Giới khoa học đang đẩy mạnh nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm tạo ra những thay đổi trong lĩnh vực dự báo thiên tai. Tại Thụy Sĩ, các nhà nghiên cứu đang huấn luyện mô hình AI trên khoảng 100 petabyte dữ liệu khí hậu của Cơ quan Hàng không vũ trụ Mỹ (NASA). Mục tiêu là phát hiện sớm những dấu hiệu bất thường và rút ngắn thời gian đưa ra cảnh báo.

AI tăng tốc xử lý dữ liệu thời tiết, khí hậu

AI ngày càng được ứng dụng trong dự báo thời tiết, khí hậu và cảnh báo thiên tai nhờ khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn với tốc độ cao.

Trong khi các phương pháp truyền thống phải dựa vào những phương trình toán học để mô phỏng các quá trình phức tạp diễn ra trong khí quyển và đại dương, các mô hình thống kê dựa trên AI có khả năng nhanh chóng nhận diện những hình thái thời tiết, đồng thời phát hiện các dấu hiệu bất thường trong kho dữ liệu khổng lồ.

Tại Viện Công nghệ Liên bang Thụy Sĩ Zurich (ETH), các nhà nghiên cứu đã sao chép gần 6 tỷ tệp dữ liệu công khai của NASA, với tổng dung lượng khoảng 100 petabyte, vào các máy chủ đặt cạnh siêu máy tính Alps.

Giáo sư Reto Knutti, người đứng đầu Trung tâm Mô hình hóa hệ thống khí hậu (C2SM) thuộc ETH, cho biết quá trình sao chép lượng dữ liệu này mất khoảng một năm.

Theo Giáo sư Knutti, một mô hình AI có thể hoàn thành dự báo thời tiết toàn cầu trong nhiều ngày chỉ trong khoảng một phút, thay vì cần nhiều giờ như phương pháp truyền thống.

Mặc dù quá trình huấn luyện ban đầu đòi hỏi chi phí lớn, chi phí vận hành các mô hình AI tương đối thấp. Điều này cho phép hệ thống thực hiện dự báo liên tục với tần suất cao, qua đó tăng khả năng phát hiện những hình thái thời tiết nguy hiểm.

Phát hiện dấu hiệu bất thường trước thiên tai

Khả năng xử lý dữ liệu nhanh được đánh giá có ý nghĩa đặc biệt đối với công tác cảnh báo sớm thiên tai. Dù không phải mọi thảm họa đều có thể dự báo, những dấu hiệu nguy cơ như lở đất, lở băng có thể được nhận diện từ dữ liệu vệ tinh nếu được phân tích đủ nhanh và chính xác.

Giáo sư Knutti dẫn trường hợp làng Blatten của Thụy Sĩ, nơi xảy ra vụ lở băng hồi tháng 5 năm ngoái. Dữ liệu vệ tinh đã ghi nhận những dấu hiệu bất thường tại khu vực này từ hơn một năm trước.

Nhờ theo dõi sát diễn biến, chính quyền đã sơ tán toàn bộ người dân một tuần trước khi khối băng sụp xuống, qua đó tránh được thương vong hàng loạt.

Mới đây, tạp chí Nature cũng công bố kết quả phân tích ảnh vệ tinh cho thấy một số dấu hiệu cảnh báo trước thảm họa xảy ra tại Nepal ngày 26/8. Theo các nhà nghiên cứu, nếu những dấu hiệu này được phát hiện sớm, chúng có thể hỗ trợ xác định các khu vực có nguy cơ cao để tăng cường giám sát.

AI hỗ trợ nâng cao năng lực cảnh báo sớm

Những trường hợp trên cho thấy việc kết hợp dữ liệu vệ tinh với năng lực xử lý của AI đang mở ra một hướng tiếp cận mới trong phòng ngừa thiên tai.

Thay vì chỉ dựa vào những mô hình đã biết để đưa ra dự báo, các hệ thống AI có thể liên tục rà quét khối lượng dữ liệu rất lớn nhằm tìm kiếm những dấu hiệu bất thường mà con người khó nhận diện trong thời gian ngắn.

Với khả năng xử lý nhanh và liên tục, AI có thể trở thành một công cụ quan trọng giúp nâng cao năng lực cảnh báo sớm, từ đó góp phần giảm thiểu thiệt hại do thiên tai.

Hà Nội thí điểm AI dự báo, cảnh báo nguy cơ mất an toàn điện

Hải Đăng