Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, và giảm thiểu rủi ro lũ, ngập lụt là một trong những lĩnh vực mà AI đã và đang mang lại nhiều lợi ích quan trọng. Công nghệ AI đang mở ra nhiều cơ hội mới trong việc giảm thiểu rủi ro lũ, ngập lụt, từ dự báo, giám sát, quản lý đến ứng phó. Việc tích hợp AI với các công nghệ khác như IoT, mô hình toán, drone, và viễn thám không chỉ giúp nâng cao hiệu quả mà còn tạo ra các giải pháp toàn diện và bền vững. Tuy nhiên, để tối ưu hóa lợi ích từ AI, cần phải đầu tư vào hạ tầng dữ liệu, nâng cao khả năng giải thích của mô hình, và xây dựng các chiến lược ứng phó linh hoạt và toàn diện.

Xu thế cải tiến và ứng dụng, tích hợp các công nghệ mới vào các nền tảng tính toán hiện có trong các hoạt động phòng chống thiên tai là xu thế tất yếu hiện nay. Các công nghệ tính toán dự báo cảnh báo lũ dựa trên các mô hình toán thủy văn thủy lực là nền tảng chính và rất khó có thể thay thế trong tương lai, tuy nhiên việc tích hợp các công nghệ mới vào các nền tảng tính toán thủy văn, thủy lực hiện nay có thể dễ dàng làm cho các mô hình toán có thể dự báo được sớm hơn, xa hơn, chính xác hơn nhờ vào các công nghệ phân tích xử lý dữ liệu đầu vào tốt hơn (công nghệ máy học, AI), kết nối trực tuyến với các nguồn dữ liệu dự báo (công nghệ số);  cung cấp được thông tin kết quả nhanh chóng và hiệu quả hơn (công nghệ số) cũng như dễ dàng trong việc hiệu chỉnh lại mô hình tính toán theo thời gian (công nghệ viễn thám, công nghệ máy học và AI).

Dự án tập trung vào việc kết hợp các mô hình toán (VD: mô hình ABIMO, mô hình thủy động lực) với những phương pháp trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đại như công nghệ học sâu (deep learning), AI hiện (XAI). Thông qua việc sử dụng dữ liệu đo đạc mực nước, lượng mưa, bản đồ địa hình và ảnh viễn thám, hệ thống sẽ phân tích và dự đoán được các khu vực có nguy cơ ngập lũ, cũng như thời gian và quy mô diễn biến. Bên cạnh đó, việc tận dụng thông tin từ mạng xã hội và các nguồn dữ liệu mở khác giúp hệ thống nhận biết sớm các dấu hiệu bất thường, hỗ trợ đáng kể trong công tác chuẩn bị và ứng phó khẩn cấp.

Hình ảnh: Ảnh chụp từ trên cao trận ngập lụt tại làng Schuld, gần Adenau, phía Tây Đức năm 2021 (Ảnh: Christoph Reichwein/DPA/AFP)

Trong quá trình hợp tác nghiên cứu, các chuyên gia của KWB và Viện QHTL sẽ phối hợp thu thập, kiểm định và đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Kế đến, các mô hình thủy động lực và cân bằng nước được áp dụng để mô phỏng cũng như dự báo tình hình lũ. Sau đó, kết quả từ mô phỏng được tích hợp với thuật toán AI nhằm nâng cao độ chính xác và tốc độ cảnh báo. Cuối cùng, hệ thống sẽ tổng hợp thành các thông tin trực quan trên bảng điều khiển (dashboard), đồng thời phát đi cảnh báo kịp thời cho các bên liên quan như chính quyền địa phương và người dân.

Cơ chế cảnh báo được thiết kế ưu tiên tính dễ sử dụng và phổ biến đến nhiều đối tượng khác nhau. Nhờ khả năng tự động phân tích, hệ thống giúp nhà quản lý và người dân nhận được thông tin chính xác về mức độ, phạm vi ngập lũ dự kiến. Bằng cách đó, biện pháp ứng phó có thể được triển khai nhanh chóng, hạn chế tối đa thiệt hại về người và tài sản.

Dự án cũng được thử nghiệm ở hai địa điểm điển hình, bao gồm thành phố Huế (Việt Nam) và thành phố Solingen (Đức). Đây là hai khu vực thường xuyên chịu ảnh hưởng của lũ lụt, gây thiệt hại nghiêm trọng. Các công nghệ được phát triển trong dự án sẽ được kiểm nghiệm và đánh giá hiệu quả thực tế của hệ thống tại hai vùng nghiên cứu điển hình này. Qua đó, mô hình và kinh nghiệm triển khai có thể được nhân rộng cho nhiều khu vực đô thị khác trong tương lai.

Hình ảnh: Mô hình dự báo chất lượng nước sử dụng công nghệ học máy do KWB phát triển

Thành công của dự án hứa hẹn đem lại nhiều lợi ích thiết thực. Trước hết, hệ thống cảnh báo lũ sớm sẽ giúp giảm thiểu thiệt hại về người và của, đồng thời nâng cao ý thức cộng đồng về biến đổi khí hậu và phòng chống thiên tai. Bên cạnh đó, mối quan hệ hợp tác khăng khít giữa KWB và Viện QHTL là tiền đề quan trọng để mở rộng nghiên cứu liên ngành, củng cố nền tảng khoa học và chia sẻ công nghệ trong lĩnh vực quản lý tài nguyên nước.

Với sự kết hợp hài hòa giữa kinh nghiệm, dữ liệu và công nghệ, dự án này chính là minh chứng rõ nét cho tinh thần hợp tác quốc tế hướng đến tương lai bền vững. Trong thời gian tới, hai bên sẽ tiếp tục hoàn thiện mô hình, triển khai thử nghiệm và chia sẻ kết quả, tạo ra nền tảng khoa học vững chắc để bảo vệ cộng đồng khỏi những rủi ro khó lường của thiên tai.

Để biết thêm thông tin chi tiết, vui lòng liên hệ:

Phòng Đào tạo, Hợp tác quốc tế (htqt@iwrp.gov.vn)

1. Tags