AI hỗ trợ tăng cường cảnh báo lũ lụt nhưng không thể loại bỏ nguy cơ thảm họa

Tuy vậy, được cảnh báo trước không có nghĩa là được chuẩn bị trước. Mặc dù mưa đã được dự báo chính xác, nhưng tác động ở những khu vực bị ngập lụt thì không. Đây là thực tế cho thấy những khó khăn trong việc ứng phó với thời tiết khắc nghiệt ngày càng phổ biến.

AI đã thúc đẩy dự báo thời tiết, sử dụng một loạt các công cụ thống kê để phân tích dữ liệu lịch sử trong nhiều năm và dự đoán các mô hình, với chi phí thấp hơn so với dự báo thời tiết số truyền thống.

Công nghệ AI có thể tạo ra những dự báo cụ thể hơn trước các hiện tượng thời tiết như lũ lụt đô thị hoặc ở địa hình phức tạp như vùng núi. Ví dụ, GraphCast do Google tài trợ, một phương pháp dựa trên máy học được đào tạo trực tiếp từ dữ liệu phân tích lại, đã được phát hiện là vượt trội hơn các mô hình truyền thống. Dữ liệu phân tích lại dựa trên các dự báo trong quá khứ được chạy lại với các mô hình dự báo hiện đại để cung cấp bức tranh hoàn chỉnh nhất về thời tiết và khí hậu trước đây.

Tuy nhiên, theo các chuyên gia, vẫn còn những khoảng trống về kiến ​​thức, về cách sử dụng thông tin và đầu tư để tăng cường các mô hình thu thập dữ liệu. "Trong một số trường hợp và đối với một số biến, các mô hình AI có thể đánh bại các mô hình dựa trên vật lý, nhưng trong những trường hợp khác thì ngược lại", ông Andrew Charlton-Perez, Giáo sư Khí tượng học tại Đại học Reading ở Anh cho biết.

Một vấn đề là hiệu quả của mô hình AI chỉ tốt bằng thông tin mà nó được cung cấp. Nếu có ít dữ liệu đầu vào hoặc các sự kiện cực đoan xảy ra thường xuyên hơn vào các thời điểm khác nhau trong năm hoặc ở các khu vực khác nhau, thì thảm họa thời tiết sẽ trở nên khó dự báo hơn.

"Một phương pháp sử dụng tốt các dự báo thời tiết dựa trên AI là bổ sung và tăng cường bộ công cụ dự báo, có lẽ bằng cách cho phép chúng ta tạo ra các nhóm dự báo lớn hơn để đánh giá và diễn giải chính xác khả năng xảy ra các hiện tượng thời tiết cực đoan", Giáo sư Charlton-Perez cho biết thêm.

Truyền thông là chìa khóa

Kể từ tháng 1 năm nay, Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF), tổ chức độc lập cung cấp dự báo 4 lần 1 ngày cho các quốc gia Châu Âu, đã sử dụng Hệ thống Dự báo Tích hợp/Trí tuệ Nhân tạo (AIFS). Mô hình dự báo dựa trên dữ liệu này đưa ra nhiều dự báo nhanh chóng và dự báo dài hạn về các hiện tượng thời tiết như bão và nắng nóng.

Các chuyên gia cho biết, các số liệu của ECMWF trước trận lũ tháng 9 là chính xác.

Theo ông Thomas Wostal, người phát ngôn báo chí của Đài quan sát khí tượng GeoSphere Austria, các mô hình số của họ - bao gồm cả dự đoán của ECMWF - đã dự báo lượng mưa cục bộ là 300-400 milimét và điều này đã xảy ra. Nhưng ngay cả với các dự báo chính xác, các nhà khoa học cho biết truyền thông vẫn là chìa khóa, đặc biệt là trong bối cảnh thời tiết khắc nghiệt đang trở nên thường xuyên hơn.

