ການສຶກສາປະລິນຍາເອກໜຸ່ມໃນການຄາດຄະເນນໍ້າຖ້ວມ

TP - ໃນອາຍຸ 34 ປີ, ທ່ານດຣ Tran Ngoc Vinh (ນັກຄົ້ນຄວ້າຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ Michigan, ສະຫະລັດອາເມລິກາ) ເປັນຜູ້ຂຽນຫຼັກຂອງໂຄງການຄົ້ນຄວ້າທີ່ສ້າງບາດກ້າວບຸກທະລຸຂອງພະຍາກອນນໍ້າຖ້ວມໂດຍການລວມເອົາປັນຍາປະດິດ (AI) ກັບຕົວແບບທາງກາຍະພາບ, ໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງສູງກວ່າ 6 ເທົ່າ, ເຊິ່ງໄດ້ຮັບການທົດສອບໃນທົ່ວສະຫະລັດ.

ຈຸດຫັນ

ຜົນສຳເລັດຂອງທ່ານດຣ ເຈີ່ນຫງອກວິງ ແມ່ນມາຈາກການຕັດສິນໃຈຢ່າງກ້າຫານທີ່ຈະອອກຈາກເຂດສະດວກສະບາຍ ແລະ ປະສົບການທີ່ເຄັ່ງຕຶງທີ່ລາວໄດ້ປະສົບມາໃນໄລຍະຫຼາຍປີຂອງການສຶກສາ ແລະ ເຮັດວຽກຢູ່ ສ.ເກົາຫຼີ ແລະ ສະຫະລັດ. ການເດີນທາງຂອງລາວ, ຕັ້ງແຕ່ຕອນຕົ້ນທີ່ຮຽນຟີຊິກ ແລະ ຄະນິດສາດຢູ່ຫວຽດນາມ, ຜ່ານ ສ.ເກົາຫຼີ, ອາເມລິກາ, ແມ່ນເລື່ອງເລົ່າຂອງຄວາມມຸ່ງມາດປາດຖະໜາທີ່ຈະຜ່ານຜ່າຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ຄວາມປາຖະໜາຢາກຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂເພື່ອປົກປ້ອງຊຸມຊົນຈາກໄພພິບັດທຳມະຊາດ.

ຈົບການສຶກສາຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ ວິທະຍາສາດ ທຳມະຊາດ (VNU), Vinh ເລີ່ມອາຊີບເປັນນັກຄົ້ນຄວ້າຢູ່ໂຮງຮຽນເກົ່າຂອງລາວ. ​ແນວ​ໃດ​ກໍ​ດີ, ການ​ຕັດສິນ​ໃຈ​ໄປ​ສ.​ເກົາຫຼີ​ເພື່ອ​ດຳ​ເນີນ​ການ​ຄົ້ນ​ຄ້ວາ​ແມ່ນ​ຈຸດ​ຫັນ​ປ່ຽນ​ຢ່າງ​ແທ້​ຈິງ. “ຄວາມແຕກຕ່າງທາງດ້ານວັດທະນະທຳ ແລະ ພາສາເຮັດໃຫ້ຂ້ອຍຮູ້ສຶກສະເທືອນໃຈຕົນເອງ, ແລະ ຂ້ອຍມັກຈະສົງໄສວ່າຕົນເອງມີຄວາມສາມາດຮຽນຕໍ່ໄດ້ຫຼືບໍ່, ແຕ່ນັ້ນແມ່ນຈຸດຫັນປ່ຽນທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດໃນອາຊີບຂອງຂ້ອຍ, ການຢູ່ຫ່າງຈາກຄອບຄົວຂອງຂ້ອຍ, ຂ້ອຍຕ້ອງຢືນຢູ່ສອງຕີນຂອງຕົນເອງຄື: ຕັ້ງເປົ້າໝາຍຂອງຕົນເອງ, ວາງແຜນຂອງຕົນເອງ ແລະ ພະຍາຍາມບັນລຸເປົ້າໝາຍນັ້ນ,” ດຣ.

