Ứng dụng trí tuệ nhân tạo: Cơ hội lớn cho ngành dự báo thời tiết

Để ứng dụng AI trong cảnh báo lũ quét, sạt lở đất, cần có một nguồn số liệu lớn liên ngành (big data) không chỉ về dữ liệu Khí tượng Thủy văn (KTTV) mà còn có dữ liệu về địa chất, thảm phủ thực vật, xây dựng…

Ngoài ra, cần tích hợp thêm các dữ liệu viễn thám phân giải cao và thông tin phân tích từ các thiết bị bay, chụp từ trên cao đối với các khu vực có nguy cơ cao. Việc nghiên cứu ứng dụng công nghệ AI trong cảnh báo rủi ro do sạt lở đất cũng đang bước đầu được nghiên cứu và sẽ có nhiều khả quan ứng dụng khi có một nguồn dữ liệu đầy đủ.

Ảnh minh họa

Xác định tầm quan trọng, tính chính xác trong công tác dự báo KTTV, ngay từ đầu năm 2021, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành “Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030”. Chiến lược ra đời với mục tiêu thúc đẩy nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI, đưa AI trở thành công nghệ mũi nhọn của nước ta trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, góp phần phát triển kinh tế – xã hội, từng bước đưa Việt Nam trở thành điểm sáng về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI trong khu vực và trên thế giới.

Thời gian qua, Tổng cục KTTV đã và đang tham gia xây dựng nền tảng số dùng chung của Bộ Tài nguyên và Môi trường, với các nội dung như xây dựng hệ thống tích hợp dữ liệu dựa trên nền tảng dữ liệu lớn (big data), đặc biệt là ứng dụng AI trong học máy và nhận dạng để giải quyết các bài toán cụ thể cho lĩnh vực quan trắc và dự báo KTTV. Mặt khác, Tổng cục đang triển khai các hướng nghiên cứu ứng dụng AI khác nhau trong các bài toán cụ thể của ngành, trong đó ứng dụng AI trong dự báo bão, định lượng mưa lớn và dự báo nước dâng do bão đang là những hướng nghiên cứu trọng tâm.

Lũ quét, sạt lở đất thường xuất hiện vào mùa mưa, lũ trong thời gian ngắn với diễn biến nhanh, cục bộ trong khu vực hẹp và có sức tàn phá lớn. Để nâng cao năng lực dự báo loại hình thiên tai này, Tổng cục KTTV đã bước đầu có các giải pháp tăng cường chất lượng bản tin cảnh báo lũ quét, sạt lở đất. Cụ thể như tăng cường phát triển hệ thống quan trắc mưa, lưu lượng tự động, đặc biệt trên các vùng núi, đầu nguồn các sông, suối.

Nâng cao mức chi tiết, độ tin cậy của sản phẩm dự báo mưa bằng các giải pháp khác nhau từ sử dụng mô hình phân giải cao, sử dụng tối đa các dữ liệu quan trắc của ra-đa thời tiết, vệ tinh khí tượng, đặc biệt là các tỉnh vùng núi. Cùng với đó, Tổng cục ứng dụng hiệu quả sản phẩm điều tra khảo sát, khoanh vùng có nguy cơ lũ quét, sạt lở đất của Bộ Tài nguyên và Môi trường. Xây dựng bản đồ cảnh báo lũ quét, sạt lở đất thời gian thực chi tiết đến cấp huyện, xã, với các mức độ cảnh báo từ nguy cơ thấp đến nguy cơ rất cao.

Đến nay, lĩnh vực KTTV đã có một mạng lưới quan trắc KTTV liên tục được cấy dày, tăng cường tự động hóa bằng nguồn vốn đầu tư của nhà nước, xã hội hóa và trở thành mạng lưới nền cho mạng lưới quan trắc TNMT. Với nhu cầu thông tin mang tính chi tiết – định lượng trong các thông tin dự báo KTTV của xã hội, ngành KTTV Việt Nam đã từng bước hiện đại hóa, ứng dụng công nghệ dự báo số trong vấn đề dự báo thời tiết nguy hiểm, mang tính cực đoan như mưa lớn, bão,…

Với việc triển khai một cách đồng bộ từ việc nâng cấp tính toán (hệ thống siêu máy tính CrayXC40) cùng việc đan dầy – đa dạng hóa công nghệ quan trắc đã bước đầu cho phép thử nghiệm công nghệ đồng hóa số liệu song song với công nghệ mô hình dự báo số chi tiết – phân giải cao vào trong nghiệp vụ dự báo thời tiết tại Tổng cục KTTV.

Hoàng Anh

Hoàng Anh