Klimatförändringar och den "nya rasen": Kraften i AI och digital transformation inom hållbar styrning

Mot bakgrund av snabbt eskalerande klimatförändringar, oförutsägbara extrema väderhändelser och ökande tryck på hållbar utveckling, öppnar artificiell intelligens (AI) och digital transformation upp nya drivkrafter för prognoser, varningar, riskhantering och policyplanering. Om den används på rätt sätt kan AI bli en strategisk plattform som gör det möjligt för Vietnam att effektivt reagera på klimatförändringar, uppnå nettonollutsläpp senast 2050 och utvecklas hållbart i den digitala tidsåldern.

Klimatförändringarna identifieras nu som en av de största utmaningarna för den globala miljön och hållbar utveckling, med långtgående effekter på både naturliga ekosystem och socioekonomiska system.

Internationella rapporter visar att människan är den främsta orsaken till den globala uppvärmningen, med en medeltemperatur som har stigit med cirka 1,1 °C jämfört med förindustriella nivåer. Sedan 1980 har varje decennium varit varmare än det föregående, med växthusgaskoncentrationer som konsekvent når rekordnivåer, vilket gör de senaste åren till några av de varmaste som någonsin uppmätts.

Vietnam är ett av de länder som drabbats hårdast av klimatförändringarna och står inför samtidiga risker från kraftiga stormar, kraftigt regn, översvämningar, torka, stigande havsnivåer, saltvattenintrång och kusterosion. Nationella scenarier visar att havsnivåerna i slutet av 2000-talet kan stiga med upp till 1 meter i extrema scenarier, vilket allvarligt hotar stora deltan och många kuststäder.

Nyligen genomförda studier visar att Vietnam har förlorat en betydande andel av sin BNP på grund av effekterna av naturkatastrofer och klimatförändringar. Utan beslutsamma åtgärder kan skadorna öka kraftigt i framtiden och hämma framstegen mot att uppnå de globala målen för hållbar utveckling.

Som svar på dessa utmaningar har partiet och staten genomfört många starka strategier och initiativ. Den nationella klimatförändringsstrategin fram till 2050 syftar till proaktiv och effektiv anpassning, minskad sårbarhet, minskade utsläpp av växthusgaser och strävan efter nettonollutsläpp till 2050, samtidigt som man förbättrar klimatprognoser, varningar och övervakningskapaciteter för att vara i nivå med utvecklade länder. Politbyråns resolution nr 57-NQ/TW om genombrott inom nationell vetenskap, teknik, innovation och digital transformation betonar ytterligare vetenskapens och teknikens roll, inklusive AI, som en nyckelfaktor för att öka ekonomins anpassningsförmåga och konkurrenskraft.

I detta sammanhang framstår AI som ett banbrytande verktyg, ett avgörande komplement till traditionella klimatmodeller. Tidigare krävde globala och regionala klimatdynamikmodeller komplexa problem, vilket krävde betydande beräkningstid och infrastrukturkostnader. Nu möjliggör AI betydligt kortare simuleringstider, minskade kostnader och utökade möjligheter att bygga och jämföra tusentals klimatförändringsscenarier. Flera maskininlärningsbaserade klimatsimuleringssystem har visat förmågan att köras mycket snabbare än traditionella modeller, samtidigt som de fortfarande producerar jämförbara resultat avseende temperatur- och nederbördstrender och fördelning.

Den nya trenden är att utveckla hybridmodeller som kombinerar modeller för fysisk dynamik med maskininlärningsmodeller. Denna metod ersätter inte utan kompletterar fysiska modeller och utnyttjar både den solida vetenskapliga grunden och AI:s förmåga att korrigera fel och hantera komplexa ickelinjära processer. Observationsdata, satellitdata, modelldata och historiska data integreras för att producera mer detaljerade och tillförlitliga prognoser. AI används också för att parametrisera fysiska processer som är "flaskhalsar" i traditionella modeller, såsom konvektion, moln och strålning, vilket bidrar till att minska beräkningskostnaderna samtidigt som den vetenskapliga grunden bibehålls.

