Ung doktorgrad gjør gjennombrudd innen flomvarsling.

TP – I en alder av 34 år er Dr. Tran Ngoc Vinh (forsker ved University of Michigan, USA) hovedforfatter av et forskningsprosjekt som skapte et gjennombrudd innen flomvarsling ved å kombinere kunstig intelligens (KI) med fysiske modeller, oppnå seks ganger høyere nøyaktighet, og som har blitt testet over hele USA.

Báo Tiền Phong•30/09/2025

Vendepunkt

Dr. Tran Ngoc Vinhs suksess stammer fra hans modige beslutning om å forlate komfortsonen og de intense opplevelsene han møtte i løpet av årene med studier og arbeid i Sør-Korea og USA. Reisen hans, fra de første dagene med fysikk- og matematikkstudier i Vietnam, gjennom Sør-Korea og til USA, er en historie om viljestyrke til å overvinne begrensninger og et brennende ønske om å finne løsninger for å beskytte lokalsamfunn mot naturkatastrofer.

Etter at han ble uteksaminert fra University of Science (Vietnam National University, Hanoi), startet Vinh sin karriere som forsker ved sitt alma mater. Beslutningen om å dra til Sør-Korea som masterstudent var imidlertid et stort vendepunkt. «De kulturelle og språklige forskjellene gjorde meg usikker, og til tider tvilte jeg på om jeg hadde muligheten til å fortsette studiene. Men det var det viktigste vendepunktet i karrieren min. Borte fra familien min måtte jeg stå på egne ben: sette mine egne mål, lage mine egne planer og strebe etter å oppnå dem», delte Dr. Vinh.

Tran Ngoc Vinh holdt en presentasjon om fenomenet flom i byer ved University of Michigan i USA.

Når han ser tilbake på sine nesten fem år som masterstudent ved Ulsan University i Sør-Korea, innser han at presset han la på seg selv var enda større enn kravene fra veilederprofessorene hans. «Det var en periode da livet mitt var nesten ubalansert: i løpet av masterstudiene jobbet jeg ofte mer enn 15 timer om dagen, mange netter var jeg oppe til klokken seks eller syv om morgenen før jeg la meg. Men det var nettopp denne tøffe perioden som hjalp meg å realisere min sanne lidenskap og veien jeg ønsket å forfølge, og la grunnlaget for det banebrytende arbeidet jeg skulle gjøre senere», minnes han.

Dr. Vinhs opprinnelige hovedfag var jordvitenskap, nærmere bestemt meteorologi og hydrologi. I løpet av sine bachelorstudier ved Universitetet for naturvitenskapelige fag var han så heldig å få delta i mange forskningsprosjekter med professorene sine og dra på feltturer i hele Vietnam, spesielt i Sentral-Vietnam, med fokus på flom. Disse feltturene til de sentrale provinsene, der han selv var vitne til de ødeleggende flommene som feide bort liv, eiendom og materielle eiendeler, gjorde et dypt inntrykk på ham. «Gjennom hele arbeidet mitt har jeg alltid fundert på to spørsmål: Er det mulig å forutsi naturkatastrofer? Og hva kan vi gjøre for å minimere skadene forårsaket av flom?» sa han.

Dr. Tran Ngoc Vinh, forsker ved University of Michigan, USA

Med en lidenskap for fysikk og en fascinasjon for tradisjonelle modeller for flomkatastrofevarsling, anerkjente han også deres begrensninger: «Menneskelige evner er begrensede; storskala varsling er umulig.» I motsetning til dette kan AI behandle enorme mengder informasjon raskt og nøyaktig, med høy grad av disiplin. Han mener at å kombinere AI med fysiske modeller og menneskelig erfaring er måten å overvinne svakhetene ved hvert verktøy.

