Perubahan iklim kini diidentifikasi sebagai salah satu tantangan terbesar bagi lingkungan global dan pembangunan berkelanjutan, dengan dampak yang luas baik pada ekosistem alami maupun sistem sosial-ekonomi .
Laporan internasional menunjukkan bahwa manusia adalah penyebab utama pemanasan global, dengan suhu rata-rata telah meningkat sekitar 1,1°C dibandingkan dengan tingkat pra-industri. Sejak tahun 1980, setiap dekade lebih panas daripada dekade sebelumnya, dengan konsentrasi gas rumah kaca secara konsisten mencapai tingkat rekor, menjadikan tahun-tahun terakhir termasuk yang terpanas dalam sejarah.
Vietnam adalah salah satu negara yang paling parah terkena dampak perubahan iklim, menghadapi risiko simultan dari badai dahsyat, curah hujan lebat, banjir bandang, kekeringan, kenaikan permukaan laut, intrusi air asin, dan erosi pantai. Skenario nasional menunjukkan bahwa pada akhir abad ke-21, permukaan laut dapat naik hingga 1 meter dalam skenario ekstrem, yang secara serius mengancam delta-delta besar dan banyak kota pesisir.
Studi terbaru menunjukkan bahwa Vietnam telah kehilangan persentase PDB yang signifikan akibat dampak bencana alam dan perubahan iklim; tanpa tindakan tegas, kerusakan dapat meningkat tajam di masa depan dan menghambat kemajuan dalam mencapai Tujuan Pembangunan Berkelanjutan.
Menanggapi tantangan-tantangan ini, Partai dan Negara telah menerapkan banyak kebijakan dan inisiatif yang kuat. Strategi Nasional Perubahan Iklim hingga 2050 bertujuan untuk adaptasi yang proaktif dan efektif, mengurangi kerentanan, menurunkan emisi gas rumah kaca, dan berupaya mencapai emisi nol bersih pada tahun 2050, sekaligus meningkatkan kemampuan peramalan, peringatan, dan pemantauan iklim agar setara dengan negara-negara maju. Resolusi No. 57-NQ/TW dari Politbiro tentang terobosan dalam ilmu pengetahuan, teknologi, inovasi, dan transformasi digital nasional lebih lanjut menekankan peran ilmu pengetahuan dan teknologi, termasuk AI, sebagai faktor kunci dalam meningkatkan kemampuan adaptasi dan daya saing ekonomi.
Dalam konteks ini, AI muncul sebagai alat yang disruptif, pelengkap penting bagi model iklim tradisional. Sebelumnya, model dinamika iklim global dan regional membutuhkan masalah yang kompleks, menuntut waktu komputasi dan biaya infrastruktur yang signifikan. Sekarang, AI memungkinkan waktu simulasi yang jauh lebih singkat, biaya yang lebih rendah, dan kemampuan yang lebih luas untuk membangun dan membandingkan ribuan skenario perubahan iklim. Beberapa sistem simulasi iklim berbasis pembelajaran mesin telah menunjukkan kemampuan untuk berjalan jauh lebih cepat daripada model tradisional, sambil tetap menghasilkan hasil yang sebanding mengenai tren dan distribusi suhu dan curah hujan.
Tren baru adalah mengembangkan model hibrida, menggabungkan model dinamika fisik dengan model pembelajaran mesin. Pendekatan ini tidak menggantikan tetapi melengkapi model fisik, memanfaatkan baik fondasi ilmiah yang kuat maupun kemampuan AI untuk mengoreksi kesalahan dan menangani proses nonlinier yang kompleks. Data observasi, data satelit, data model, dan data historis diintegrasikan untuk menghasilkan prakiraan yang lebih detail dan andal. AI juga digunakan untuk memparameterisasi proses fisik yang menjadi "hambatan" dalam model tradisional, seperti konveksi, awan, dan radiasi, membantu mengurangi biaya komputasi sambil mempertahankan dasar ilmiahnya.
Di Vietnam, Institut Meteorologi, Hidrologi, dan Perubahan Iklim awalnya menerapkan AI dan pembelajaran mesin untuk menyempurnakan model dan meningkatkan kualitas prakiraan curah hujan lebat, banjir bandang, dan peristiwa cuaca ekstrem. Secara bersamaan, mereka telah membangun infrastruktur digital dan sistem komputasi berkinerja tinggi untuk menangani volume data meteorologi dan hidrologi yang terus meningkat. Salah satu poin penting adalah penggunaan eksperimental AI dalam pembuatan peta banjir akibat kenaikan permukaan laut dalam kerangka proyek "Pembaruan Skenario Perubahan Iklim dan Kenaikan Permukaan Laut untuk Vietnam". Model pembelajaran mesin seperti Random Forest, XGBoost, LightGBM, dan jaringan saraf konvolusional diterapkan pada kumpulan data multi-sumber (topografi, tanah, penginderaan jauh, penggunaan lahan, hidrologi) untuk mempersingkat waktu komputasi, meningkatkan resolusi, dan meningkatkan keandalan peta banjir.
Langkah maju baru adalah integrasi hasil simulasi ke dalam sistem WebGIS, memungkinkan kementerian, departemen, dan pemerintah daerah untuk mengakses dan membandingkannya secara daring di berbagai skenario dan rentang waktu, yang secara langsung melayani perencanaan spasial, perencanaan kota, perencanaan infrastruktur, dan rencana adaptasi perubahan iklim. Ini merupakan pergeseran signifikan dari "peta statis" ke "peta digital dinamis dan interaktif," yang menghubungkan ilmu iklim dengan alat tata kelola praktis.
