Chờ...

AI có thể nâng cao cảnh báo lũ lụt nhưng không thể loại bỏ hoàn toàn nguy cơ thảm họa

ANH - Mặc dù các hệ thống dự báo lũ lụt cải tiến với trí tuệ nhân tạo (AI) đã dự báo chính xác lượng mưa ở châu Âu, nhưng tác động lên các khu vực bị ngập lụt lại không được dự đoán đúng.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã cải thiện dự báo thời tiết bằng cách sử dụng nhiều công cụ thống kê để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán các mô hình thời tiết, đồng thời chi phí cũng thấp hơn so với các phương pháp truyền thống.

lũ lụt (1)

Khu vực bị ngập lụt ở Glucholazy, Ba Lan ngày 15/09/2024. - Ảnh: Reuters

Công nghệ AI có thể tạo ra các dự đoán cụ thể hơn cho các hiện tượng như lũ lụt hoặc trong các địa hình phức tạp như khu vực đồi núi. GraphCast, một phương pháp dựa trên máy học do Google phát triển, đã cho thấy hiệu quả vượt trội so với các mô hình truyền thống

Tuy nhiên, các chuyên gia cho rằng vẫn còn những khoảng trống về kiến thức và cách sử dụng thông tin để củng cố các mô hình thu thập dữ liệu.

Giáo sư Andrew Charlton-Perez từ Đại học Reading cho biết, hiệu quả của mô hình AI chỉ tốt khi dữ liệu đầu vào đủ chất lượng. Khi dữ liệu thiếu hoặc các hiện tượng thời tiết cực đoan xảy ra thất thường, việc dự đoán các thiên tai trở nên khó khăn hơn.

Trung tâm Dự báo Khí tượng Châu Âu (ECMWF), đã sử dụng Hệ thống Dự báo Tích hợp/Trí tuệ Nhân tạo (AIFS) từ tháng 1. Mô hình AIFS cho phép đưa ra nhiều dự báo nhanh chóng và dài hạn về các hiện tượng thời tiết như bão lốc và nắng nóng.

Theo các chuyên gia, các số liệu dự báo của ECMWF về trận lũ lụt vào tháng 9 ở Châu Âu đã chính xác.

Tuy nhiên, dù các dự báo là chính xác, việc truyền đạt thông tin vẫn rất quan trọng, đặc biệt khi biến đổi khí hậu khiến thời tiết cực đoan diễn ra thường xuyên hơn.

Theo Shruti Nath, nhà nghiên cứu về dự báo thời tiết tại Đại học Oxford, các trận lũ lụt gần đây quá hiếm (chỉ xảy ra một lần trong 150 đến 200 năm), nên dù mô hình dự báo chính xác, vẫn tồn tại mức độ không chắc chắn. Việc cảnh báo phải đủ rõ ràng về mức độ nghiêm trọng để người dân hiểu rằng việc không hành động sẽ gây ra hậu quả lớn hơn nhiều so với hành động.

Vấn đề xử lý dữ liệu cũng gặp khó khăn do các mô hình AI phức tạp cần cập nhật liên tục khi dự báo thay đổi. Điều này đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán và thời gian hơn, đặc biệt ở quy mô nhỏ.

Ngoài ra, các mô hình này cần một lượng lớn năng lượng và nước, làm tăng thêm lượng khí thải làm nóng lên toàn cầu, dẫn đến khủng hoảng khí hậu.

Các nhà khoa học nhấn mạnh rằng, chính quyền cũng cần đầu tư vào các giải pháp thực tế, như phát triển các khu vực lưu trữ nước lũ an toàn và hệ thống cảnh báo sớm.