Sử dụng AI để cảnh báo bão lụt: Những hiệu quả và hạn chế
Tháng 9 vừa qua, nhiều nước châu Âu bị lũ lụt tàn phá, điều đã được dự đoán bởi các hệ thống dự báo thời tiết tiên tiến sử dụng AI. Dù AI cải thiện độ chính xác của dự báo nhờ phân tích dữ liệu lịch sử với chi phí thấp hơn, mang lại kết quả vượt trội so với các mô hình truyền thống, các chuyên gia vẫn cho rằng AI còn nhiều hạn chế.
Lính cứu hỏa cứu hộ người dân ở Áo khỏi nước lũ. Ảnh: Keystone
Giáo sư Andrew Charlton-Perez từ Đại học Reading (Anh) cho biết, dù các mô hình AI có thể vượt qua mô hình dựa trên vật lý trong một số trường hợp, nhưng điều này không phải lúc nào cũng đúng. Độ chính xác của các dự đoán AI phụ thuộc rất lớn vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu không đủ hoặc các sự kiện cực đoan xảy ra ngẫu nhiên trong năm và ở nhiều khu vực khác nhau, việc dự đoán thảm họa sẽ gặp khó khăn.
Giáo sư Charlton-Perez gợi ý rằng AI nên bổ sung cho các công cụ dự báo hiện có để nâng cao độ chính xác khi đánh giá khả năng xảy ra các sự kiện thời tiết cực đoan. Điều này nhấn mạnh sự cần thiết phải cải thiện liên tục việc thu thập và phân tích dữ liệu.
Kể từ tháng 1, Trung tâm Dự báo Thời tiết Châu Âu (ECMWF) đã triển khai hệ thống AI tích hợp (AIFS), giúp đưa ra dự báo dài hạn nhanh chóng cho các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt như lốc xoáy và nắng nóng. Đánh giá gần đây cho thấy hệ thống này có hiệu quả, đặc biệt trong việc dự báo mưa lớn góp phần gây ra lũ lụt vào tháng 9.
Tuy nhiên, các nhà khoa học cảnh báo rằng việc truyền đạt thông tin về tác động của thời tiết khắc nghiệt là rất quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu gia tăng. Báo cáo từ Cơ quan Môi trường châu Âu (EEA) chỉ ra rằng châu lục này đang đối diện với những rủi ro khí hậu lớn vượt xa nỗ lực thích ứng hiện tại. Hạn hán, cháy rừng, nhiệt độ cao và lũ lụt sẽ ngày càng trở nên nghiêm trọng hơn.
Một thách thức khác là việc xử lý dữ liệu, khi các mô hình AI phức tạp đòi hỏi phải được cập nhật liên tục, cần nhiều tài nguyên tính toán, góp phần làm tăng khí thải gây biến đổi khí hậu. Để giải quyết vấn đề này, các công ty lớn như Microsoft và Google đang nghiên cứu sử dụng năng lượng hạt nhân để duy trì trung tâm dữ liệu. Các chuyên gia cũng khuyến nghị đầu tư vào các giải pháp vật lý như khu vực lưu trữ nước lũ và hệ thống cảnh báo sớm, đồng thời hạn chế phát triển ở những khu vực dễ bị ngập lụt để giảm thiểu rủi ro từ biến đổi khí hậu.
