AI có thể thay thế vai trò của chuyên gia dự báo trong tương lai hay không?

Theo các chuyên gia, chuyển đổi số, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp cải thiện độ chính xác dự báo khí tượng thủy văn, đồng thời cho phép nhận dạng tự động vị trí và cường độ bão từ dữ liệu vệ tinh với độ chính xác trên cao. Trong bối cảnh thiên tai ngày càng cực đoan, công nghệ được kỳ vọng trở thành “lá chắn sớm” bảo vệ người dân và giảm thiểu thiệt hại. Vậy AI có thể thay thế vai trò của dự báo viên trong tương lai hay không? Liên quan đến vấn đề này, phóng viên đã có cuộc trao đổi với ông Mai Văn Khiêm - Giám đốc Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia, Cục Khí tượng Thủy văn, Bộ Nông nghiệp và Môi trường.

PV: Thưa ông, hiện nay Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia đang ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong dự báo như thế nào?

Ông Mai Văn Khiêm (áo xanh), Giám đốc Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia

Ông Mai Văn Khiêm: Hiện nay, tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm thử nghiệm mà đã trở thành một “trợ lý số” hỗ trợ trực tiếp cho dự báo viên ở cả hai mảng: kỹ thuật chuyên môn và nghiệp vụ vận hành.

Trong công tác nghiệp vụ, đặc biệt khi xảy ra thiên tai khẩn cấp như bão, áp thấp nhiệt đới, mưa lớn diện rộng, áp lực thời gian rất lớn, AI được sử dụng để hỗ trợ chuẩn hóa thuật ngữ chuyên môn, tự động rà soát lỗi chính tả, lỗi số liệu, định dạng bản tin; đồng thời giúp điều chỉnh văn phong theo hướng dễ hiểu hơn với người dân nhưng vẫn bảo đảm độ chính xác khoa học. Điều này giúp hạn chế sai sót kỹ thuật trước khi phát hành bản tin chính thức, nâng cao tính chuyên nghiệp và thống nhất của hệ thống thông tin.

Về mặt kỹ thuật chuyên sâu, AI đang hỗ trợ lập trình và tự động hóa xử lý dữ liệu. Thay vì thực hiện nhiều bước trung gian như trước đây, dự báo viên có thể sử dụng AI để viết nhanh các đoạn mã (Python, C++, VBA…) nhằm kết nối cơ sở dữ liệu với các nền tảng đồ họa, chuyển dữ liệu số thô từ các mô hình dự báo thành bản đồ tương tác, biểu đồ trực quan trong thời gian rất ngắn. AI cũng được ứng dụng để tự động trích xuất nội dung từ bản tin tổng hợp, tạo ra các sản phẩm chuyên biệt cho từng khu vực hoặc từng nhóm đối tượng như ngư dân, nông dân, du lịch.

Quan trọng hơn, AI hỗ trợ phân tích đồng thời hàng chục kịch bản từ các mô hình quốc tế khác nhau như IFS (ECMWF) hay GFS, đánh giá xác suất và đề xuất kịch bản có khả năng cao nhất để dự báo viên tham khảo khi ra quyết định. Trung tâm cũng đã ứng dụng AI trong nhận dạng các xoáy thuận nhiệt đới tương tự trong quá khứ để xây dựng kịch bản tác động, cũng như trong dự báo mưa cực ngắn (nowcasting) nhằm nâng cao khả năng cảnh báo sớm.

Việc ứng dụng AI không thay thế vai trò của dự báo viên, mà giúp giảm bớt các thao tác lặp lại và lỗi kỹ thuật nhỏ, để đội ngũ chuyên gia tập trung trí tuệ vào phân tích các tình huống khí tượng thủy văn nguy hiểm và phức tạp, nâng cao chất lượng dự báo và cảnh báo phục vụ cộng đồng.

PV: Theo ông, AI có thể thay thế vai trò của dự báo viên trong tương lai hay không?

Ông Mai Văn Khiêm: Tôi cho rằng, trong tương lai gần và cả trung hạn, AI không thể thay thế hoàn toàn vai trò của dự báo viên, mà sẽ là một cộng sự đặc biệt quan trọng. Không thể phủ nhận sức mạnh của AI: Khả năng xử lý dữ liệu cực nhanh, phân tích khối lượng thông tin khổng lồ từ mô hình số, vệ tinh, radar; tối ưu hóa đầu ra mô hình; phát hiện mẫu hình thời tiết; hỗ trợ dự báo ngắn hạn; nhận diện nguy cơ thiên tai sớm… Trong nhiều tình huống, AI cho kết quả rất nhanh và độ chính xác cao, đặc biệt khi có dữ liệu lịch sử lớn và các quy luật lặp lại tương đối rõ ràng.

Tuy nhiên, khí tượng thủy văn là một lĩnh vực có tính bất định cao. Biến đổi khí hậu đang làm xuất hiện nhiều hiện tượng cực đoan chưa từng có tiền lệ hoặc vượt ngoài dữ liệu quá khứ - trong khi AI học chủ yếu dựa trên dữ liệu lịch sử. Khi xuất hiện những tình huống “phi điển hình”, mô hình có thể chưa nhận diện được đầy đủ tín hiệu bất thường. Lúc này, kinh nghiệm thực địa, bản năng nghề nghiệp, tư duy phân tích tổng hợp và sự hiểu biết sâu về đặc điểm địa phương của dự báo viên trở thành yếu tố quyết định. Dự báo thời tiết không chỉ là đọc con số từ mô hình, mà là đánh giá, phản biện, kiểm định ngược với số liệu quan trắc và lựa chọn kịch bản phù hợp nhất.

Bên cạnh đó, dự báo viên không chỉ phát hành bản tin, mà còn thực hiện vai trò tư vấn cho lãnh đạo các cấp về phương án ứng phó như sơ tán dân, vận hành hồ chứa, đóng cửa cảng biển; giải thích cho báo chí; cập nhật, điều chỉnh thông tin khi tình huống thay đổi. Đây là những hoạt động đòi hỏi trách nhiệm, đạo đức nghề nghiệp và sự am hiểu thực tiễn – điều mà AI hiện chưa thể đảm đương. Vì vậy, có thể khẳng định: AI sẽ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong ngành khí tượng thủy văn, giúp dự báo nhanh hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn; nhưng AI không thay thế con người. Mô hình tốt nhất trong tương lai không phải là “AI hay dự báo viên”, mà là “AI cùng với dự báo viên” - nơi công nghệ hỗ trợ, còn con người là người ra quyết định cuối cùng..

PV: Việc tích hợp dữ liệu radar, vệ tinh và IoT đã thay đổi năng lực cảnh báo sớm như thế nào?

Ông Mai Văn Khiêm: Trước đây, mạng lưới trạm khí tượng truyền thống khá thưa thớt. Nếu một trận mưa dông cục bộ ập xuống một xã miền núi không có trạm, sẽ không có thông tin cho đến khi hậu quả xảy ra. Với các thiết bị IoT (trạm đo mưa tự động, cảm biến độ ẩm đất, trạm quan trắc mực nước giá rẻ) được lắp dày đặc thì các thông tin sẽ đến dự báo viên để phân tích và xử lý. Nếu IoT có thể đo được thông tin dữ liệu khí tượng ngày lập tức thì Radar và Vệ tinh là thị giác giúp dự báo viên nhìn được các khối mây, cấu trúc mắt bão hay các dòng xiết trên cao một cách sắc nét, mạng lưới radar giúp theo dõi sự di chuyển của các ổ mây đối lưu theo không gian và thời gian.

Theo chuyên gia, không thể phủ nhận sức mạnh của AI nhưng trong tương lai gần và cả trung hạn, AI không thể thay thế hoàn toàn vai trò của dự báo viên, mà sẽ là một cộng sự đặc biệt quan trọng.

Sự kết hợp cá dữ liệu này như chồng lớp mây vệ tinh lên lớp phản hồi radar, kết hợp với lượng mưa thực tế từ trạm IoT giúp dự báo viên có thể phát hiện đưa ra những cảnh báo sớm hơn, tin cậy hơn mà thiên tai sẽ xảy ra ở khu vực cục thể tới từng khu vực nhỏ. Việc tích hợp radar-vệ tinh-IoT đã rút ngắn thời gian dự báo, cảnh báo, tăng khả năng phát hiện thiên tai cục bộ, giảm rủi ro thiệt hại nếu cảnh báo được truyền đạt kịp thời.

PV: Chuyển đổi số trong ngành khí tượng thủy văn đang tạo ra những bước tiến cụ thể gì trong dự báo nghiệp vụ?

Ông Mai Văn Khiêm: Trước đây, việc thu nhận số liệu thủ công, xử lý rời rạc trên từng hệ thống và phát hành bản tin bằng quy trình nhiều bước thủ công,… Hiện nay, tự động thu nhận dữ liệu radar, vệ tinh, trạm tự động, đồng bộ về trung tâm Trung tâm Thông tin và Dữ liệu khí tượng thủy văn rồi cung cấp cho các đơn vị sử dụng, tích hợp vào hệ thống phân tích & hiển thị trực quan,… Giảm đáng kể thời gian xử lý, hạn chế sai sót con người. Trước đây, để chạy một mô hình dự báo số trị (NWP) cho toàn lãnh thổ, phải chờ đợi rất lâu. Việc vận hành hệ thống siêu máy tính (Cray XC40) với năng lực tính toán xấp xỉ 80 TFLOPS đã đưa ra kết quả tính toán từ mô hình nhanh chóng. Điều này cực kỳ quan trọng trong việc đưa ra bản tin dự báo bão hoặc mưa lớn sớm hơn nhiều so với trước đây.

Thay vì phân tích bản đồ Synop trên giấy A0 bằng tay, chúng tôi hiện sử dụng các màn hình cảm ứng tương tác và phần mềm phân tích hiện đại để phân tích bản đồ hằng ngày. Tự động hóa các khâu trong quy trình dự báo: Từ khâu giải mã điện khí tượng, xử lý số liệu thô đến biên tập bản tin, tự động hóa hồ sơ dự báo,… Nhiều công cụ như SmarMet, WeatherTool, Heavyrain,… hay các nền tảng WebGIS cho phép dự báo viên phối hợp thảo luận và phát hành bản tin, đảm bảo thông tin không bao giờ bị gián đoạn và nhanh chóng.

Chuyển đổi số giúp chúng tôi giảm bớt áp lực chân tay để tập trung trí tuệ vào việc phân tích các hình thái thời tiết phức tạp do biến đổi khí hậu gây ra. Mục tiêu cuối cùng là bản tin đến tay người dân, đến các cấp chỉnh quyền phải nhanh hơn, chính xác hơn và chi tiết hơn. Chuyển đổi số không còn là xu hướng, mà đã thay đổi thực chất cách chúng tôi làm dự báo hằng ngày.

Văn Ngân/VOV.VN