Do ảnh hưởng của biến đổi khí hậu, các loại hình thiên tai diễn ra ngày càng phức tạp, bất thường, khó dự đoán và không theo quy luật. Để giảm đến mức thấp nhất thiệt hại do thiên tai gây ra thì công tác dự báo cần phải có độ chính xác cao, nhằm giúp các bộ, ngành, địa phương đưa ra những giải pháp đối phó phù hợp. Trước đòi hỏi cấp thiết đó, ngành khí tượng - thủy văn (KTTV) đã có những bước đi đột phá, nhất là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực khí tượng - thủy văn.
 

Hiện nay việc sử dụng các số liệu quá khứ và ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI đã tạo ra các sản phẩm được sử dụng rộng rãi và trong lĩnh vực KTTV thì xu thế ứng dụng AI đã có những kết quả khả quan. Tổng cục KTTV đã có định hướng và quan tâm đặc biệt đến xu thế này để đưa ra các cảnh báo, dự báo, đồng hóa số liệu, thông tin truyền thông và coi việc ứng dụng AI để nâng cao chất lượng dự báo là tất yếu.
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.
Một loại hình thiên tai luôn là thách thức đối với công tác cảnh báo, dự báo của ngành KTTV là lũ quét, sạt lở đất. Thực tế đã cho thấy, 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. 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 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.
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.

Nguồn: Văn phòng Viện Nghiên cứu sáng chế và Khai thác công nghệ./.