Một số công nghệ AI có thể hỗ trợ phát hiện sớm dấu hiệu của thiên tai
Trong bối cảnh thiên tai ngày càng khốc liệt và khó lường, từ động đất, sóng thần, lũ lụt đến cháy rừng, bão nhiệt đới... trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một công cụ hỗ trợ đắc lực giúp con người cảnh báo sớm và giảm thiểu thiệt hại.
Trước khi thiên tai xảy ra, tự nhiên thường "phát" những tín hiệu cảnh báo sớm, chẳng hạn các đợt rung chấn nhỏ trước trận động đất lớn, sự thay đổi mực nước trước khi sóng thần ập tới, hay những đám mây có cấu trúc bất thường báo hiệu siêu bão.
Với khối lượng dữ liệu khí tượng, địa chất, hình ảnh vệ tinh… ngày càng khổng lồ, con người khó lòng xử lý kịp thời. Đây cũng là lúc AI phát huy thế mạnh.
Các hệ thống cảnh báo thiên tai dựa trên AI đang ứng dụng nhiều công nghệ tiên tiến. Cụ thể, Machine Learning (ML) giúp phát hiện các tín hiệu bất thường từ dữ liệu địa chấn, thủy văn và khí tượng, trong khi Deep Learning hỗ trợ phân tích hình ảnh vệ tinh, radar thời tiết để tự động nhận diện cấu trúc mây bão cũng như tính toán đường đi và cường độ.
Bên cạnh đó, công nghệ xử lý dữ liệu thời gian thực từ các thiết bị IoT đặt tại khu vực có nguy cơ cao cho phép cung cấp liên tục thông tin về rung chấn, dòng chảy, tốc độ gió.
Các hệ thống mô phỏng dựa trên AI cũng có khả năng dự báo sự lan truyền của sóng thần, phạm vi cháy rừng hoặc vùng ngập lụt, hỗ trợ phương án sơ tán và cứu hộ kịp thời.
Đặc biệt, khi kết hợp công nghệ viễn thám cùng dữ liệu vệ tinh như Sentinel, Landsat hay Copernicus, các mô hình AI còn có thể nhận diện những thay đổi về độ ẩm, nhiệt độ và thực vật - những yếu tố quan trọng để dự báo nguy cơ lũ quét hoặc cháy rừng.
Một số công nghệ AI đã được phát triển để hỗ trợ trong việc dự báo thời tiết
Trên thế giới, nhiều quốc gia đã áp dụng thành công AI trong việc cảnh báo thiên tai. Cụ thể, đối với động đất, AI có khả năng phân tích sóng địa chấn P (sóng sơ cấp) để phát đi cảnh báo chỉ vài giây trước khi sóng phá hủy (sóng S) xuất hiện, giúp giảm thiểu thương vong.
Trong cảnh báo sóng thần, các cảm biến đặt dưới đáy biển kết hợp với AI để giám sát mực nước, mô phỏng quá trình lan truyền sóng và xác định khu vực chịu ảnh hưởng.
Với lũ lụt, AI tận dụng dữ liệu lượng mưa, cảm biến mực nước cùng hình ảnh vệ tinh để dự báo khả năng ngập cũng như các vùng rủi ro.
Ở lĩnh vực phòng cháy rừng, AI có thể nhận diện các điểm nóng bất thường qua vệ tinh và dự đoán hướng lan cháy dựa trên điều kiện gió, địa hình và độ ẩm.
Đối với bão, công nghệ Deep Learning được ứng dụng để phân tích hình ảnh mây vệ tinh, từ đó cải thiện độ chính xác trong dự báo đường đi và cường độ bão.
Nhiều dự án thực tiễn sử dụng công nghệ AI đã được áp dụng
Nhiều dự án thực tiễn trên thế giới đã chứng minh hiệu quả rõ rệt của AI trong cảnh báo thiên tai. Chẳng hạn, Google AI triển khai hệ thống cảnh báo lũ tại Ấn Độ và Bangladesh, giúp hàng chục nghìn người kịp thời sơ tán trước khi nước dâng cao.
Tại Nhật Bản, Cơ quan Khí tượng (JMA) đã ứng dụng AI để phân tích sóng địa chấn, phát cảnh báo động đất sớm nhằm giảm thiểu thiệt hại.
NASA cũng đang sử dụng công nghệ Deep Learning trên dữ liệu vệ tinh để phát hiện sớm các đám cháy rừng và nguy cơ lũ lụt.
Trong khi đó, Fathom Global đã phát triển bản đồ ngập lụt chi tiết đến cấp độ đường phố nhờ kết hợp sức mạnh AI và công nghệ viễn thám, góp phần nâng cao khả năng chuẩn bị và ứng phó với thiên tai.
Theo các chuyên gia, một số khu vực hiện nay vẫn thiếu dữ liệu chất lượng cao để huấn luyện mô hình AI, khiến việc dự đoán kém chính xác hơn. Ngoài ra, hạ tầng mạng và thiết bị cảm biến ở nhiều quốc gia đang phát triển còn hạn chế, chưa đủ để hỗ trợ các hệ thống cảnh báo AI vận hành hiệu quả và đồng bộ.
Bên cạnh đó, nguy cơ xảy ra cảnh báo sai (false alarm) có thể gây hoang mang cho cộng đồng nếu không được kiểm chứng và điều chỉnh phù hợp.
Dù vậy, AI cảnh báo thiên tai được kỳ vọng sẽ tiếp tục phát triển mạnh, nhất là khi kết hợp với IoT và mạng 5G giúp truyền dữ liệu siêu nhanh. Các hệ thống cảnh báo đa ngôn ngữ qua điện thoại, loa phát thanh, mạng xã hội sẽ tiếp cận người dân một cách linh hoạt hơn.
Ngoài ra, chia sẻ dữ liệu xuyên biên giới sẽ giúp AI học hỏi tốt hơn, tăng độ chính xác dự báo, đặc biệt với các thảm họa có tính chất khu vực như sóng thần hay bão nhiệt đới.
