Thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo khí tượng thủy văn

Nhân viên Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Bắc Trung Bộ duy tu, bảo dưỡng máy đo mưa, đo bức xạ, đo nhiệt độ tự động. Ảnh minh họa: Thế Duyệt/TTXVN

Hội thảo được tổ chức theo hình thức trực tiếp tại Tổng cục Khí tượng thủy văn và trực tuyến với các Đài Khí tượng thủy văn khu vực, Đài Khí tượng thủy văn các tỉnh, thành phố trên toàn quốc.

Phát biểu tại Hội thảo, ông Hoàng Đức Cường, Phó Tổng cục trưởng, Tổng cục Khí tượng thủy văn khẳng định, ngành Khí tượng thủy văn có thời gian dài ứng dụng công nghệ thông tin, công nghệ số, trí tuệ nhân tạo (AI). Trí tuệ nhân tạo có vai trò rất quan trọng trong hoạt động nghiệp vụ của ngành Khí tượng thủy văn.

Hội thảo này nhằm trao đổi và đề ra các giải pháp thúc đẩy việc nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực khí tượng thủy văn trong đó tập trung vào khả năng ứng dụng công nghệ Big data (dữ liệu lớn) và trí tuệ nhân tạo để quản lý thông tin, dữ liệu khí tượng thủy văn; chia sẻ, cập nhật kinh nghiệm, nắm bắt góc nhìn chuyên gia về nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và ứng dụng trong lĩnh vực khí tượng thủy văn.

Bà Bùi Thị Liên Hương, Vụ Công nghệ cao, Bộ Khoa học và Công nghệ cho biết, trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực công nghệ nền tảng của Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, góp phần quan trọng tạo bước phát triển đột phá về năng lực sản xuất, nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia, thúc đẩy phát triển kinh tế tăng trưởng bền vững. Đẩy mạnh nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đưa trí tuệ nhân tạo trở thành lĩnh vực công nghệ quan trọng của Việt Nam trong cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư để đạt mục tiêu đến năm 2030, Việt Nam trở thành trung tâm đổi mới sáng tạo, phát triển các giải pháp và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong khu vực ASEAN và trên thế giới.

Chia sẻ về ứng dụng dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực khí tượng thủy văn, ông Vũ Hoàng Long, chuyên gia tư vấn, Tổng công ty Giải pháp doanh nghiệp Viettel, Tập đoàn Công nghiệp Viễn thông Quân đội thông tin, ngành Khí tượng thủy văn cần xây dựng mô hình, thu thập, chuẩn hóa thông tin, dữ liệu để làm cơ sở cho các bài toán ứng dụng công nghệ 4.0, đưa ra kết quả dự báo chính xác. Ngành cũng cần thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau về hệ thống cơ sở dữ liệu tập trung, dữ liệu từ ứng dụng chuyên ngành, từ hệ thống trong trung tâm và trực tiếp từ bên ngoài.

Ngành Khí tượng thủy văn cần xây dựng kiến trúc dữ liệu khí tượng thủy văn trên cơ sở phù hợp đặc thù của ngành, đồng thời triển khai công nghệ Big data cho dữ liệu quan trắc, dữ liệu chuyên ngành. Cùng với dó, ngành kết hợp với các chuyên gia, tổ chức quốc tế trong đó có Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) trong nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo, tiến tới xây dựng và xã hội hóa dịch vụ, ứng dụng dựa trên nền dữ liệu và dự báo khí tượng thủy văn.

Cán bộ Đài Khí tượng Thủy văn Bắc Trung Bộ kiểm tra hộp quan trắc tự động. Ảnh minh họa: Bích Huệ/TTXVN

Ông Phạm Hoàng Hùng, Phó Vụ trưởng Vụ Quản lý dự báo, Tổng cục Khí tượng thủy văn cho hay, Tổng cục Khí tượng thủy văn ý thức rất rõ về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động nghiệp vụ của mình. Tuy nhiên, trong quá trình nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo, cơ sở dữ liệu chưa đủ lớn, các công cụ không đủ mạnh để phân tích, đánh giá, tổ chức, chuẩn hóa dữ liệu.

Ngoài ra, nhân lực tiếp cận, vận hành việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động chuyên môn còn thiếu, hạ tầng thông tin của ngành cần phải cải thiện, nâng cấp thêm trong tương lai...

Để thực hiện tốt việc nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành Khí tượng thủy văn, ngành cần tập trung nhân lực nghiên cứu, ứng dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo nâng cao chất lượng dữ liệu quan trắc, dự báo khí tượng thủy; tăng cường ứng dụng các công nghệ mới; thu hút, tiếp nhận, đào tạo lại nguồn nhân lực đáp ứng với yêu cầu nghiên cứu, ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo...

Tại Hội thảo, các đại biểu tham dự đã trao đổi, chia sẻ những vấn đề liên quan đến việc nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực khí tượng thủy văn.

Thắng Trung (TTXVN)