Využití umělé inteligence v předpovídání a varování před přírodními katastrofami

V posledních letech byla naše země silně zasažena přírodními katastrofami a změnou klimatu. Často se vyskytují bouře, povodně, sucha a sesuvy půdy... V této souvislosti se umělá inteligence (AI) stává mocným podpůrným nástrojem, který pomáhá zlepšit efektivitu předpovídání přírodních katastrof, minimalizovat škody a podporovat včasnou reakci.

Meteorologové analyzují data ze systému smartmet, aby mohli vydávat předpovědní bulletiny a včasná varování před přírodními katastrofami v Národním centru pro hydrometeorologické předpovědi. (Foto: HOAI LINH)

Včasné varování je nejúčinnějším opatřením k minimalizaci škod způsobených přírodními katastrofami souvisejícími s počasím, klimatem a hydrologií. Mnoho studií ukázalo, že pokud je před přírodní katastrofou varováno 24 hodin předem, škody se sníží přibližně o 30 % ve srovnání s nulovým varováním. Proto v kontextu stále složitější změny klimatu, rostoucí četnosti a závažnosti bouří, silných dešťů, povodní, bleskových povodní, sesuvů půdy, bouřek a blesků hraje včasné varování důležitější roli.

Ve Vietnamu, v souladu s usnesením politbyra č. 57-NQ/TW, meteorologický a hydrologický sektor postupně aplikuje umělou inteligenci (AI), velká data a digitální transformaci na monitorovací a předpovědní práci. Od začátku roku Ministerstvo meteorologie a hydrologie ( Ministerstvo zemědělství a životního prostředí ) nasazuje aplikace AI v některých fázích předpovědního procesu. Konkrétně jsou algoritmy strojového učení trénovány z radarových dat, satelitních snímků a automatického monitorování, aby poskytovaly krátkodobé předpovědi srážek s rychlou dobou odezvy a vysokou úrovní detailů.

Pro identifikaci a určení intenzity bouří ve Východním moři se používá umělá inteligence k analýze meteorologických satelitních snímků za účelem identifikace středu víru, posouzení intenzity a trendu vývoje bouře a podpory hloubkové analýzy pro prognostiky. Tyto systémy jsou stále v procesu zdokonalování, rozsáhlého školení a integrace do procesu podpory profesionálních prognóz. Tato technologie umožňuje úřadům průběžně monitorovat povětrnostní a environmentální podmínky, a tím poskytovat včasná varování a včasná reakční opatření na ochranu životů a majetku lidí.

Pan Mai Van Khiem, ředitel Národního centra pro hydrometeorologickou předpověď, uvedl, že během letošní sezóny bouří a povodní hydrometeorologický sektor využil umělou inteligenci v procesu monitorování a předpovídání. Výsledky dosáhly vyšší přesnosti než tradiční nástroje.

Pokud jde o předpověď bouří, 24hodinová chyba ve středu bouře je přibližně 90–110 km, což je v souladu s regionálním průměrem. Umělá inteligence pomáhá kombinovat posouzení pravděpodobnosti a nejistoty a podporuje rozhodování v oblasti prevence katastrof.

Při předpovídání silných dešťů dávají model WRF (Mesoscale Weather Network for Research and Forecasting Weather Operations) a regionální soubory poměrně dobré výsledky s rozsáhlými dešti, ale stále se potýkají s problémy s krátkodobými lokalizovanými dešti ve složitém terénu, kde dochází ke konfliktům mezi maloobjemovými cirkulacemi. Varování před bouřkami, tornády a blesky v kombinaci meteorologického radaru, satelitních snímků, souborů dat a algoritmů pro předpovídání aktuálního počasí pomohla vydávat varování před bouřkami s 30minutovým až 3hodinovým předstihem v mnoha klíčových oblastech.

