Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang đi vào cuộc sống một cách mạnh mẽ, thay thế nhiều công việc thủ công, tiết kiệm sức lao động, hạn chế được một số sai sót của con người. Khí tượng Thủy văn là một trong những ngành ứng dụng công nghệ thông tin khá lớn trong các hoạt động liên quan đến chuyên môn của mình và gần đây là công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Cụ thẻ, đối với công tác quan trắc, Tổng cục đã nghiên cứu, phát triển công cụ sử dụng mô hình học máy: Logistic Regression Model (LRM), Random Forest (RF) và Decision Tree Classifier (DTC) để tăng cường độ chính xác của thông tin dự báo dông, sét và đã được Đài Khí tượng cao không đưa vào ứng dụng dự báo nghiệp vụ từ năm 2022. Công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision) được nghiên cứu xây dựng để tự động xác định và đo mực nước thủy văn từ hình ảnh quan trắc.

Các công nghệ trên đã được nhiều đơn vị ứng dụng: Đài Khí tượng thủy văn khu vực Nam Bộ, Đài Khí tượng thủy văn khu vực Trung Trung Bộ, Trung tâm quan trắc Khí tượng thủy văn. Trong lĩnh vực thông tin dữ liệu, các ứng dụng trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng nghiên cứu công nghệ phân tích ảnh để phân tích, số hóa tài liệu, giản đồ tự ghi.

Trung tâm Thông tin và Dữ liệu khí tượng thủy văn đã thực hiện nghiên cứu giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo để nhận dạng, hỗ trợ dự báo, cảnh báo sớm một số hiện tượng khí tượng thủy văn nguy hiểm (bão, mưa lớn diện rộng, không khí lạnh, lũ, nước biển dâng do bão). Trung tâm đã sử dụng hệ thống dữ liệu lớn (Big Data), ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận dạng xoáy thuận nhiệt đới tương tự trong quá khứ để đưa ra các kịch bản tác động, trong dự báo mưa hạn cực ngắn...

Ngành KTTV các địa phương tiếp tục đẩy mạnh nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo khí tượng thủy văn (Ảnh minh họa).

Một số đề tài nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo như: Nghiên cứu xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong dự báo xoáy thuận nhiệt đới ở Biển Đông và ảnh hưởng đến Việt Nam hạn đến 3 ngày; nghiên cứu đổi mới công nghệ dự báo sóng biển, nước dâng do bão thời gian 24 giờ bằng kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn và nghiên cứu ứng dụng công nghệ số mới để dự báo định lượng mưa hạn cực ngắn cho khu vực trung du, miền núi Việt Nam; nghiên cứu xây dựng hệ thống giám sát, dự báo, cảnh báo ngập, triều đô thị dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo tại TP.HCM; bước đầu nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo phục vụ dự báo hạn mặn và thí điểm cho tỉnh Sóc Trăng…

Đài KTTV khu vực Trung Trung Bộ đã bước đầu có những nghiên cứu để ứng dụng công nghệ AI vào việc thu thập dữ liệu phục vụ phân tích kết quả dự báo mô hình Châu Âu để tổng hợp dữ liệu đầu vào cho bản tin KTTV. Đài KTTV khu vực Nam Bộ cũng có đề tài nghiên cứu xây dựng hệ thống giám sát, dự báo, cảnh báo ngập/triều đô thị dựa trên nền tảng AI tại Thành phố Hồ Chí Minh (triển khai thử nghiệm tại Thủ Đức); bước đầu nghiên cứu, ứng dụng AI phục vụ dự báo mặn và thí điểm cho Sóc Trăng.

Ngành Khí tượng thủy văn đặt mục tiêu đến năm 2030 phát triển ngành Khí tượng thủy văn Việt Nam đạt trình độ khoa học công nghệ tiên tiến của khu vực châu Á, đủ năng lực cung cấp thông tin, dữ liệu khí tượng thủy văn đầy đủ, tin cậy, kịp thời đáp ứng các yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội, phòng, chống thiên tai.

