” sang “thời tiết sẽ tác động ra sao”, chỉ ra những rủi ro cụ thể đối với cộng đồng để cơ quan chức năng và người dân có sự chuẩn bị.
Đó là những tiến bộ công nghệ nổi bật mang tính bao trùm, còn mức độ đầu tư cho KTTV tại mỗi quốc gia khác nhau. Trên thế giới, việc nghiên cứu và ứng dụng công nghệ AI ở trong khí tượng thủy văn, môi trường rất quan trọng và được đầu tư lớn. Chẳng hạn như Google có mô hình dữ liệu lớn GenCast dùng trong dự báo thời tiết toàn cầu. Mô hình mới được đào tạo dựa trên dữ liệu về nhiệt độ, sức gió và áp suất không khí trong 40 năm từ năm 1979-2018 và có thể đưa ra dự báo thời tiết cho 15 ngày chỉ trong 8 phút, ít hơn nhiều so với con số hàng giờ hiện nay. Khả năng dự báo được chứng minh là chính xác hơn so với những mô hình dự báo hàng đầu thế giới hiện có. Tại Trung Quốc, cơ quan khí tượng đã tích hợp đánh giá rủi ro và cảnh báo cụ thể về thảm họa KTTV vào các hệ thống quản lý địa phương do AI điều khiển. Mỗi khi có thiên tai, hệ thống sẽ xác định mức độ rủi ro và kích hoạt kế hoạch ứng phó cụ thể tới từng cấp cơ quan trong hệ thống phòng chống thiên tai.
Dữ liệu khí tượng thủy văn có khối lượng lớn, liên tục cập nhật từ các trạm quan trắc hàng ngày là thuận lợi để ứng dụng AI. Ảnh: Hoài Linh.
Tại Việt Nam, nghiên cứu ứng dụng AI trước mắt là đối với dự báo bão, mưa và các hiện tượng nguy hiểm ít xảy ra theo quy luật thông thường. Trung tâm Dự báo Khí tượng thủy văn quốc gia (Cục Khí tượng Thủy văn, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn) bước đầu đã đưa AI vào mô hình dự báo cường độ bão. Theo ông Mai Văn Khiêm, Giám đốc Trung tâm, kết quả ban đầu rất khả quan với độ chính xác đã nâng lên so với các công cụ truyền thống và mô hình sẽ được đưa vào triển khai trong mùa bão lũ 2025. Kết quả đưa AI vào dự báo mưa thời hạn 1-3 ngày cho tới 6 tuần cũng cho thấy những tín hiệu khả quan. Ngoài ra, Trung tâm đang thử nghiệm ứng dụng AI cho các dự báo thủy văn, lũ, ngập lụt dựa trên các yếu tố đầu vào, bao gồm dự báo, quan trắc, các yếu tố tự nhiên, vận hành hồ chứa...
Vấn đề đặt ra là bài toán xử lý AI 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. Nhân lực AI còn ít, nhất là AI lại nắm vững về lĩnh vực chuyên sâu như KTTV, để đào tạo được thì cơ chế trả lương cũng khó thu hút và giữ được những nhân lực như vậy lâu dài. Tiếp theo, hạ tầng tính toán và xử lý AI yêu cầu những chip xử lý nhanh với chi phí lớn.
Bắt tay liên kết ứng dụng AI trong KTTV
Ngành KTTV tương đối đặc thù với bộ dữ liệu rất lớn, cập nhật liên tục với tần suất quan trắc lớn. Dữ liệu đã thành chuỗi ở cả dạng điểm và dạng lưới, đa nguồn với phân giải khác nhau. Đây có thể xem là lợi thế khi ứng dụng AI bởi công nghệ này phải được triển khai trên nền tảng bộ dữ liệu lớn.
PGS. Nguyễn Phi Lê, Viện Nghiên cứu và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI4LIFE), Đại học Bách Khoa Hà Nội cho biết: Công nghệ AI nhằm giải quyết các bài toán phức tạp của đời sống và cần gắn với các chuyên ngành cụ thể để phát huy vai trò. AI4LIFE có đội ngũ nhân lực chuyên môn xây dựng mô hình AI tiên tiến nhất, tiệm cận với thế giới. Nhưng mô hình đó khi áp dụng vào Việt Nam thì ko tương thích vì dự liệu thời tiết của Việt Nam có đặc điểm riêng. Viện đang hợp tác cùng Trung tâm Dự báo KTTV quốc gia tập trung nghiên cứu và xây dựng những mô hình lớn, được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn cho ngành KTTV Việt Nam, phục vụ dự báo cảnh báo thiên tai cho Việt Nam trong tương lai.
Trung tâm Dự báo khsi tượng thủy văn quốc gia đang hợp tác cùng Viện Nghiên cứu và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (Đại học Bách Khoa Hà Nội) xây dựng phần mềm ứng dụng trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn phục vụ giám sát, phân tích, dự báo, cảnh báo khí tượng thủy văn. Ảnh: Hoài Linh.
Theo PGS.TS Phạm Thị Thanh Ngà, Viện trưởng Viện Khí tượng thủy văn và Biến đổi khí hậu, việc dự báo và cảnh báo thiên tai từ trước đến nay dựa vào 2 phương pháp cơ bản là mô hình số trị và synop. Mô hình số trị mô phỏng các quá trình vật lý trong khí quyển và thủy quyển, tích phân theo thời gian để dự báo tương lai. Trong khi synop dựa vào phân tích hình thế, trên cơ sở những quy luật, mô hình khái niệm để diễn giải những hiện tượng sẽ xảy ra. Sự kết hợp của cả hai để đưa ra kết quả dự báo cuối cùng.
