Ứng dụng AI trong dự báo, cảnh báo thiên tai: Cần 'bắt tay' hành động sớm

(Ảnh minh họa. Nguồn ảnh: TTXVN)

Dẫn thông điệp “Chung tay vì một hệ thống cảnh báo sớm toàn diện” của Tổ chức Khí tượng thế giới (WMO) nhân Ngày Khí tượng thế giới năm 2025, đại diện Bộ Nông nghiệp và Môi trường cho biết các mô hình dự báo ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ có độ chính xác cao hơn và rút ngắn thời gian đưa ra cảnh báo, giúp cộng đồng có thêm thời gian ứng phó.

Hơn thế, khí tượng thủy văn, thiên tai là những vấn đề xuyên biên giới và đòi hỏi sự phối hợp, chia sẻ toàn cầu về dữ liệu. Vì vậy, đầu tư hệ thống cảnh báo sớm, các quốc gia thành viên WMO, trong đó có Việt Nam có thể liên tục nhận dữ liệu quan trắc khí tượng thủy văn theo thời gian thực, giúp củng cố nguồn thông tin đầu vào để đưa ra nhận định dự báo, cảnh báo tốt hơn.

Tăng độ chính xác với tầm tác động rộng hơn

Theo WMO, ngày nay, công nghệ mới kết hợp với bộ dữ liệu khổng lồ về khí tượng thủy văn đang thay đổi cách thức cung cấp cảnh báo sớm thiên tai. Thực tế những năm qua cho thấy AI và các cải tiến công nghệ khác đã đem lại nhiều lợi ích. Trong đó, khả năng số hóa và lưu trữ dữ liệu khí hậu lịch sử ngày càng lớn đã 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.

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. Đến nay, Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia (Cục Khí tượng thủy văn, Bộ Nông nghiệp và Môi trường) bước đầu đã đưa AI vào mô hình dự báo cường độ bão.

Giám đốc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia - ông Mai Văn Khiêm cho biết kết quả ban đầu của việc đưa AI vào mô hình trên rất khả quan với độ chính xác cao hơn các công cụ truyền thống. Mô hình này sẽ được ngành khí tượng thủy văn đưa vào triển khai trong mùa bão lũ 2025.

Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia cũng 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 với ngành khí tượng thủy văn 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. Hiện nay, nhân lực AI còn ít, nhất là AI nắm vững về lĩnh vực chuyên sâu như khí tượng thủy văn, để đào tạo được thì cơ chế trả lương cũng khó thu hút và giữ được lâu dài. Ngoài ra, hạ tầng tính toán và xử lý AI yêu cầu những chip xử lý nhanh với chi phí lớn.

Tuy nhiên, với tầm quan trọng của khoa học công nghệ, đặc biệt là trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang ngày diễn biến phức tạp hơn, rõ ràng nếu không đầu tư, tận dụng sức mạnh khoa học công nghệ thì chắc chắn sẽ bị tụt hậu. Vì vậy, việc ứng dụng trí tuệ nhận tạo vào công tác dự báo là cấp thiết!

Các mô hình dự báo thiên tai ứng dụng AI được kỳ vọng sẽ giúp cộng đồng có thêm thời gian thực hiện các giải pháp ứng phó. (Nguồn ảnh: TTXVN)

Phó Giáo sư - Tiến sỹ Phạm Thị Thanh Ngà, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, cho rằng hiện nay xu hướng và tốc độ phát triển AI trên thế giới rất nhanh, nên Việt Nam có thể tiếp cận ngay với những công nghệ mới. Ở trong nước cũng đã có định hướng lớn của Đảng và Chính phủ. Trong đó, Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị về "Đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia" sẽ là điểm đột phá về chính sách, phá bỏ rào cản để phát triển khoa học công nghệ.