ທ່ານ Tran Ngoc Vinh ສະເໜີກ່ຽວກັບປະກົດການນ້ຳຖ້ວມຕົວເມືອງ ຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Michigan, ອາເມລິກາ

ດຽວນີ້ເບິ່ງຄືນໃນການເດີນທາງປະລິນຍາເອກເກືອບ 5 ປີຂອງລາວຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Ulsan, ເກົາຫຼີໃຕ້, ລາວຮູ້ວ່າຄວາມກົດດັນທີ່ລາວໃສ່ກັບຕົວເອງແມ່ນຍິ່ງໃຫຍ່ກວ່າຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ເບິ່ງແຍງຂອງລາວ. "ມີຊ່ວງເວລາທີ່ຊີວິດຂອງຂ້ອຍເກືອບບໍ່ສົມດຸນ: ໃນລະຫວ່າງປະລິນຍາເອກ, ຂ້ອຍມັກຈະເຮັດວຽກຫຼາຍກວ່າ 15 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ມື້, ຫຼາຍຄືນຂ້ອຍເຮັດວຽກຈົນເຖິງ 6-7 ໂມງເຊົ້າເພື່ອນອນ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນແມ່ນຊ່ວງເວລາທີ່ຫຍຸ້ງຍາກທີ່ເຮັດໃຫ້ຂ້ອຍຮູ້ເຖິງຄວາມມັກທີ່ແທ້ຈິງຂອງຂ້ອຍແລະເສັ້ນທາງທີ່ຂ້ອຍຢາກຈະດໍາເນີນ, ວາງພື້ນຖານສໍາລັບໂຄງການທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຕໍ່ມາ, "ລາວຈື່.

ພື້ນຖານຕົ້ນຕໍຂອງທ່ານດຣ Vinh ແມ່ນວິທະຍາສາດໂລກ, ໂດຍສະເພາະອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາ. ໃນໄລຍະຮຽນຈົບປະລິນຍາຕີຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລວິທະຍາສາດທຳມະຊາດ, ລາວໂຊກດີທີ່ໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມໂຄງການຄົ້ນຄວ້າຫຼາຍຢ່າງຂອງບັນດາຄູ-ອາຈານ ແລະ ໄດ້ໄປທັດສະນະສຶກສາຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນເຂດພາກກາງຂອງຫວຽດນາມ ໂດຍສຸມໃສ່ປະກົດການນ້ຳຖ້ວມ. ການ​ເດີນ​ຂະ​ບວນ​ໄປ​ຍັງ​ບັນ​ດາ​ແຂວງ​ພາກ​ກາງ, ເຫັນ​ໄດ້​ເຫັນ​ໄພ​ນ້ຳ​ຖ້ວມ​ຢ່າງ​ຮ້າຍ​ແຮງ​ທີ່​ໄດ້​ເອົາ​ຊີ​ວິດ, ຊັບ​ສິນ, ຊັບ​ສິນ​ຂອງ​ປະ​ຊາ​ຊົນ​ໄປ​ຢ່າງ​ບໍ່​ຢຸດ​ຢັ້ງ, ໄດ້​ເຮັດ​ໃຫ້​ລາວ​ມີ​ຄວາມ​ຮູ້​ສຶກ​ຫລາຍ​ຢ່າງ. ທ່ານກ່າວວ່າ "ໃນລະຫວ່າງການເຮັດວຽກ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຕໍ່ສູ້ກັບສອງຄໍາຖາມ: ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະຄາດຄະເນໄພພິບັດທໍາມະຊາດ? ແລະພວກເຮົາສາມາດເຮັດແນວໃດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເສຍຫາຍທີ່ເກີດຈາກໄພນໍ້າຖ້ວມ?", ລາວເວົ້າ.

ດຣ ເຈີ່ນຫງອກວິງ, ນັກຄົ້ນຄວ້າມະຫາວິທະຍາໄລມິຊິແກນ, ອາເມລິກາ

ເຖິງແມ່ນວ່າລາວຮັກຟີຊິກແລະມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນໃນແບບຈໍາລອງການພະຍາກອນນໍ້າຖ້ວມແບບດັ້ງເດີມ, ລາວຍັງເຫັນຂໍ້ຈໍາກັດຂອງພວກເຂົາ: "ພະລັງງານຂອງມະນຸດມີຈໍາກັດແລະບໍ່ສາມາດຄາດຄະເນໄດ້ໃນລະດັບຂະຫນາດໃຫຍ່." ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, AI ສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໄດ້ໄວແລະຖືກຕ້ອງ, ມີລະບຽບວິໄນ. ລາວເຊື່ອວ່າການສົມທົບ AI ກັບຕົວແບບທາງດ້ານຮ່າງກາຍແລະປະສົບການຂອງມະນຸດແມ່ນວິທີທີ່ຈະເອົາຊະນະຈຸດອ່ອນຂອງແຕ່ລະເຄື່ອງມື.