Với mô hình ứng dụng AI, AI cần được huấn luyện để nhận diện những hiện tượng sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên những quy luật từ dữ liệu quá khứ. Xu hướng ứng dụng AI trong dự báo thiên tai là tất yếu, trong rất nhiều khâu của cả hệ thống cảnh báo sớm: Thu thập và xử lý, tích hợp dữ liệu (đa nguồn, đa nền tảng), luyện mô hình, nhận diện, phân tích kết quả và đưa ra cảnh báo.
AI cũng có thể hỗ trợ để xây dựng bộ dữ liệu tương lai (AI tạo sinh) để tiết kiệm thời gian và nguồn lực chạy mô hình số trị. Tuy nhiên, cũng cần phải có quá trình đánh giá, kiểm chứng so sánh kết quả, nhất là đối với những loại hình thiên tai có độ bất định lớn, với những nguyên nhân và cơ chế gây ra còn chưa hoàn toàn rõ ràng, hay do kết hợp của nhiều yếu tố, cả thiên nhiên và nhân tạo. Viện Khoa học KTTV&BĐKH có định hướng phối hợp với các đối tác trong và ngoài nước, có kinh nghiệm và thế mạnh về AI, như Cơ quan Khí tượng Anh, Cơ quan khí tượng Đài loan, các trường, viện toán và công nghệ thông tin trong nước để đẩy nhanh triển khai ứng dụng AI trong dự báo cảnh báo thiên tai, ô nhiễm môi trường, và xây dựng kịch bản biến đổi khí hậu.
PGS.TS Phạm Thị Thanh Ngà nhận định, thuận lợi hiện nay trước tiên là xu hướng và tốc độ phát triển AI trên thế giới rất nhanh, chúng ta có thể hưởng lợi là tiếp cận ngay với những công nghệ mới. Thứ hai và quan trọng là có định hướng lớn của Đảng và Chính phủ. Trong đó, Nghị quyết 57 về phát triển khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, sẽ là điểm đột phá về chính sách, phá bỏ những rào cản để phát triển khoa học công nghệ. Tinh thần đó đã được triển khai đến Bộ NN&MT. Vụ Khoa học Công nghệ của Bộ đã có hội nghị lấy ý kiến của các đơn vị để trình Bộ trưởng ban hành kế hoạch triển khai thực hiện Nghị quyết 57 trong thời gian tới.
Cần xây dựng nền tảng chia sẻ dữ liệu khí tượng thủy văn mở trong thời gian tới để tạo điều kiện phát triển ứng dụng AI. Ảnh minh họa.
Tại hội thảo công nghệ hiện đại "Công nghệ hiện đại trong cảnh báo sớm thiên tai khí tượng thủy văn" vừa diễn ra, Phó Cục trưởng Cục Khí tượng Thủy văn Đặng Thanh Mai đã đề xuất một số định hướng ưu tiên nghiên cứu trong lĩnh vực KTTV trong kỷ nguyên công nghệ AI và Big Data. Trong đó, cần phát triển các mô hình dự báo thời iết, thủy văn độ phân giải cao: Tập trung vào việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau (trạm quan trắc, vệ tinh, radar...) để xây dựng các mô hình dự báo tn cậy, chính xác.
Trong nghiên cứu các giải pháp cảnh báo sớm đa thiên tai, cần xây dựng hệ thống cảnh báo sớm tích hợp, có khả năng dự báo đồng thời nhiều loại hình thiên tai (bão, lũ lụt, hạn hán, xâm nhập mặn...) để đưa ra quyết định ứng phó kịp thời. Một vấn đề nữa là ứng dụng công nghệ IoT để tăng cường mạng lưới quan trắc, trong đó, triển khai các thiết bị quan trắc thông minh, kết nối Internet để thu thập dữ liệu thời gian thực, phục vụ công tác dự báo, cảnh báo.
Mặt khác, lãnh đạo Cục KTTV cho rằng cần xây dựng nền tảng chia sẻ dữ liệu KTTV mở trong thời gian tới, nhằm tạo điều kiện để các nhà khoa học, các tổ chức, cộng đồng cùng tham gia vào quá trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ mới này.
Hôm nay 23/3 là Ngày Khí tượng thế giới. Với chủ đề “Closing the Early Warning Gap Together” - “Chung tay vì một hệ thống cảnh báo sớm toàn diện”, Tổ chức Khí tượng thế giới (WMO) kêu gọi các nước trên thế giới tăng cường năng lực quốc gia và thúc đẩy hợp tác ở mọi cấp độ, đặc biệt là mở rộng quy mô các sáng kiến công nghệ liên quan đến cảnh báo sớm.
WMO sẽ phối hợp với các chính phủ, nhà cung cấp công nghệ và tổ chức nghiên cứu để tích hợp những giải pháp này vào hệ thống KTTV quốc gia. Từ đó, giúp hệ thống cảnh báo sớm hoạt động hiệu quả từ quy mô toàn cầu đến quy mô địa phương, tập trung phát triển các giải pháp giảm thiểu rủi ro, bảo vệ cộng đồng, xây dựng một thế giới an toàn, bền vững trước thiên tai.