Hoàn thiện hệ thống cảnh báo sớm

Ông Hoàng Đức Cường - Phó Cục trưởng Cục Khí tượng thủy văn, cho biết thực hiện Nghị quyết số 57-NQ/TW, ngành khí tượng thủy văn đã triển khai nhiều giải pháp nâng cao năng lực dự báo và cảnh báo sớm thiên tai như: Tăng cường số lượng và chất lượng các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn, hải văn, nhất là ở các khu vực trọng điểm, khu vực có nguy cơ cao xảy ra thiên tai theo hướng hiện đại hóa, tự động hóa; tăng cường các giải pháp quan trắc hiện đại như ra đa thời tiết, ra đa biển, ứng dụng ảnh mây vệ tinh.

Ngành cũng chú trọng phát triển các công nghệ dự báo, cảnh báo hiện đại tiệm cận với các nước phát triển về khí tượng thủy văn như mô hình số phân giải cao dự báo bão, dự báo mưa, lũ, cảnh báo lũ quét, sạt lở đất; tích hợp các tác động của biến đổi khí hậu đến diễn biến thiên tai vào các phương án dự báo khí tượng thủy văn; tiếp nhận, phát triển các công nghệ, quy trình dự báo tiên tiến, hiện đại của các nước.

Trong thời gian tới, Cục Khí tượng thủy văn sẽ tiếp tục phối hợp với các địa phương và các đơn vị trực thuộc Bộ Nông nghiệp và Môi trường đẩy nhanh tiến độ triển khai Đề án “Cảnh báo sớm trượt, sạt lở đất đá, lũ bùn đá, lũ ống, lũ quét khu vực miền núi trung du Việt Nam” và Chương trình cập nhật phân vùng rủi ro thiên tai, lập bản đồ cảnh báo thiên tai, đặc biệt là các thiên tai liên quan đến bão, nước dâng do bão, lũ, lũ quét, sạt lở đất, hạn hán, xâm nhập mặn; phấn đấu đan dày mạng lưới trạm đến năm 2030, mật độ bình quân trên toàn mạng lưới đạt mức ngang bằng với các nước phát triển khu vực châu Á; tỷ lệ tự động hóa đạt trên 95%...

Đối với hệ thống cảnh báo sớm, ông Mai Văn Khiêm - Giám đốc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, cho biết theo quy định và hướng dẫn của WMO, về cơ bản, một hệ thống cảnh báo sớm sẽ có 4 thành phần chính, bao gồm: Mạng lưới quan trắc, giám sát, theo dõi khí tượng thủy văn; hệ thống truyền tải thông tin; phân tích và dự báo; và hành động sớm.

Ông Khiêm cũng lưu ý trong bối cảnh biến đổi khí hậu tiếp tục diễn biến phức tạp, thiên tai trong thời gian tới được dự báo khó lường, cực đoan - việc xây dựng, hoàn thiện các hệ thống dự báo, cảnh báo sớm đóng vai trò hết sức quan trọng, đảm bảo cho hệ thống cảnh báo sớm hoạt động hiệu quả từ trung ương đến địa phương. Trong cảnh báo sớm, hệ thống thông tin truyền tin yêu cầu độ trễ phải ngắn nhất. Khi có thông tin dữ liệu quan trắc truyền về, các chuyên gia dự báo sẽ dựa trên công cụ, mô hình, tính toán khác nhau để phân tích và đưa ra nhận định dự báo.

Do vậy, để đảm bảo hiệu quả, theo Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, các trạm quan trắc trong hệ thống mạng lưới trạm phải được triển khai thực hiện quan trắc đồng bộ, thống nhất. Là thành viên của WMO, đồng loạt tất cả các cơ quan khí tượng thủy văn tại các quốc gia cần phải thực hiện quy định về quan trắc bắt buộc vào thời điểm nhất định.

Với việc "bắt tay" đầu tư mạng lưới trên, sau vài phút, toàn bộ dữ liệu được truyền tải về hệ thống chung của WMO để xử lý, sau đó được đồng bộ và chia sẻ ngược lại với tất cả các quốc gia thành viên để có thể khai thác, phục vụ bài toán cảnh báo. Cơ chế này giúp các cơ quan dự báo khí tượng thủy văn có dữ liệu một cách toàn diện để đưa ra nhận định dự báo, cảnh báo./.

(Vietnam+)