Application de l'intelligence artificielle à la prévision et à l'alerte des catastrophes naturelles

Ces dernières années, notre pays a été fortement touché par les catastrophes naturelles et le changement climatique. Tempêtes, inondations, sécheresses et glissements de terrain sont fréquents… Dans ce contexte, l'intelligence artificielle (IA) devient un puissant outil de soutien pour améliorer l'efficacité de la prévision des catastrophes naturelles, minimiser les dégâts et favoriser une intervention rapide.

Les prévisionnistes analysent les données du système Smartmet pour diffuser des bulletins de prévision et des alertes précoces en cas de catastrophes naturelles au Centre national de prévision hydrométéorologique. (Photo : HOAI LINH)

L'alerte précoce est la mesure la plus efficace pour minimiser les dommages causés par les catastrophes naturelles liées aux conditions météorologiques, climatiques et hydrologiques. De nombreuses études ont montré qu'une alerte 24 heures à l'avance réduit les dégâts d'environ 30 % par rapport à l'absence d'alerte. Par conséquent, dans un contexte de changement climatique de plus en plus complexe, avec une fréquence et une intensité croissantes des tempêtes, des fortes pluies, des inondations, des crues soudaines, des glissements de terrain, des orages et de la foudre, l'alerte précoce joue un rôle de plus en plus important.

Au Vietnam, en application de la résolution n° 57-NQ/TW du Politburo, le secteur météorologique et hydrologique a progressivement appliqué l'intelligence artificielle (IA), le big data et la transformation numérique à la surveillance et à la prévision. Depuis le début de l'année, le Département de météorologie et d'hydrologie ( ministère de l'Agriculture et de l'Environnement ) a déployé des applications d'IA à certaines étapes du processus de prévision. Plus précisément, des algorithmes d'apprentissage automatique sont entraînés à partir de données radar, d'images satellite et de la surveillance automatique afin de fournir des prévisions de précipitations à court terme avec un temps de réponse rapide et un niveau de détail élevé.

Pour identifier et déterminer l'intensité des tempêtes en mer de l'Est, l'IA est utilisée pour analyser les images satellites météorologiques afin d'identifier le centre du cyclone, d'évaluer son intensité et sa tendance de développement, et de fournir une analyse approfondie aux prévisionnistes. Ces systèmes sont encore en cours de perfectionnement, de formation approfondie et d'intégration au processus de prévision professionnelle. Cette technologie permet aux autorités de surveiller en permanence les conditions météorologiques et environnementales, fournissant ainsi des alertes précoces et des mesures d'intervention rapides pour protéger les personnes et les biens.

M. Mai Van Khiem, directeur du Centre national de prévision hydrométéorologique, a déclaré que durant la saison des tempêtes et des inondations de cette année, le secteur hydrométéorologique a utilisé l'IA dans le processus de surveillance et de prévision. Les résultats ont atteint une précision supérieure à celle des outils traditionnels.

Concernant les prévisions de tempêtes, l'erreur sur 24 heures au centre de la tempête est d'environ 90 à 110 km, ce qui correspond à la moyenne régionale. L'IA aide l'équipe à évaluer la probabilité et l'incertitude, facilitant ainsi la prise de décisions en matière de prévention des catastrophes.

Pour la prévision des fortes pluies, le modèle WRF (Mesoscale Weather System for Research and Forecasting Weather Operations) et l'ensemble régional donnent d'excellents résultats en cas de pluies généralisées, mais présentent encore des difficultés avec les pluies localisées à court terme sur des terrains complexes, où des conflits existent entre les circulations à petite échelle. Les alertes d'orages, de tornades et d'éclairs, combinées à des radars météorologiques, des images satellites, des données d'ensemble et des algorithmes de prévision immédiate, ont permis de diffuser des alertes d'orages 30 minutes à 3 heures à l'avance dans de nombreuses zones clés.

Le Département d'hydrométéorologie a identifié le principal problème scientifique et technologique de l'industrie comme étant « la maîtrise de la technologie de l'IA dans les prévisions météorologiques et hydrologiques, la construction d'un système d'IA complet pour les prévisions météorologiques et hydrologiques multi-échelles avec une grande précision et l'automatisation des opérations de prévision.

Monsieur Mai Van Khiem,
Directeur du Centre national de prévision hydrométéorologique

Selon le responsable du Département hydrométéorologique, comparés au Japon, à la Chine, à la Corée du Sud, etc., les capacités de prévision et le système de surveillance de notre pays restent limités. Par ailleurs, en raison de contraintes budgétaires, notre pays n'a pas pu investir massivement dans la science et la technologie pour la prévision hydrométéorologique et des catastrophes naturelles. De plus, l'infrastructure informatique reste faible ; les stations de surveillance sont peu nombreuses… tandis que le traitement de l'IA pour le secteur hydrométéorologique nécessite une infrastructure informatique importante, des ressources financières importantes ainsi qu'une équipe d'experts hautement qualifiés en technologies de l'information. De plus, l'infrastructure de calcul et de traitement de l'IA nécessite des puces de traitement rapides à des coûts élevés.

Face à l'évolution complexe du changement climatique et à la multiplication des phénomènes météorologiques extrêmes, la modernisation de l'hydrométéorologie et l'amélioration des capacités de prévision et d'alerte précoce sont essentielles pour protéger la communauté et l' économie . La construction et l'achèvement de systèmes de prévision et d'alerte précoce jouent donc un rôle crucial. Ils constituent également la première ligne de défense dans la prévention et l'atténuation des risques de catastrophes naturelles.

Pour ce faire, M. Mai Van Khiem a déclaré que, dans les années à venir, le secteur météorologique et hydrologique devra se concentrer sur la mise en œuvre d'un plan d'innovation global visant à améliorer les capacités de prévision et d'alerte et à contribuer efficacement à la prévention des catastrophes naturelles et au développement durable. L'objectif de ce plan est de poursuivre la mise en œuvre effective de la résolution n° 57-NQ/TW relative aux avancées scientifiques et technologiques, à l'innovation et à la transformation numérique nationale. Le Département de météorologie et d'hydrologie a identifié le principal défi scientifique et technologique du secteur comme étant la maîtrise de l'IA dans les prévisions météorologiques et hydrologiques, la construction d'un système d'IA complet pour les prévisions météorologiques et hydrologiques multi-échelles avec une grande précision et l'automatisation des opérations de prévision, a expliqué M. Mai Van Khiem.

Ainsi, le Département d'hydrométéorologie privilégiera l'application de technologies modernes telles que l'IA, le Big Data et l'Internet des objets (IoT) à l'ensemble du processus hydrométéorologique, de la surveillance à la collecte et au traitement des données, en passant par l'analyse, la prévision et la communication. La maîtrise de ces technologies contribue non seulement à améliorer la précision et l'automatisation du travail professionnel, mais ouvre également la voie au développement d'un système de prévision intelligent et multi-échelles, répondant aux besoins des populations, des autorités et des secteurs économiques dans un contexte de changement climatique de plus en plus complexe. Parallèlement, le Département se concentre sur l'amélioration des capacités de prévision des phénomènes météorologiques extrêmes, la mise en place d'un système d'alerte précoce multi-catastrophes pour garantir des informations précises et actualisées ; le développement d'une équipe de personnel hautement qualifié, en mettant l'accent sur la formation des jeunes talents pour répondre aux nouvelles exigences ; le renforcement de la communication et la sensibilisation du public au rôle de l'hydrométéorologie dans la prévention et le contrôle des catastrophes ; la promotion de la coopération internationale, la recherche d'un soutien technique et technologique et la formation des ressources humaines.

KIM OANH

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