Di luar bidang meteorologi dan hidrologi, AI, ketika diintegrasikan dengan transformasi digital, semakin menunjukkan perannya sebagai platform tata kelola interdisipliner yang berkelanjutan.
Dalam pengelolaan sumber daya dan pertanian, AI dapat menganalisis data iklim, tanah, dan tanaman untuk memprediksi hasil panen, memantau kekeringan, mengoptimalkan irigasi, dan membantu petani dalam menyesuaikan musim tanam, varietas tanaman, dan input, sehingga mengurangi risiko dan meningkatkan efisiensi ekonomi.
Dalam pengembangan perkotaan dan infrastruktur, AI membantu mensimulasikan dampak curah hujan ekstrem, banjir, pulau panas perkotaan, dan penurunan permukaan tanah, mendukung perencanaan kota yang adaptif terhadap iklim dan mengoptimalkan transportasi, drainase, dan ruang hijau.
Di bidang keamanan lingkungan dan perencanaan kebijakan, AI dapat diintegrasikan ke dalam platform digital untuk mengukur nilai jasa ekosistem, menilai kerugian dan kerusakan, menganalisis skenario risiko, dan mendukung pengembangan strategi, rencana, dan program aksi untuk adaptasi dan mitigasi emisi.
Dalam manajemen risiko bencana, AI memainkan peran penting dalam sistem peringatan dini multi-bahaya, menganalisis data waktu nyata dari jaringan pengamatan, satelit, dan sensor untuk memberikan peringatan yang lebih awal dan lebih akurat kepada pihak berwenang dan masyarakat.
Namun, masih banyak yang perlu dilakukan agar AI benar-benar menjadi "kekuatan baru" dalam tata kelola berkelanjutan. Infrastruktur data dan komputasi Vietnam masih jauh tertinggal dari persyaratan. Data meteorologi, hidrologi, penginderaan jauh, dan sosio-ekonomi terfragmentasi, kurang terstandarisasi, dan sulit dibagikan, sementara data terbuka – fondasi penting bagi AI – belum sepenuhnya dipromosikan. Sistem komputasi berkinerja tinggi yang didedikasikan untuk pemodelan iklim dan AI terbatas dan kesulitan mendukung model pembelajaran mendalam skala besar.
Sumber daya manusia interdisipliner yang menggabungkan meteorologi-klimatologi, perubahan iklim dengan ilmu data, komputasi berkinerja tinggi, dan manajemen risiko masih kurang dan lemah. Banyak produk AI baru masih dalam tahap eksperimental dan belum terintegrasi secara mendalam ke dalam proses operasional dan pengambilan keputusan. Kerangka hukum untuk data, berbagi, keamanan, dan penggunaan AI di sektor publik masih belum lengkap; mekanisme koordinasi antara sektor meteorologi-hidrologi dan kementerian, sektor, dan daerah lain belum benar-benar lancar. Sumber daya keuangan, terutama untuk penelitian, pengembangan, dan pengoperasian jangka panjang sistem AI, masih sangat bergantung pada bantuan internasional dan proyek-proyek dukungan.
Dalam konteks ini, pengembangan dan penerapan AI dalam meteorologi, hidrologi, perubahan iklim, dan tata kelola berkelanjutan harus dianggap sebagai arah strategis, yang terkait erat dengan Strategi Perubahan Iklim Nasional, komitmen emisi nol bersih, strategi pengembangan sektor meteorologi dan hidrologi, serta program transformasi digital nasional.
Bersamaan dengan investasi pada infrastruktur digital dan komputasi, Vietnam perlu fokus pada pembangunan sistem data iklim nasional yang terpadu, mengintegrasikan data observasi, model, penginderaan jauh, dan data sosial-ekonomi, serta menciptakan landasan untuk mengembangkan model AI independen dan model hibrida dengan model fisik.
Bersamaan dengan itu, perhatian harus diberikan pada pelatihan sumber daya manusia interdisipliner, mendorong lembaga pelatihan dan lembaga penelitian untuk memasukkan AI, big data, dan pemodelan iklim ke dalam program pelatihan mereka; memperkuat kerja sama internasional dan berpartisipasi lebih dalam dalam jaringan AI dan iklim global, baik untuk mengakses pengetahuan baru maupun untuk memobilisasi sumber daya keuangan dan teknologi tambahan. Meningkatkan institusi dan kebijakan, terutama mengenai data, standar, keamanan, tanggung jawab, dan etika dalam aplikasi AI, merupakan syarat mutlak untuk penggunaan produk AI yang luas dan andal dalam pengambilan keputusan.
Di era perubahan iklim dan transformasi digital, AI bukan hanya alat teknologi, tetapi menjadi "infrastruktur lunak" tata kelola berkelanjutan. Jika Vietnam memanfaatkan peluang ini dan mengatasi hambatan dalam hal data, infrastruktur, sumber daya manusia, dan institusi, negara ini dapat mengubah tantangan iklim menjadi kekuatan pendorong inovasi dalam model pertumbuhannya, meningkatkan kemampuan peramalan, mengurangi risiko, dan membuat kemajuan yang stabil di jalan menuju pembangunan hijau, inklusif, dan berkelanjutan.
Sumber: https://mst.gov.vn/bien-doi-khi-hau-va-cuoc-dua-moi-suc-manh-cua-ai-va-chuyen-doi-so-trong-quan-tri-ben-vung-197251210181319362.htm
Komentar (0)