Basert på denne ideen gjennomførte forskerteamet han ledet ved University of Michigan (USA) forskningsprosjektet «Kunstig intelligens forbedrer nøyaktigheten, påliteligheten og den økonomiske verdien av mellomlange flomprognoser på kontinental skala», som ble fullført i 2023. Forskningen utviklet et nytt hybridmodellrammeverk som kombinerer kunstig intelligens og den eksisterende amerikanske nasjonale vannmodellen (NWM) for flomvarsling, noe som kan minimere feil i nasjonal programmering av flomvarsling og gi mer nøyaktige forutsigelser av hvor flom vil oppstå.

Dr. Vinh og forskerteamet hans oppdaget at når kunstig intelligens brukes i kombinasjon med NWM-modellen utviklet av det amerikanske National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), er den resulterende hybridmodellen 4 til 6 ganger mer nøyaktig. Kunstig intelligens er trent på NOAA-data for USA, men systemet kan tilpasses for ethvert land.

Forskningsresultatene viser at hybridmodellen ikke bare yter bedre enn NWM, men også oppnår høyere ytelse enn selv avanserte AI-modeller utviklet av Google, spesielt i ekstreme flomsituasjoner. Arbeidet ble publisert i det ledende tidsskriftet til American Geophysical Union (AGU), som publiserer færre enn 100 studier per år.

Testing over hele USA.

Dr. Tran Ngoc Vinh, en av de 20 beste finalistene i Golden Globe Science and Technology Awards i 2025, har 8 nasjonale patenter i Sør-Korea og har publisert 29 vitenskapelige artikler i internasjonale Q1-listede vitenskapelige tidsskrifter ...

Dr. Vinh delte: «For å kunngjøre disse resultatene måtte vi overvinne mange hindringer og en enorm arbeidsmengde. Men dette er et bevis på vår kontinuerlige reise for å finne bedre løsninger for å forutsi naturkatastrofer, et mål jeg har verdsatt siden starten av karrieren min.»

Som hovedforfatter av denne forskningen jobbet han utrettelig i mange år, nesten uten hvile, fra å samle inn og behandle inndata, inkludert meteorologiske data (nedbør, temperatur, vind osv.), flomstrømningsdata og simuleringsdata fra NWM, til å utforme det overordnede forskningsrammeverket, bygge simuleringsscenarier for å evaluere modellens effektivitet, foreslå løsninger, lede manuskriptskrivingen og delta i fagfellevurderingsprosessen av forskningen…

«Når det gjelder forskningsretning, vil jeg integrere kunstig intelligens i jordmodelleringssystemet for å forbedre simuleringskapasiteten og beregningshastigheten. Målet er å forutsi store naturkatastrofer som stormer og kraftig regn i lengre perioder, for eksempel 10 dager fremover. Med mer nøyaktige og tidligere prognoser vil vi være bedre forberedt og minimere skader på mennesker og eiendom», sa Dr. Tran Ngoc Vinh (University of Michigan, USA).

Han var spesielt direkte ansvarlig for å designe, programmere og trene en eksperimentell AI-modell over hele USA med over 42 000 flomhendelser og en prognosetidsperiode på 1–10 dager. «Den kan gi sannsynlighetsbaserte prognosescenarier – en nøkkelfaktor i beslutningstaking i høyrisikomiljøer – og kan kjøre på en vanlig datamaskin, ikke en superdatamaskin», uttalte Dr. Vinh, og fremhevet modellens overlegne egenskaper.

Ved siden av forskningen sin på flom publiserte Dr. Tran Ngoc Vinh også et arbeid om flom i byer i tidsskriftet Nature Cities, der han påpeker «syklusen mellom flom, dreneringssystemoppgradering og flom», og advarer om at dagens tilnærming til design av dreneringssystem ikke er optimal. Han håper å anvende denne forskningen i praksis i Vietnam, ikke bare med fokus på flomprediksjon, men også på å tilby løsninger for forebygging og støtte utformingen av katastrofeforebyggende strukturer, og optimalisere flomdreneringssystemer i større byer som Hanoi og Ho Chi Minh-byen.

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