Nghị quyết 57-NQ/TW: Công cụ đắc lực cho dự báo thiên tai

Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Quốc gia tổ chức hội thảo khoa học về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong cảnh báo xoáy thuận nhiệt đới trên Biển Đông. Ảnh: Thắng Trung/Bnews/vnanet.vn

Biến đổi khí hậu khiến các loại hình thiên tai ngày càng cực đoan, dị thường, đặt ra yêu cầu cấp thiết phải nâng cao năng lực dự báo và cảnh báo sớm. Trong bối cảnh đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành công cụ hỗ trợ hiệu quả, góp phần nâng cao chất lượng dự báo, giảm thiểu thiệt hại và tăng cường khả năng ứng phó thiên tai.

Thực hiện Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia, ngành Khí tượng Thủy văn đã từng bước ứng dụng AI, dữ liệu lớn (Big Data) và chuyển đổi số vào quan trắc, dự báo.

Theo Tiến sĩ Nguyễn Xuân Hiển, Phó Giám đốc Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Quốc gia, ngành đang đẩy mạnh ứng dụng nhiều công nghệ mới nhằm nâng cao năng lực dự báo. Nổi bật là việc tích hợp AI vào dự báo bão và thời tiết nguy hiểm, giúp cải thiện độ chính xác dự báo cường độ bão trong ngắn hạn từ 10-20%, đồng thời tự động nhận dạng vị trí, cường độ bão từ dữ liệu vệ tinh với độ chính xác trên 90%.Phó Giáo sư, Tiến sĩ Phạm Thị Thanh Ngà, Viện trưởng Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn, Môi trường và Biển cho biết: AI có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn, đa nguồn với tốc độ cao, tạo nền tảng quan trọng cho hệ thống cảnh báo sớm. Nhờ đó, việc nhận diện diễn biến thời tiết được thực hiện nhanh hơn, đồng thời phân vùng rủi ro cũng chi tiết và chính xác hơn.Các thế hệ AI tạo sinh, khi được tích hợp với nền tảng dữ liệu lớn và hệ thống dữ liệu đa lĩnh vực, đa địa phương, còn mở ra khả năng phân tích tình huống ở mức độ sâu hơn, qua đó nâng cao chất lượng dự báo và cung cấp thông tin cụ thể, sát thực tế cho từng ngành, từng địa phương phục vụ công tác quản lý và ứng phó.Trong lĩnh vực dự báo lũ, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trịnh Quang Toàn, Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam cho biết: Mô hình thuỷ văn phân bổ (WEHY) tích hợp các thuật toán AI đã dự báo tương đối tốt lưu lượng và đỉnh lũ. Trong khi đó, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Ngô Lê An, Trường Đại học Thủy lợi cho hay, kết quả thử nghiệm sử dụng AI dự báo dòng chảy hạn mùa từ số liệu mưa và dự báo hạn mùa gốc chưa hiệu chỉnh cho thấy dòng chảy dự báo có xu hướng tương đồng với số liệu thực đo.Đánh giá về vai trò của AI, Thứ trưởng Bộ Nông nghiệp và Môi trường Lê Công Thành khẳng định AI, dữ liệu lớn và các mô hình dự báo số độ phân giải cao đang giữ vai trò then chốt trong hiện đại hóa công tác dự báo khí tượng thủy văn. Các công nghệ này giúp rút ngắn thời gian xử lý dữ liệu, nâng cao độ chính xác của dự báo, hỗ trợ xây dựng các kịch bản ứng phó phù hợp và phát hiện sớm những dấu hiệu bất thường thông qua phân tích dữ liệu theo thời gian thực.Tuy nhiên, theo các chuyên gia, AI vẫn còn những hạn chế nhất định, đặc biệt là chưa thể lý giải đầy đủ các quá trình vật lý phức tạp của hiện tượng tự nhiên. Trong khi các hiện tượng thời tiết hình thành từ sự tương tác của nhiều yếu tố ở nhiều quy mô khác nhau, AI hiện chủ yếu đưa ra kết quả dự báo mà chưa giải thích được nguyên nhân, trong khi đây là thông tin quan trọng giúp người dân chủ động phòng, tránh thiên tai.Bên cạnh đó, việc phát triển AI trong lĩnh vực khí tượng thủy văn đòi hỏi hạ tầng tính toán hiện đại, nguồn lực tài chính lớn và đội ngũ chuyên gia am hiểu cả công nghệ thông tin lẫn chuyên ngành khí tượng thủy văn. Hiện nguồn nhân lực chất lượng cao còn thiếu, trong khi cơ chế đãi ngộ chưa đủ sức thu hút và giữ chân nhân lực.Để từng bước khắc phục những thách thức này, Thứ trưởng Lê Công Thành cho rằng, ngành khí tượng thủy văn cần tập trung chuyển đổi số toàn diện, xây dựng cơ sở dữ liệu lớn, hiện đại hóa hệ thống quan trắc, mở rộng mạng lưới trạm đo tự động, tăng cường khai thác dữ liệu vệ tinh và kết nối, chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan trong và ngoài nước. Đồng thời, cần phát triển nền tảng cảnh báo đa thiên tai và đưa thông tin cảnh báo đến người dân nhanh hơn, thuận tiện hơn thông qua các nền tảng số, thiết bị di động và hệ thống truyền thông đa kênh.Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Phi Lê, Viện Nghiên cứu và Ứng dụng AI, Đại học Bách khoa Hà Nội, Viện đang phối hợp với Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Quốc gia nghiên cứu, xây dựng các mô hình AI lớn được huấn luyện trên dữ liệu chuyên ngành của Việt Nam nhằm phục vụ hiệu quả công tác dự báo, cảnh báo thiên tai trong thời gian tới.Theo các chuyên gia, trong bối cảnh thiên tai ngày càng diễn biến khó lường, AI và dữ liệu lớn sẽ giữ vai trò quan trọng trong nâng cao năng lực dự báo. Tuy nhiên, để các công nghệ này phát huy hiệu quả, cần tiếp tục hoàn thiện hạ tầng dữ liệu, hệ thống quan trắc và cơ chế, chính sách. AI không thay thế vai trò của dự báo viên mà hỗ trợ giảm bớt các thao tác lặp lại, hạn chế sai sót kỹ thuật, tạo điều kiện để các chuyên gia tập trung phân tích những tình huống khí tượng thủy văn phức tạp, nâng cao chất lượng dự báo và cảnh báo phục vụ cộng đồng.