AI có thể cứu chúng ta khỏi thảm họa thiên nhiên?

Thiên tai vô cùng nguy hiểm. Chúng tốn kém về mặt tài chính nhưng cũng thường đi kèm với nguy cơ mất mạng. Mặc dù công nghệ đã được cải tiến để dự đoán những sự kiện này nhưng các nhà nghiên cứu vẫn chưa hoàn thiện nó.

Tuy nhiên, AI có thể là bước tiến lớn tiếp theo trong lĩnh vực dự báo thảm họa. Với khả năng học và được dạy lại, trí tuệ nhân tạo cho thấy rất nhiều hứa hẹn trong việc giảm thiểu thiệt hại. Nhưng liệu nó có thể thực sự cứu chúng ta khỏi thảm họa thiên nhiên?

Dạy phần mềm bằng dữ liệu

Các nhà khoa học đã dự đoán trí tuệ nhân tạo có thể giúp dự đoán thảm họa thiên nhiên như thế nào. Một mô hình như vậy phân tích dữ liệu thời tiết trong 40 năm qua với độ chính xác kém hơn nhưng tốc độ nhanh hơn nhiều. Những dự báo này có thể trở nên chính xác hơn với thời gian đánh giá nhanh hơn khi các lập trình viên điều chỉnh và dạy lại mô hình của họ. Nhờ tiềm năng học hỏi này, AI có khả năng thông báo cho công chúng về các thảm họa thiên nhiên với độ tin cậy ngày càng cao.

Khả năng thu thập và giải thích lượng lớn dữ liệu của trí tuệ nhân tạo sẽ tỏ ra có lợi. Do biến đổi khí hậu, thời tiết Trái đất trở nên khó lường hơn rất nhiều. Để người dân và doanh nghiệp để chuẩn bị ứng phó với thiên tai, họ cần biết những sự kiện này có thể xảy ra khi nào và ở đâu. Các nhà nghiên cứu cũng đang mở rộng AI sang các sự kiện không liên quan đến thời tiết như động đất và cháy rừng.

“Dự báo bằng trí tuệ nhân tạo có thể trở nên chính xác hơn với thời gian đánh giá nhanh hơn khi các lập trình viên điều chỉnh và dạy lại mô hình của họ” 

AI dự đoán thảm họa như thế nào

Sau khi các nhà khoa học dạy chương trình về những hiện tượng tự nhiên này, chương trình có thể tìm hiểu những dấu hiệu cần chú ý. Với điều này, trí tuệ nhân tạo có thể xác định chính xác hơn khi nào thảm họa sẽ xảy ra và mức độ nguy hiểm của chúng.

Lũ lụt

Năm 2018, Google bắt đầu triển khai AI để dự đoán lũ lụt ở Ấn Độ. Kể từ khi ra mắt, chương trình này hiện đã mở rộng sang Bangladesh, cho phép hầu hết 250 triệu người nhận được thông báo về lũ lụt nghiêm trọng. Họ sử dụng dữ liệu cũ hơn và được thu thập gần đây để hướng dẫn phần mềm cách nhận biết các dấu hiệu của một thảm họa tiềm ẩn. Thông qua nghiên cứu được thực hiện với Yale, Google phát hiện ra rằng 65% người dân nhận được thông báo về những trận lũ lụt này đã chọn chuẩn bị hoặc sơ tán.

Hiện tại, họ đang tìm cách mở rộng sang nhiều nơi hơn ở Bangladesh và nhận được những cảnh báo này nhanh hơn. Vào năm 2020, họ đã tăng gấp đôi thời gian dự báo, cho phép mọi người chuẩn bị cho thêm một ngày. Google cũng đang thông báo cho những khu vực bị ảnh hưởng bởi lũ lụt này về lượng nước có thể có và ở đâu. Khi AI của họ học hỏi, nó có thể tiếp tục cung cấp cho mọi người thông tin chính xác về mức độ ảnh hưởng của lũ lụt đến họ.

“Google đã sử dụng dữ liệu cũ hơn và được thu thập gần đây để hướng dẫn phần mềm của họ cách nhận biết các dấu hiệu của một thảm họa tiềm ẩn.” 