ຈາກຄວາມຄິດດັ່ງກ່າວ, ທີມງານຄົ້ນຄ້ວານໍາພາໂດຍລາວຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Michigan (USA) ໄດ້ດໍາເນີນໂຄງການຄົ້ນຄ້ວາ "ປັນຍາປະດິດປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະມູນຄ່າ ເສດຖະກິດ ຂອງການຄາດຄະເນໄພນໍ້າຖ້ວມໄລຍະກາງຂອງທະວີບ", ທີ່ຈະສໍາເລັດໃນປີ 2023. ການຄົ້ນຄວ້າໄດ້ພັດທະນາກອບແບບຈໍາລອງແບບປະສົມໃຫມ່ທີ່ປະສົມປະສານ AI ແລະຕົວແບບ WMN National ປະຈຸບັນສາມາດຫຼຸດຜ່ອນນ້ໍາຖ້ວມ. ແຜນງານການພະຍາກອນໄພນໍ້າຖ້ວມແຫ່ງຊາດ, ສະໜອງການພະຍາກອນໃຫ້ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນກ່ຽວກັບບ່ອນທີ່ຈະເກີດນໍ້າຖ້ວມ.

ທ່ານດຣ Vinh ແລະນັກວິທະຍາສາດພົບວ່າ ເມື່ອ AI ຖືກນໍາໃຊ້ສົມທົບກັບຕົວແບບ NWM ທີ່ພັດທະນາໂດຍອົງການບໍລິຫານມະຫາສະໝຸດ ແລະ ບັນຍາກາດແຫ່ງຊາດຂອງສະຫະລັດ (NOAA), ຮູບແບບລູກປະສົມທີ່ໄດ້ຜົນອອກມາແມ່ນຖືກຕ້ອງກວ່າ 4 ຫາ 6 ເທົ່າ. AI ໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນ NOAA ສໍາລັບສະຫະລັດ, ແຕ່ລະບົບສາມາດຖືກປັບແຕ່ງສໍາລັບປະເທດໃດກໍ່ຕາມ.

ຜົນໄດ້ຮັບການຄົ້ນຄວ້າສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຮູບແບບປະສົມບໍ່ພຽງແຕ່ດີກວ່າ NWM, ແຕ່ຍັງດີກວ່າແບບຈໍາລອງ AI ກ້າວຫນ້າທີ່ພັດທະນາໂດຍ Google, ໂດຍສະເພາະໃນສະຖານະການນໍ້າຖ້ວມຮ້າຍແຮງ. ວຽກງານດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກຈັດພີມມາຢູ່ໃນວາລະສານຊັ້ນນໍາຂອງສະຫະພັນ Geophysical ອາເມລິກາ (AGU), ເຊິ່ງເຜີຍແຜ່ຫນ້ອຍກວ່າ 100 ການສຶກສາຕໍ່ປີ.

ການທົດສອບໃນທົ່ວສະຫະລັດ

ດຣ ເຈີ່ນງອກວິ້ງ, ລາງວັນວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ ສູງສຸດ 20 ລາງວັນຂອງໂລກ Golden Globe 2025, ເປັນເຈົ້າຂອງ 8 ສິດທິບັດແຫ່ງຊາດຢູ່ ສ.ເກົາຫຼີ, 29 ບົດຄວາມວິທະຍາສາດທີ່ລົງພິມໃນວາລະສານວິທະຍາສາດສາກົນໃນ Q1 ໝວດ...

ທ່ານດຣ Vinh ແບ່ງປັນວ່າ: “ເພື່ອປະກາດໝາກຜົນ, ພວກຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງຜ່ານຜ່າພາຍຸຫຼາຍຄັ້ງ ແລະ ວຽກງານອັນມະຫາສານ, ແຕ່ນັ້ນແມ່ນຫຼັກຖານສະແດງເຖິງການເດີນທາງຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີກວ່າເກົ່າ ເພື່ອຄາດຄະເນໄພທຳມະຊາດ, ເປົ້າໝາຍທີ່ຂ້ອຍໄດ້ທະນຸຖະໜອມຕັ້ງແຕ່ມື້ທຳອິດທີ່ກ້າວເຂົ້າສູ່ອາຊີບ”.

ໃນຖານະເປັນຜູ້ຂຽນຕົ້ນຕໍຂອງໂຄງການຄົ້ນຄ້ວານີ້, ເປັນເວລາຫຼາຍປີທີ່ລາວໄດ້ເຮັດວຽກຢ່າງບໍ່ອິດເມື່ອຍ, ຈາກການລວບລວມແລະປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນປ້ອນຂໍ້ມູນລວມທັງຂໍ້ມູນອຸຕຸນິຍົມ (ຝົນ, ອຸນຫະພູມ, ລົມ, ແລະອື່ນໆ), ຂໍ້ມູນການໄຫຼຂອງນ້ໍາຖ້ວມ, ຂໍ້ມູນຈໍາລອງຈາກ NWM ເພື່ອອອກແບບກອບການຄົ້ນຄວ້າລວມ, ການສ້າງສະຖານະການຈໍາລອງເພື່ອປະເມີນປະສິດທິຜົນຂອງຕົວແບບ, ສະເຫນີໃຫ້ເປັນປະທານໃນການທົບທວນຄືນ, ການຂຽນຫນັງສືໃບຍ່ອຍໃນໂຄງການ.

