Không còn phụ thuộc hoàn toàn vào các mô hình thống kê truyền thống, các "bộ não số" giờ đây có khả năng xử lý hàng tỷ dữ liệu mỗi giây, giúp đưa ra những dự báo về bão, lũ quét và sạt lở đất với độ chính xác và thời gian thực chưa từng có. Đây chính là "lá chắn" công nghệ giúp giảm thiểu thiệt hại và bảo vệ sự an toàn cho hàng triệu người dân dọc dải đất hình chữ S. Sức mạnh của AI nằm ở khả năng học sâu (Deep Learning) từ các dữ liệu lịch sử kết hợp với các thông số thời gian thực từ mạng lưới trạm quan trắc và vệ tinh thế hệ mới. Hệ thống có thể nhận diện những dấu hiệu bất thường nhỏ nhất của áp thấp nhiệt đới hay sự tích tụ độ ẩm trong lòng đất để phát đi cảnh báo trước khi thảm họa xảy ra.

Từ dữ liệu vệ tinh đến dự báo đường đi của bão

Việc kết hợp dữ liệu từ vệ tinh đa phổ và radar thời tiết cho phép AI xây dựng các mô hình mô phỏng bão 3D với độ chi tiết cao. Hệ thống có thể dự đoán không chỉ hướng di chuyển mà còn cả cường độ và lượng mưa chính xác cho từng khu vực nhỏ cấp phường, xã. Quá trình xử lý dữ liệu diễn ra liên tục: AI quét qua các tầng khí quyển để tìm ra sự tương quan giữa nhiệt độ mặt nước biển và tốc độ gió. Về tốc độ, thay vì mất vài giờ để chạy mô hình như trước đây, AI chỉ mất vài phút để đưa ra các kịch bản đổ bộ khác nhau với độ tin cậy cao.

Theo TS. Nguyễn Hoàng Hiệp, chuyên gia về mô hình hóa khí hậu, sự can thiệp của AI đã làm thay đổi hoàn toàn cục diện dự báo bão. "Trước đây, chúng ta thường dự báo dựa trên kinh nghiệm và các mô hình vật lý có độ trễ lớn. Giờ đây, AI có thể tự học từ các cơn bão trong quá khứ để nhận diện các mẫu hình tương tự, giúp thu hẹp sai số khoảng cách đổ bộ xuống dưới 30 km, một con số đầy ấn tượng giúp ích rất lớn cho công tác di dời dân cư," TS. Hiệp chia sẻ.

Giải bài toán lũ quét và sạt lở đất vùng cao

Lũ quét và sạt lở đất luôn là nỗi ám ảnh tại các vùng núi phía Bắc và miền Trung do tính bất ngờ và sức tàn phá khủng khiếp. Tuy nhiên, bằng cách lắp đặt các cảm biến thông minh (IoT) đo độ ẩm đất, mực nước suối và kết hợp với dữ liệu lượng mưa từ AI, các "bản đồ rủi ro" được cập nhật theo từng phút. Hệ thống cảnh báo thông minh hoạt động theo nguyên tắc: Khi độ bão hòa nước trong đất đạt ngưỡng nguy hiểm, hệ thống sẽ tự động gửi thông báo khẩn cấp qua tin nhắn và loa phát thanh địa phương. Đồng thời, AI sử dụng dữ liệu LiDAR để phân tích cấu trúc địa chất, xác định những điểm có nguy cơ sạt lở cao ngay cả khi chưa có mưa lớn.

Anh Lê Văn Mạnh, một cán bộ quản lý rủi ro thiên tai tại Quảng Nam, cho biết: "Nhờ hệ thống cảnh báo sớm dựa trên AI, chúng tôi có thêm thời gian vàng từ 6 đến 12 tiếng để tổ chức sơ tán bà con ở những khu vực xung yếu. Sự chủ động này đã cứu sống rất nhiều người trong các đợt mưa lũ kỷ lục vừa qua." Việc cá nhân hóa thông báo đến từng khu vực nhỏ đã giúp giảm bớt tâm lý hoang mang nhưng vẫn đảm bảo sự cảnh giác tối đa cho người dân.

Thách thức và tương lai của công nghệ dự báo tại Việt Nam

Dù đạt được nhiều thành tựu, việc ứng dụng AI vẫn đối mặt với thách thức về chất lượng dữ liệu đầu vào và sự thiếu hụt các trạm quan trắc tại các vùng sâu, vùng xa. Bên cạnh đó, việc đào tạo nhân lực có khả năng vận hành và hiểu sâu về thuật toán AI khí tượng là một yêu cầu cấp bách. Tương lai của dự báo thiên tai tại Việt Nam sẽ là sự phối hợp giữa "Trí tuệ nhân tạo" và "Kinh nghiệm dân gian". AI cung cấp các con số chính xác, nhưng sự am hiểu về địa phương của con người mới giúp các quyết định ứng phó trở nên hiệu quả nhất.

Việc xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu mở, nơi thông tin thiên tai được chia sẻ thông suốt từ trung ương đến từng người dân, sẽ là mục tiêu hàng đầu trong những năm tới. Công nghệ không thể ngăn bão lũ xảy ra, nhưng công nghệ hoàn toàn có thể giúp chúng ta không còn bị bất ngờ trước thiên nhiên. Sự đầu tư bài bản vào AI và Big Data chính là sự đầu tư cho sự bình yên và phát triển bền vững của đất nước trước những thử thách của thời đại mới./.