AI tạo nên cuộc cách mạng dự báo thiên tai

Tại Thụy Sĩ, các nhà nghiên cứu đang huấn luyện mô hình AI trên khoảng 100 petabyte dữ liệu khí hậu của Cơ quan Hàng không vũ trụ Mỹ (NASA), với kỳ vọng phát hiện sớm những dấu hiệu bất thường và đưa ra cảnh báo nhanh hơn, qua đó góp phần cứu sống nhiều người.

Sóng lớn khi gió to do ảnh hưởng của bão Dolpin tại tỉnh Chiết Giang, Trung Quốc ngày 9/8/2026. Ảnh: THX/TTXVN

AI ngày càng được ứng dụng trong dự báo thời tiết, khí hậu và cảnh báo thiên tai nhờ khả năng xử lý dữ liệu với tốc độ vượt trội. Khác với phương pháp truyền thống phải sử dụng các phương trình toán học để mô phỏng những quá trình phức tạp trong khí quyển và đại dương, các mô hình thống kê dựa trên AI có thể nhận diện nhanh các hình thái thời tiết và tìm ra những dấu hiệu bất thường trong khối dữ liệu khổng lồ.

Tại Viện Công nghệ Liên bang Thụy Sĩ Zurich (ETH), các nhà nghiên cứu đã sao chép gần 6 tỷ tệp dữ liệu công khai của NASA, với tổng dung lượng khoảng 100 petabyte, vào các máy chủ đặt cạnh siêu máy tính Alps. Giáo sư Reto Knutti, người đứng đầu Trung tâm Mô hình hóa hệ thống khí hậu (C2SM) thuộc ETH, cho biết quá trình này mất khoảng một năm.

Theo Giáo sư Knutti, một mô hình AI có thể thực hiện dự báo thời tiết toàn cầu trong nhiều ngày chỉ khoảng một phút, thay vì mất nhiều giờ như phương pháp truyền thống. Dù chi phí huấn luyện ban đầu lớn, chi phí vận hành các mô hình này tương đối thấp, cho phép chạy dự báo liên tục với tần suất cao để phát hiện các hình thái thời tiết nguy hiểm. Khả năng này đặc biệt có ý nghĩa đối với cảnh báo sớm thiên tai. Không phải mọi thảm họa đều có thể dự báo, song những dấu hiệu nguy cơ như lở đất, lở băng có thể được nhận diện từ dữ liệu vệ tinh nếu được phân tích đủ nhanh và chính xác.

Giáo sư Knutti dẫn trường hợp làng Blatten của Thụy Sĩ, nơi xảy ra vụ lở băng hồi tháng 5 năm ngoái. Dữ liệu vệ tinh đã ghi nhận những dấu hiệu bất thường từ hơn một năm trước. Nhờ theo dõi sát, chính quyền đã sơ tán toàn bộ người dân một tuần trước khi khối băng sụp xuống, tránh được thương vong hàng loạt.

Mới đây, tạp chí Nature cũng công bố kết quả phân tích ảnh vệ tinh cho thấy một số dấu hiệu cảnh báo trước thảm họa xảy ra tại Nepal ngày 26/8. Theo các nhà nghiên cứu, nếu được phát hiện sớm, những dấu hiệu này có thể giúp xác định khu vực có nguy cơ cao để tăng cường giám sát.

Những trường hợp trên cho thấy dữ liệu vệ tinh, kết hợp với năng lực xử lý của AI, đang mở ra hướng tiếp cận mới trong phòng ngừa thiên tai. Thay vì chỉ dự báo dựa trên những mô hình đã biết, các hệ thống AI có thể liên tục rà quét lượng dữ liệu khổng lồ để tìm kiếm những dấu hiệu bất thường mà con người khó nhận diện trong thời gian ngắn. Đây có thể trở thành một công cụ quan trọng để nâng cao năng lực cảnh báo sớm và giảm thiểu thiệt hại do thiên tai.