Động đất

Một nhóm các nhà địa chất học đã bắt đầu sử dụng máy học để dự đoán động đất. Trong phòng thí nghiệm, AI của họ đã có thể đánh giá chính xác khi cái gọi là “động đất trong phòng thí nghiệm” sẽ xảy ra. Các thí nghiệm khác ở châu Âu đã tái tạo thành công những phát hiện của họ.

Gần đây, Paul Johnson thuộc nhóm nghiên cứu ban đầu đã xuất bản một bài báo về thử nghiệm thực địa các trận động đất trượt chậm ở Tây Bắc Thái Bình Dương của Hoa Kỳ. Mô hình của họ có thể xác định thời điểm bắt đầu của những trận động đất này vài ngày trước khi chúng xảy ra và họ hy vọng sẽ thu được kết quả ngày càng tốt hơn.

Mặc dù có một số lời chỉ trích về việc cố gắng dự đoán các trận động đất, nhưng các nhà khoa học này đồng ý rằng chúng chỉ là một dạng hiện tượng tự nhiên khác và dự đoán của họ sẽ không khác.

Cháy

Krisha Rao – bằng tiến sĩ. sinh viên tại Đại học Stanford – đã phát triển AI để dự đoán lượng nhiên liệu có thể xảy ra cháy rừng. Phần mềm xác định độ ẩm của lá rừng bằng cách sử dụng vi sóng. Nếu vệ tinh thu được một lượng lớn sóng phản xạ lại từ lá cây thì nguy cơ cháy sẽ thấp hơn. Người mẫu của anh ấy đã được thử nghiệm ở 12 tiểu bang của Hoa Kỳ và độ chính xác đạt khoảng 70%.

Mặc dù mỗi đám cháy là duy nhất nhưng các nhà nghiên cứu hy vọng AI có thể giúp ích. Khi phần mềm tiếp tục tìm hiểu về các yếu tố khác nhau, tỷ lệ dự đoán chính xác của nó có thể tăng lên.

“Mô hình của [Rao] đã được thử nghiệm ở 12 tiểu bang của Hoa Kỳ và có độ chính xác khoảng 70% [trong việc xác định nguy cơ hỏa hoạn].”

Bão và lốc xoáy

Các mô hình dự báo bão trước đây không chính xác vì chúng phức tạp. Tuy nhiên, các nhà khoa học tại Phòng thí nghiệm quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương có thể đã tìm ra cách sử dụng AI để đo lường những độ phức tạp này một cách đáng tin cậy hơn. Họ đã dạy phần mềm của họ về kết nối giữa hành vi của bão, tốc độ gió, nhiệt độ nước và không khí. Các nhà nghiên cứu này tin rằng mô hình của họ có thể dự đoán những cơn bão này sẽ hoạt động như thế nào khi chúng đang diễn ra và khi khí hậu thay đổi.

Năm 2020, Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia bắt đầu thử nghiệm khả năng dự báo lốc xoáy và mưa đá bằng AI. Ở cả bờ biển phía đông và phía tây, mô hình của họ đã cải thiện đáng kể độ chính xác của các dự báo truyền thống. Ngoài việc dự đoán nơi các cơn bão xảy ra, trí tuệ nhân tạo của họ còn xác định liệu chúng có gây ra nhiều thiệt hại hơn từ mưa đá hay gió hay không. Nó sử dụng khoảng 40 yếu tố khí quyển khác nhau để tìm ra các mẫu và đưa ra quyết định của nó.

Sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo thiên tai

Công nghệ dự báo hiện tại có độ tin cậy hợp lý nhưng có thể được cải thiện. AI có thể chính là sự cải tiến mà nó cần. Vì nó có thể phân tích các mô hình và đưa ra dự đoán nhanh hơn con người nên các nhà khí tượng học và các nhà khoa học khác có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định thời tiết khắc nghiệt trước khi nó xảy ra chính xác hơn. Khả năng học và học lại của nó có thể cứu được nhiều người hơn khỏi thảm họa thiên nhiên.

Ngoài ra, đọc 10 cách sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục