Khí tượng thủy văn (KTTV) là một trong những ngành có thời gian dài ứng dụng công nghệ thông tin và truyền tin phục vụ công tác quan trắc, dự báo, cảnh báo KTTV. Các bài toán nghiệp vụ KTTV sử dụng đa dạng các loại mô hình toán học, vật lý, xác suất thống kê… do đó khả năng ứng dụng các công nghệ số và nổi bật hiện nay như trí tuệ nhân tạo (AI) là rất rộng mở.
Đẩy mạnh khả năng ứng dụng thực tế các đề tài về AI
Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư với các công nghệ cốt lõi trong nhóm Kỹ thuật số như Dữ liệu lớn – Bigdata, Internet vạn vật – IoT và Trí tuệ nhân tạo – AI đang từng bước thay đổi căn bản, toàn diện phương thức sản xuất, đời sống kinh tế, xã hội và tạo nên xu hướng chuyển dịch không thể đảo ngược trên toàn thế giới.
Theo Phó Tổng cục trưởng Tổng cục KTTV Hoàng Đức Cường, trong bối cảnh đó, Tổng cục Khí tượng Thủy văn (KTTV) đã nhận được nhiều sự hỗ trợ, đầu tư thông qua các chương trình, dự án, đề tài… qua đó góp phần nhanh chóng hiện đại hóa và tiếp cận với các công nghệ tiên tiến, trong đó có AI.
Thời gian qua, công tác nghiên cứu hiện tại và định hướng của Tổng cục cũng đang dần được chuyển dịch sang ưu tiên cho mảng công nghệ này. TS. Hoàng Đức Cường nhấn mạnh, Tổng cục KTTV đã có một số nghiên cứu về AI phục vụ công tác quan trắc, dự báo, cảnh báo thời tiết như dự báo đường đi của bão hoặc phân tích ảnh radar, vệ tinh và có những kết quả nhất định dù còn khiêm tốn.
Thông tin về những nghiên cứu này, ThS. Phạm Hoàng Hùng, Phó Vụ trưởng Vụ Quản lý dự báo, Tổng cục KTTV cho biết, đối với quan trắc có các nghiên cứu gồm: Nghiên cứu, phát triển công cụ sử dụng mô hình học máy: Logistic Regression Model, Random forest và Decision Tree Classifier để tăng cường độ chính xác của thông tin dự báo dông, sét do Đài Khí tượng cao không nghiên cứu, ứng dụng từ 2022.
Ngoài ra, còn có nghiên cứu xây dựng công nghệ thị giác máy tính để tự động xác định và đo mực nước thủy văn từ hình ảnh quan trắc. Nội dung này được nhiều đơn vị nghiên cứu, trong đó có các Đài KTTV khu vực Nam Bộ, Trung Trung Bộ và Trung tâm Quan trắc KTTV.
Đối với thông tin dữ liệu, có các nghiên cứu về việc ứng dụng AI hỗ trợ công tác Thông tin dữ liệu mới chỉ được thực hiện tại cấp Trung ương, cụ thể hơn Trung tâm Thông tin và Dữ liệu KTTV có một số nghiên cứu công nghệ phân tích ảnh để phân tích, số hóa tài liệu, giản đồ tự ghi, tuy nhiên chưa được kết hợp các công nghệ học máy (ML) để tăng hiệu quả số liệu.
Đối với dự báo và cảnh báo sớm, Trung tâm Thông tin và Dữ liệu KTTV đã chủ trì thực hiện nghiên cứu giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo để nhận dạng, hỗ trợ dự báo và cảnh báo một số hiện tượng KTTV nguy hiểm (bão, mưa lớn diện rộng, không khí lạnh, lũ, nước biển dâng do bão). Sản phẩm của đề tài đã được tích hợp vào hệ thống nghiệp vụ nội bộ của đơn vị.
Trung tâm Dự báo KTTV quốc gia có một số đề tài nghiên cứu: 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 hạn 24 giờ bằng kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn và học máy; 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.
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 KTTV đẩy mạnh nghiên cứu, ứng dụng AI góp phần hiện đại hóa ngành
Ông Phạm Hoàng Hùng cho biết, Tổng cục KTTV ý thức rất rõ về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động nghiệp vụ của mình. Tuy vậy, trong quá trình nghiên cứu, ứng dụng AI, cơ sở dữ liệu chưa đủ lớn, các công cụ không đủ mạnh để phân tích, đánh giá, tổ chức, chuẩn hóa dữ liệu. Hơn nữa, nhân lực tiếp cận, vận hành việc ứng dụng AI vào hoạt động chuyên môn còn thiếu, hạ tầng thông tin của ngành cần phải cải thiện, nâng cấp thêm trong tương lai.
Để thúc đẩy ứng dụng AI, ThS. Phạm Hoàng Hùng cho rằng cần đẩy mạnh các đề tài đang thực hiện, đảm bảo tiến độ, chất lượng và khả năng ứng dụng thực tế; đưa các sản phẩm đề tài đã hoàn thành vào ứng dụng thực tế để đánh giá, điều chỉnh, hoàn thiện để sớm đưa vào nghiệp vụ; tăng cường các đề tài nghiên cứu về AI để hỗ trợ công tác Quan trắc và Thông tin Dữ liệu KTTV; nghiên cứu xây dựng, hoàn thiện chuẩn hóa cơ sở dữ liệu KTTV trên nền tảng công nghệ Bigdata.