"Tôi nghĩ những gì đã xảy ra với những trận lũ gần đây là rất hiếm, ngay cả khi các mô hình thời tiết nắm bắt được nó, vẫn có một mức độ không chắc chắn", bà Shruti Nath, trợ lý nghiên cứu sau tiến sĩ về dự báo thời tiết và khí hậu tại Đại học Oxford, Anh cho biết.

Theo bà, cần đưa ra cảnh báo theo hướng tăng cường truyền thông, ở mức độ nghiêm trọng mà nó có thể gây ra cho mọi người, khi đó mọi người có thể thấy chi phí của việc không hành động cao hơn nhiều so với chi phí của hành động, từ đó họ sẽ đầu tư nhiều nguồn lực hơn.

Cải thiện khả năng dự báo và tăng cường đầu tư

Theo báo cáo của Cơ quan Môi trường Châu Âu, châu lục này đang phải đối mặt với những rủi ro khí hậu cấp bách đang vượt xa các chính sách và hành động thích ứng. Nhiệt độ cực đoan, hạn hán, cháy rừng và lũ lụt sẽ trở nên tồi tệ hơn ở Châu Âu ngay cả trong các kịch bản nóng lên toàn cầu lạc quan và ảnh hưởng đến điều kiện sống trên khắp lục địa.

Sau những trận lũ lụt tàn phá một số khu vực châu Âu vào tháng 9 vừa qua, Ủy viên châu Âu phụ trách quản lý khủng hoảng, Janez Lenarcic cho biết thảm họa này không phải là điều bất thường. Ông giải thích: "Những sự kiện thời tiết khắc nghiệt này vốn chỉ xảy ra một lần trong đời giờ đây gần như xảy ra hàng năm. Thực tế toàn cầu về sự cố khí hậu đã xảy ra trong cuộc sống hàng ngày của người dân Châu Âu".

Một số doanh nhân công nghệ cho biết Châu Âu chưa sẵn sàng. Ông Jonas Torland, đồng sáng lập 7Analytics có trụ sở tại Na Uy, công ty phát triển các mô hình dự báo lũ lụt và lở đất cho biết, một số nhà quản lý rủi ro của chính phủ và doanh nghiệp tại Mỹ đã quen với việc đánh giá các mối nguy hiểm về môi trường hơn, trong khi ở châu Âu, các cơ quan chức năng còn thiếu sự sẵn sàng.

"Chúng tôi thường thấy các khoản chi tiêu lớn với sự hỗ trợ dữ liệu tối thiểu để đưa ra quyết định sáng suốt", ông Torland, người có các mô hình được sử dụng tại các thành phố Oslo, Bergen và Kristiansand cho hay. Theo ông, mặc dù AI là một thành phần quan trọng của các mô hình này, nhưng các chính phủ không đầu tư cho các giải pháp AI tiên tiến. Ông mong rằng các chính phủ sẽ tiếp tục sử dụng các nhà cung cấp dữ liệu và cố vấn cũ của họ.

Xử lý dữ liệu cũng là một thách thức vì các mô hình AI phức tạp này cần chạy các bản cập nhật mỗi giờ khi dự báo thay đổi. Điều đó đòi hỏi cả sức mạnh tính toán lớn và nhiều thời gian - đặc biệt là ở quy mô phút. Sức mạnh tính toán lớn cũng có nghĩa là cần một lượng lớn năng lượng và nước, điều này khiến các mô hình AI trở thành một phần của vấn đề vì chúng làm tăng lượng khí thải làm nóng hành tinh dẫn đến tình trạng khẩn cấp về khí hậu.

Một số công ty công nghệ lớn, như Microsoft và Google, đang khám phá việc sử dụng năng lượng hạt nhân để vận hành các trung tâm lưu trữ dữ liệu khổng lồ của họ.

Các nhà khoa học khác nhấn mạnh, ngoài việc cải thiện khả năng dự báo của mình, các cơ quan chức năng cần đầu tư vào các giải pháp vật lý, như phát triển các khu vực có thể lưu trữ nước lũ an toàn và các hệ thống cảnh báo sớm. Họ cũng cần thực hiện các cam kết hạn chế khí thải.