Прорыв молодого доктора наук в прогнозировании наводнений

TP - В возрасте 34 лет доктор Тран Нгок Винь (научный сотрудник Мичиганского университета, США) является основным автором исследовательского проекта, который совершил прорыв в прогнозировании наводнений, объединив искусственный интеллект (ИИ) с физическими моделями, что обеспечивает в 6 раз большую точность, что было проверено на всей территории Соединенных Штатов.

Поворотный момент

Успех доктора Чан Нгок Винь обусловлен его смелым решением выйти из зоны комфорта и преодолеть стресс, пережитый им за годы учёбы и работы в Корее и США. Его путь, начавшийся с первых дней изучения физики и математики во Вьетнаме, через Корею и далее в США, — это история о воле к преодолению ограничений и стремлении найти решения для защиты общества от стихийных бедствий.

Окончив Университет естественных наук (VNU), Винь начал карьеру исследователя в своём родном университете. Однако решение поехать в Корею для проведения исследований стало настоящим поворотным моментом. «Культурные и языковые различия заставляли меня чувствовать себя неловко, и я часто сомневался, смогу ли я продолжать учёбу. Но это был самый важный поворотный момент в моей карьере. Находясь вдали от семьи, мне пришлось твердо стоять на ногах: ставить собственные цели, строить собственные планы и стремиться к их достижению», — поделился доктор Винь.

Тран Нгок Винь выступил с докладом о феномене городских наводнений в Мичиганском университете, США.

Оглядываясь на свой почти пятилетний путь в аспирантуре Ульсанского университета в Южной Корее, он понимает, что давление, которое он на себя взвалил, было даже больше, чем требования его руководителей. «Был период, когда моя жизнь была практически неуравновешенной: во время учёбы в аспирантуре я часто работал больше 15 часов в сутки, а иногда и до 6-7 утра, чтобы уснуть. Однако именно этот тяжёлый период помог мне осознать свою истинную страсть и выбрать путь, по которому я хотел идти, заложив основу для будущих прорывных проектов», — вспоминает он.

Первоначальная специализация доктора Виня – науки о Земле, а именно гидрометеорология. Во время обучения в Университете естественных наук ему посчастливилось участвовать во многих исследовательских проектах своих преподавателей и посещать полевые работы, особенно в Центральном регионе Вьетнама, изучая явление наводнений. Поездки в центральные провинции, где он своими глазами наблюдал разрушительные наводнения, унесшие множество жизней, имущества и материальных ценностей, вызвали у него бурю эмоций. «Во время работы меня всегда волновали два вопроса: можно ли предсказать стихийные бедствия? И что мы можем сделать, чтобы минимизировать ущерб от наводнений?» – сказал он.

Доктор Тран Нгок Винь, исследователь Мичиганского университета, США

Хотя он любит физику и увлечён традиционными моделями прогнозирования наводнений, он также видит их ограничения: «Человеческие возможности ограничены и не позволяют делать прогнозы в больших масштабах». Напротив, ИИ способен быстро и точно обрабатывать огромные объёмы информации, действуя дисциплинированно. Он убеждён, что сочетание ИИ с физическими моделями и человеческим опытом — это способ преодолеть недостатки каждого инструмента.

Исходя из этой идеи, возглавляемая им исследовательская группа из Мичиганского университета (США) реализовала исследовательский проект «Искусственный интеллект повышает точность, надежность и экономическую ценность среднесрочных прогнозов наводнений в масштабе континента», который должен быть завершен в 2023 году. В ходе исследования была разработана новая гибридная модель моделирования, объединяющая ИИ и действующую модель прогнозирования наводнений в США — Национальную водную модель (NWM). Она может снизить количество ошибок в национальных программах прогнозирования наводнений, обеспечивая более точные прогнозы мест их возникновения.

Доктор Винь и учёные обнаружили, что при использовании ИИ совместно с моделью NWM, разработанной Национальным управлением океанических и атмосферных исследований США (NOAA), полученная гибридная модель оказалась в четыре-шесть раз точнее. ИИ обучался на данных NOAA по США, но систему можно настроить для любой страны.

Результаты исследования показывают, что гибридная модель превосходит не только NWM, но и усовершенствованную модель искусственного интеллекта, разработанную Google, особенно в условиях экстремальных наводнений. Работа опубликована в ведущем журнале Американского геофизического союза (AGU), который публикует менее 100 исследований в год.

Тестирование по всей территории США

Доктор Чан Нгок Винь, один из 20 лучших лауреатов премии «Золотой глобус» в области науки и технологий 2025 года, владеет 8 национальными патентами в Корее, 29 научными статьями, опубликованными в международных научных журналах в категории Q1...

Доктор Винь поделился: «Чтобы объявить результаты, нам пришлось преодолеть множество штормов и проделать огромный объём работы. Но это доказательство того, что мы постоянно ищем лучшие решения для прогнозирования стихийных бедствий — цель, которую я лелеял с первых дней своего прихода в профессию».

Будучи основным автором данного исследовательского проекта, на протяжении многих лет он неустанно трудился, начиная со сбора и обработки входных данных, включая метеорологические данные (дождь, температура, ветер и т. д.), данные о паводковом стоке, данные моделирования из NWM, до проектирования общей структуры исследования, построения сценариев моделирования для оценки эффективности модели, предложения председательствовать при написании рукописи, участия в процессе рецензирования исследовательского проекта...

«В рамках исследований я интегрирую искусственный интеллект в систему моделирования Земли для улучшения возможностей моделирования и скорости расчётов. Цель — прогнозировать масштабные стихийные бедствия, такие как штормы, на более длительный период времени, например, на ближайшие 10 дней. Когда у нас будут точные и более ранние результаты прогнозов, мы будем лучше подготовлены, минимизируя человеческие жертвы и материальный ущерб», — д-р Тран Нгок Винь (Мичиганский университет, США).

В частности, он непосредственно отвечал за проектирование, программирование и обучение модели ИИ для тестирования на всей территории США с более чем 42 000 наводнений с периодом прогнозирования от 1 до 10 дней. «Она может предоставлять вероятностные сценарии прогнозирования — ключевой фактор для принятия решений в условиях высокого риска — и может работать на обычном компьютере, без необходимости использования суперкомпьютера», — отметил доктор Винь, отметив превосходные возможности модели.

Параллельно с исследованиями наводнений доктор Чан Нгок Винь также опубликовал работу о городских наводнениях в журнале Nature Cities, указав на «цикл наводнения – модернизация канализационных систем – наводнение» и предупредив, что текущий подход к проектированию дренажных систем не является оптимальным. Он надеется применить это исследование на практике во Вьетнаме, сосредоточившись не только на прогнозировании наводнений, но и на разработке решений по их предотвращению, а также помогая в проектировании мероприятий по предотвращению стихийных бедствий, оптимизируя системы дренажа в крупных городах, таких как Ханой и Хошимин.

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