Katedra hydrometeorologie identifikovala hlavní problém vědy a techniky v tomto odvětví jako „zvládnutí technologie umělé inteligence v meteorologické a hydrologické předpovědi, vybudování komplexního systému umělé inteligence pro víceúrovňovou meteorologickou a hydrologickou předpověď s vysokou přesností a automatizaci předpovědních operací“.

Pane Mai Van Khieme,
Ředitel Národního centra pro hydrometeorologickou předpověď

Podle vedoucího hydrometeorologického oddělení jsou ve srovnání s Japonskem, Čínou, Koreou atd. předpovědní kapacity a monitorovací systém naší země stále omezené. Na druhou stranu kvůli rozpočtovým omezením naše země nemohla mnoho investovat do vědy a techniky pro hydrometeorologické a přírodní předpovědi katastrof. Kromě toho je infrastruktura informačních technologií stále slabá; není zde mnoho monitorovacích stanic atd., zatímco problém zpracování dat pomocí umělé inteligence pro hydrometeorologický průmysl vyžaduje velké množství informační infrastruktury, finančních zdrojů a tým vysoce kvalifikovaných odborníků v oblasti informačních technologií. Výpočetní a zpracovatelská infrastruktura umělé inteligence navíc vyžaduje rychlé čipy za vysoké náklady.

Vzhledem ke složité situaci v oblasti klimatických změn a rostoucímu počtu extrémních povětrnostních jevů je modernizace hydrometeorologie a zlepšení kapacity pro předpovídání a včasné varování nezbytné pro ochranu komunity a ekonomiky ... Proto hraje velmi důležitou roli budování a zdokonalování systémů pro předpovídání a včasné varování. To je také považováno za první linii obrany v práci na prevenci a zmírňování rizik přírodních katastrof.

Pan Mai Van Khiem uvedl, že za tímto účelem se meteorologický a hydrologický sektor musí v nadcházejícím období zaměřit na implementaci komplexního inovačního plánu s cílem zlepšit kapacitu předpovídání a varování a efektivně sloužit práci v oblasti prevence přírodních katastrof a udržitelného rozvoje. Cílem plánu je pokračovat v efektivním provádění usnesení č. 57-NQ/TW o průlomech ve vědeckotechnickém rozvoji, inovacích a národní digitální transformaci. Ministerstvo meteorologie a hydrologie identifikovalo hlavní vědeckotechnický problém sektoru jako „zvládnutí technologie umělé inteligence v meteorologické a hydrologické předpovědi, vybudování komplexního systému umělé inteligence pro víceúrovňovou meteorologickou a hydrologickou předpověď s vysokou přesností a automatizaci předpovědních operací,“ uvedl pan Mai Van Khiem.

V souladu s tím bude katedra hydrometeorologie upřednostňovat aplikaci moderních technologií, jako je umělá inteligence, velká data a internet věcí (IoT), v celém hydrometeorologickém procesu, od monitorování, sběru a zpracování dat až po analýzu, předpovídání a komunikaci. Zvládnutí těchto technologií nejen přispívá ke zlepšení přesnosti a automatizace v odborné práci, ale také otevírá směr pro vývoj inteligentního, víceúrovňového předpovědního systému, který splňuje požadavky na služby lidem, úřadům a hospodářským sektorům v kontextu stále složitější změny klimatu. Spolu s tím se katedra zaměřuje na zlepšení kapacity pro předpovídání extrémních povětrnostních jevů, budování systému včasného varování před více katastrofami s cílem zajistit včasné a přesné informace; rozvoj týmu vysoce kvalifikovaných pracovníků se zaměřením na vzdělávání mladých lidských zdrojů, aby splňovaly nové požadavky; posilování komunikace, zvyšování povědomí veřejnosti o roli hydrometeorologie v prevenci a kontrole katastrof; podporu mezinárodní spolupráce, vyhledávání technické a technologické podpory a vzdělávání lidských zdrojů...

KIM OANH

Zdroj: https://nhandan.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-du-bao-va-canh-bao-thien-tai-post902631.html