AI và vệ tinh: Công cụ hữu ích để theo dõi biến đổi khí hậu

Ghi lại dấu vết biến đổi

Hàng thập kỷ qua, con người phụ thuộc vào các trạm quan trắc khí tượng mặt đất để theo dõi biến đổi khí hậu. Nhưng trong bối cảnh thời tiết cực đoan, mực nước biển dâng và tan băng lan rộng trên phạm vi toàn cầu, những thiết bị đơn lẻ này không còn đủ sức nắm bắt bức tranh tổng thể. Đây là lúc vệ tinh trở thành “mắt thần” thay con người quan sát Trái Đất với độ chính xác và phạm vi chưa từng có.

Ảnh minh họa.

Tính đến năm 2024, đã có hơn 50 vệ tinh khí hậu hoạt động trên quỹ đạo, bao gồm các thiết bị từ NASA, ESA (Cơ quan Vũ trụ châu Âu), JAXA (Nhật Bản), Trung Quốc và gần đây là các công ty tư nhân như Planet Labs, GHGSat hay SpaceX. Những vệ tinh này không chỉ chụp ảnh bề mặt Trái Đất, mà còn đo lường các thông số như nồng độ khí CO₂, CH₄, độ ẩm, nhiệt độ bề mặt, tốc độ tan băng, mực nước biển và thậm chí cả thay đổi sinh khối rừng.

Một trong những bước tiến quan trọng gần đây là khả năng phát hiện “điểm phát thải nóng” – tức là các nguồn phát thải khí nhà kính đột biến, thường do sự cố công nghiệp, rò rỉ dầu khí hoặc cháy rừng. Vệ tinh GHGSat của Canada có thể phát hiện các đám mây methane từ không gian với độ chính xác cao, trong khi vệ tinh Sentinel-5P của châu Âu đang theo dõi ô nhiễm không khí theo thời gian thực.

Tại Việt Nam, việc theo dõi sụt lún và xâm nhập mặn ở Đồng bằng sông Cửu Long cũng đang được hỗ trợ bởi ảnh vệ tinh radar từ chương trình Copernicus. Dữ liệu cho thấy tốc độ sụt lún ở một số khu vực lên tới 2–3 cm mỗi năm, nhanh hơn tốc độ nước biển dâng – một chỉ dấu cảnh báo trực tiếp tới an ninh lương thực và sinh kế hàng triệu người dân vùng châu thổ.

Vệ tinh không chỉ là thiết bị quan sát mà còn là bằng chứng. Trong các hội nghị khí hậu quốc tế, số liệu vệ tinh ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc xác minh cam kết giảm phát thải của các quốc gia. Việc phát triển “vệ tinh minh bạch carbon” – như dự án Carbon Mapper của Mỹ – hứa hẹn giúp cộng đồng quốc tế kiểm tra độc lập những tuyên bố về trung hòa carbon, tránh tình trạng “greenwashing” (tô vẽ xanh).

AI – Trí tuệ đồng hành giúp đọc hiểu dữ liệu khí hậu khổng lồ

Cùng với lượng dữ liệu khổng lồ thu được từ vệ tinh, cảm biến, trạm đo và các mô hình khí hậu, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành “bộ não” giúp xử lý và biến dữ liệu thành hành động cụ thể. AI không chỉ giúp phân tích xu hướng mà còn phát hiện bất thường, đưa ra cảnh báo sớm và tối ưu hóa quyết định trong ứng phó với biến đổi khí hậu.

Một trong những ứng dụng nổi bật của AI là trong dự báo thời tiết và hiện tượng cực đoan. Google DeepMind, với mô hình GraphCast, đã tạo ra một hệ thống dự báo thời tiết ngắn hạn chính xác hơn cả nhiều mô hình vật lý truyền thống – chỉ bằng cách học từ hàng triệu bản ghi dữ liệu khí tượng quá khứ. Điều này cho phép nhận diện các đợt nắng nóng, lũ lụt hay bão mạnh sớm hơn, giúp các quốc gia có thêm thời gian chuẩn bị.

AI cũng được sử dụng để giám sát rừng và phát hiện nạn phá rừng theo thời gian thực. Tại Amazon, nền tảng AI của Microsoft kết hợp ảnh vệ tinh để phát hiện thay đổi nhỏ nhất trong màu sắc tán rừng – từ đó xác định những khu vực bị tác động do khai thác trái phép. Các tổ chức như Global Forest Watch hiện đang triển khai hệ thống tương tự tại Đông Nam Á, trong đó có Việt Nam.

Trong lĩnh vực nông nghiệp, AI đang giúp phân tích độ ẩm đất, sức khỏe cây trồng và mô hình hóa năng suất theo điều kiện khí hậu. Điều này đặc biệt hữu ích tại các khu vực chịu hạn hán kéo dài, giúp nông dân thay đổi kế hoạch gieo trồng theo diễn biến thời tiết thực tế.

Điểm đặc biệt là AI không chỉ giúp đọc dữ liệu – mà còn đang được sử dụng để “thiết kế lại” các hệ thống năng lượng và đô thị. Tại châu Âu, AI đang hỗ trợ điều phối điện gió, điện mặt trời trên toàn lưới quốc gia, tối ưu hóa công suất khi thời tiết thay đổi. Một số thành phố lớn như Singapore, Amsterdam đã dùng AI để mô phỏng kịch bản ngập lụt và lên kế hoạch xây dựng thoát nước, không gian xanh tương thích với biến đổi khí hậu.

Tuy nhiên, vẫn còn những thách thức lớn. AI và dữ liệu khí hậu thường đòi hỏi lượng điện năng và tính toán cao, đặt ra bài toán về phát thải từ các trung tâm dữ liệu. Đồng thời, việc thiếu dữ liệu tại các nước đang phát triển cũng khiến AI khó phát huy hết tiềm năng. Việc xây dựng hạ tầng dữ liệu mở, tôn trọng quyền riêng tư và đảm bảo minh bạch trong cách AI đưa ra kết luận là điều cấp thiết để công nghệ này phục vụ công bằng cho mọi người.