Để thúc đẩy tiến trình xây dựng, vận hành các hệ thống thông minh hóa, tối ưu hóa, tự động hóa các quy trình, hỗ trợ các hoạt động của ngành, Tổng cục Khí tượng thủy văn đã thành lập Ban Chỉ đạo chuyển đổi số giai đoạn 2021 - 2025. Hiện tại, Tổng cục đang triển khai các hướng nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau trong các bài toán cụ thể của ngành, trong đó ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo bão, dự báo định lượng mưa lớn, dự báo nước dâng do bão đang là hướng nghiên cứu trọng tâm ban đầu.

Đến nay, Bộ Tài nguyên và Môi trường đã xây dựng và phê duyệt Chương trình “Chuyển đổi số tài nguyên và môi trường đến năm 2025, định hướng đến năm 2030”, trong đó tập trung ứng dụng các công nghệ mới 4.0 như: mạng kết nối các đồ vật và thiết bị thông qua cảm biến, phần mềm và các công nghệ khác (IoT), tập dữ liệu có khối lượng lớn (Big data), trí tuệ nhân tạo (AI),… để thúc đẩy tiến trình xây dựng, vận hành các hệ thống thông minh hóa, tối ưu hóa, tự động hóa các quy trình, công việc.

Hiện nay, chuyển đổi số trong ngành KTTV đã và đang tập trung chính vào phương thức sản xuất ra các bản tin dự báo KTTV, ở 2 khía cạnh gồm ứng dụng được phát triển mạnh của thời kỳ 4.0 (ví dụ nhưng các công cụ mới dựa trên Big-data, AI) trong quá trình tạo ra bản tin dự báo KTTV và cả việc tiếp cận cập nhật, hỗ trợ các sản phẩm cốt lõi để dự báo viên tạo ra các sản phẩm dự báo – là dữ liệu dự báo từ các mô hình số trị, dữ liệu viễn thám trong giám sát và cảnh báo - dự báo cực ngắn.

Sản phẩm cuối cùng của những sự thay đổi này chính là một cơ sở dữ liệu dự báo KTTV dạng số sẵn sàng ứng dụng một cách linh hoạt cho mọi nền tảng và làm đầu vào cho các loại mô hình cảnh báo dự báo khác (dự báo tác động, tài chính dựa trên dự báo…).

Tổng cục đã phối hợp với các viện nghiên cứu, trung tâm nghiên cứu toán, AI cập nhật, đưa vào các công cụ mới để tăng cường được tính tự động hóa, số hóa trong việc thiết lập các loại hình bản tin dự báo KTTV, bước đầu mang lại hiệu quả nhất định. Cụ thể như việc ứng dụng triển khai hệ thống cơ sở dữ liệu dùng chung hệ thống Center Data Hub (CDH) của ngành, công cụ hiệu chỉnh dự báo số trong hệ thống hỗ trợ dự báo SmartMET để tạo ra các bản tin dự báo điểm.

Bên cạnh đó, ứng dụng công nghệ WEB-GIS trong việc tạo ra các bản tin cảnh báo cho Trung tâm hỗ trợ dự báo thời tiết nguy hiểm khu vực Đông Nam Á, thiết lập bổ sung các dự báo điểm và cho phép lựa chọn linh hoạt trên nền tảng web cho lãnh thổ nước Lào trong phạm vi của biên bản ghi nhớ giữa Việt Nam và Lào từ năm 2021 đến nay.

Trong thời gian tới, Tổng cục Khí tượng Thủy văn tiếp tục đầu tư, phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong xử lý dữ liệu, dự báo và cảnh báo khí tượng thủy văn, xây dựng hệ thống trợ lý ảo khí tượng thủy văn nhằm tự động cung cấp các thông tin thời tiết cho người dùng; ứng dụng công nghệ thực tế ảo (VR - Virtual Reality), tương tác ảo trong việc thể hiện các thông tin khí tượng thủy văn…

Nguồn:Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt đông khí tượng thủy văn