Đồng thời, nâng cấp cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin đáp ứng đủ yêu cầu về an toàn, an ninh, bảo mật dữ liệu; nghiên cứu xây dựng hệ thống phổ biến thông tin dự báo, cảnh báo ứng dụng công nghệ AI để hướng đối tượng; lồng ghép nhu cầu đào tạo vào chương trình đào tạo trong các chương trình hợp tác, dự án, đề tài… Qua đó tận dụng được nhân sự trình độ cao trong lĩnh vực khoa học, công nghệ và hướng tới việc phát triển nhân sự lâu dài.
Việt Nam có thể ứng dụng thành công AI trong KTTV như nhiều nước
Vai trò của AI cũng được nhiều nhà quản lý, chuyên gia về công nghệ đánh giá cao. Bà Bùi Thị Liên Hương, Vụ Công nghệ cao, Bộ Khoa học và Công nghệ cho biết, AI là một lĩnh vực công nghệ nền tảng của Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, góp phần quan trọng tạo bước phát triển đột phá về năng lực sản xuất, nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia, thúc đẩy phát triển kinh tế tăng trưởng bền vững.
Theo bà, đến nay, có 7/18 bộ, ngành và 22/63 tỉnh, thành phố đã ban hành Kế hoạch triển khai thực hiện Chiến lược quốc gia về nghiên cứu phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030. Chiến lược được triển khai lồng ghép trong các Chương trình, nhiệm vụ về ứng dụng công nghệ thông tin, chuyển đổi số, Chính phủ số. Các ứng dụng AI tập trung vào hoạt động chuyển đổi số, phát triển đô thị thông minh, phát triển doanh nghiệp số, y tế thông minh, cải cách thủ tục hành chính.
Để thúc đẩy nghiên cứu phát triển và ứng dụng AI trong thời gian tới, bà Bùi Thị Liên Hương đề xuất nâng cao tiềm lực và trình độ AI trong nước (nhân lực AI, tổ chức AI, hạ tầng dữ liệu, hạ tầng năng lực tính toán, hạ tầng AI); hoàn thiện các chính sách thúc đẩy đào tạo và phát triển nguồn nhân lực AI, tài năng trẻ về AI, đổi mới giáo dục, đào tạo nghề, đào tạo kỹ năng về AI.
Đài KTTV khu vực Nam Bộ ứng dụng khoa học công nghệ cao trong dự báo, cảnh báo KTTV
Bên cạnh đó, ưu tiên nguồn lực, triển khai hiệu quả Chương trình khoa học và công nghệ trọng điểm cấp quốc gia về AI giai đoạn đến năm 2030 và các chương trình, nhiệm vụ, giải pháp cụ thể khác để tăng cường năng lực AI quốc gia; hoàn thiện hệ thống tiêu chuẩn, quy chuẩn kỹ thuật quốc gia để phục vụ hiệu quả cho phát triển AI tại Việt Nam; đẩy mạnh công tác tuyên truyền về chiến lược AI; các cơ hội, thách thức để giúp doanh nghiệp định hình rõ nét về chiến lược AI.
Đại diện Vụ Công nghệ cao cũng cho rằng cần nâng cao hiệu quả của hoạt động hợp tác quốc tế; chủ động nghiên cứu, cập nhật các xu hướng phát triển AI của thế giới, đồng thời thúc đẩy hợp tác với các quốc gia, tổ chức quốc tế và các tập đoàn đa quốc gia trong trao đổi, chia sẻ các mô hình, kinh nghiệm, bài học thực tiễn về AI.
Liên quan đến các mô hình, kinh nghiệm áp dụng AI hiệu quả trên thế giới, TS. Vũ Hồng Long đến từ Tổng Công ty Giải pháp Doanh nghiệp Viettel – Tập đoàn Viettel dẫn chứng: Chương trình Phát triển của Liên Hợp Quốc (UNDP) đã tạo ra một hệ thống cảnh báo sớm đa nguy cơ (MHEWS), áp dụng Big data, ML và AI dựa trên dữ liệu do các nước cung cấp để hỗ trợ Georgia dự báo chính xác và cảnh báo sớm cho người dân, giúp giảm 30% thiệt hại nhân sự và tài chính.
Hay tại Mỹ, Tập đoàn công nghệ đa quốc gia IBM đã phát triển Big Data, xử lý Dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, được xử lý bởi Operations Risk Insight (ORI), một nền tảng Big data áp dụng AI và ML để trực quan hóa và hỗ trợ quá trình ra quyết định, đưa ra tới 26 triệu dự báo hàng ngày.
TS. Vũ Hồng Long cho rằng Việt Nam hoàn toàn có thể nghiên cứu và ứng dụng AI và Big data để quản lý thông tin, dữ liệu KTTV. Để làm được như vậy, Việt Nam cần xây dựng kiến trúc dữ liệu KTTV trên cơ sở phù hợp đặc thù ngành và kiến trúc chính phủ điện tử 2.0 của Bộ TN&MT; triển khai công nghệ Big data trên nền tảng thu thập và khai phá dữ liệu (DMP) cho dữ liệu quan trắc, dữ liệu chuyên ngành.
Đồng thời, ngành KTTV kết hợp với các chuyên gia, tổ chức quốc tế như Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) nghiên cứu các bài toán ứng dụng dữ liệu để phân tích cảnh báo, dự báo; tiến tới xây dựng và xã hội hóa các dịch vụ, ứng dụng dựa trên nền dữ liệu và dự báo KTTV.
Nguồn: Bộ tài nguyên và môi trường