"ໃນແງ່ຂອງການຄົ້ນຄວ້າ, ຂ້າພະເຈົ້າຈະປະສົມປະສານປັນຍາປະດິດເຂົ້າໄປໃນລະບົບຕົວແບບໂລກເພື່ອປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຈໍາລອງແລະຄວາມໄວການຄິດໄລ່. ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອຄາດຄະເນໄພພິບັດທໍາມະຊາດຂະຫນາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ: ລົມພາຍຸໃນໄລຍະເວລາດົນກວ່າ, ຕົວຢ່າງ, 10 ມື້ຂ້າງຫນ້າ. ເມື່ອພວກເຮົາມີຜົນການພະຍາກອນທີ່ຖືກຕ້ອງແລະໄວກວ່າ, ພວກເຮົາຈະກຽມພ້ອມທີ່ດີກວ່າ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເສຍຫາຍຂອງມະນຸດແລະຊັບສິນ." ທ່ານດຣ.

ໂດຍສະເພາະ, ລາວຮັບຜິດຊອບໂດຍກົງໃນການອອກແບບ, ການຂຽນໂປລແກລມ, ແລະການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI ເພື່ອທົດສອບໃນທົ່ວສະຫະລັດທີ່ມີເຫດການນໍ້າຖ້ວມຫຼາຍກວ່າ 42,000, ໂດຍມີໄລຍະເວລາຄາດຄະເນ 1-10 ມື້. ທ່ານດຣ Vinh ກ່າວວ່າ "ມັນສາມາດສະຫນອງສະຖານະການການຄາດຄະເນທີ່ເປັນໄປໄດ້ - ເປັນປັດໃຈສໍາຄັນສໍາລັບການຕັດສິນໃຈໃນສະພາບການທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງແລະສາມາດແລ່ນໃນຄອມພິວເຕີປົກກະຕິ, ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີ supercomputer," ທ່ານດຣ Vinh ກ່າວກ່ຽວກັບລັກສະນະທີ່ເຫນືອກວ່າຂອງຕົວແບບ.

ຄຽງ​ຄູ່​ກັບ​ການ​ຄົ້ນຄວ້າ​ກ່ຽວ​ກັບ​ໄພ​ນ້ຳ​ຖ້ວມ, ທ່ານ​ດຣ ເຈີ່ນ​ງອກ​ວິງ ຍັງ​ໄດ້​ລົງ​ພິມ​ບົດ​ລາຍ​ງານ​ກ່ຽວ​ກັບ​ໄພ​ນ້ຳ​ຖ້ວມ​ໃນ​ຕົວ​ເມືອງ​ໃນ​ວາລະສານ Nature Cities ​ໂດຍ​ຊີ້​ອອກ​ວ່າ: “​ເສັ້ນທາງ​ນ້ຳ​ຖ້ວມ - ປັບປຸງ​ລະບົບ​ລະບາຍ​ນ້ຳ​ຖ້ວມ”, ​ໂດຍ​ກ່າວ​ເຕືອນ​ວ່າ, ວິທີ​ອອກ​ແບບ​ລະບົບ​ລະບາຍ​ນ້ຳ​ໃນ​ປະຈຸ​ບັນ​ບໍ່​ເໝາະ​ສົມ. ປາດຖະໜາຢາກນຳການຄົ້ນຄວ້ານີ້ໄປປະຕິບັດຢູ່ຫວຽດນາມ, ບໍ່ພຽງແຕ່ສຸມໃສ່ການພະຍາກອນໄພນ້ຳຖ້ວມເທົ່ານັ້ນ, ຫາກຍັງສະໜອງບັນດາມາດຕະການປ້ອງກັນ, ຮັບໃຊ້ວຽກງານອອກແບບປ້ອງກັນໄພພິບັດ, ປັບປຸງລະບົບລະບາຍນ້ຳໃຫ້ເໝາະສົມກັບບັນດາຕົວເມືອງໃຫຍ່ຄື: ຮ່າໂນ້ຍ ແລະ ນະຄອນໂຮ່ຈີມິນ.

ທີ່ມາ: https://tienphong.vn/tien-si-tre-dot-pha-trong-du-bao-lu-post1780398.tpo