I Vietnam har Institutet för meteorologi, hydrologi och klimatförändringar initialt tillämpat AI och maskininlärning för att förfina modeller och förbättra kvaliteten på prognoser för kraftigt regn, översvämningar och extrema väderhändelser. Samtidigt har man byggt digital infrastruktur och högpresterande datorsystem för att hantera den ständigt ökande volymen meteorologisk och hydrologisk data. En viktig höjdpunkt är den experimentella användningen av AI för att konstruera översvämningskartor på grund av havsnivåhöjning inom ramen för projektet "Uppdatering av klimatförändrings- och havsnivåhöjningsscenarier för Vietnam". Maskininlärningsmodeller som Random Forest, XGBoost, LightGBM och faltningsneurala nätverk används på dataset från flera källor (topografi, jordmån, fjärranalys, markanvändning, hydrologi) för att förkorta beräkningstiden, förbättra upplösningen och öka tillförlitligheten hos översvämningskartor.

Ett nytt steg framåt är att simuleringsresultaten kommer att integreras i WebGIS-systemet, vilket gör det möjligt för ministerier, departement och kommuner att få tillgång till och jämföra dem online över olika scenarier och tidslinjer, vilket direkt tjänar fysisk planering, stadsplanering, infrastrukturplanering och klimatanpassningsplaner. Detta representerar ett betydande skifte från "statiska kartor" till "dynamiska, interaktiva digitala kartor", som kopplar samman klimatvetenskap med praktiska styrningsverktyg.

Utöver områdena meteorologi och hydrologi visar AI, när den integreras med digital transformation, i allt högre grad sin roll som en hållbar, tvärvetenskaplig styrningsplattform.

Inom resurshantering och jordbruk kan AI analysera klimat-, jord- och gröddata för att förutsäga avkastning, övervaka torka, optimera bevattning och hjälpa jordbrukare att justera odlingssäsonger, växtsorter och insatsvaror, vilket minskar risker och ökar den ekonomiska effektiviteten.

Inom stads- och infrastrukturutveckling hjälper AI till att simulera effekterna av extrema regnfall, översvämningar, värmeöar i städer och marksänkningar, vilket stöder klimatanpassad stadsplanering och optimerar transporter, dränering och grönområden.

Inom området miljösäkerhet och policyplanering kan AI integreras i digitala plattformar för att kvantifiera värdet av ekosystemtjänster, bedöma förluster och skador, analysera riskscenarier och stödja utvecklingen av strategier, planer och handlingsprogram för anpassning och utsläppsminskning.

Inom katastrofriskhantering spelar AI en avgörande roll i tidiga varningssystem för flera risker, där den analyserar realtidsdata från observationsnätverk, satelliter och sensorer för att ge tidigare och mer exakta varningar till myndigheter och allmänheten.

Mycket återstår dock att göra för att AI verkligen ska bli en "ny kraft" inom hållbar samhällsstyrning. Vietnams data- och datorinfrastruktur ligger fortfarande betydligt efter i förhållande till kraven. Meteorologiska, hydrologiska, fjärranalys- och socioekonomiska data är fragmenterade, saknar standardisering och är svåra att dela, medan öppna data – en avgörande grund för AI – inte har främjats fullt ut. Högpresterande datorsystem dedikerade till klimatmodellering och AI är begränsade och kämpar för att stödja storskaliga djupinlärningsmodeller.

Tvärvetenskapliga personalresurser som kombinerar meteorologi-klimatologi, klimatförändringar med datavetenskap, högpresterande datoranvändning och riskhantering saknas och är svaga. Många nya AI-produkter är fortfarande på experimentstadiet och har inte integrerats djupt i operativa processer och beslutsfattande. Den rättsliga ramen för data, delning, säkerhet och användning av AI inom offentlig sektor är fortfarande ofullständig; samordningsmekanismen mellan den meteorologiska-hydrologiska sektorn och andra ministerier, sektorer och orter är ännu inte helt sömlös. Finansiella resurser, särskilt för forskning, utveckling och långsiktig drift av AI-system, är fortfarande starkt beroende av internationellt bistånd och stödprojekt.

I detta sammanhang bör utveckling och tillämpning av AI inom meteorologi, hydrologi, klimatförändringar och hållbar samhällsstyrning betraktas som en strategisk inriktning, nära kopplad till den nationella klimatförändringsstrategin, åtaganden om nettonollutsläpp, strategin för utveckling av den meteorologiska och hydrologiska sektorn och det nationella programmet för digital omvandling.

Förutom att investera i digital och datateknisk infrastruktur behöver Vietnam fokusera på att bygga ett enhetligt nationellt klimatdatasystem, integrera observationsdata, modeller, fjärranalys och socioekonomiska data, och skapa en grund för att utveckla oberoende AI-modeller och hybridmodeller med fysiska modeller.

Samtidigt måste uppmärksamhet ägnas åt att utbilda tvärvetenskapliga personalresurser, uppmuntra utbildningsinstitut och forskningsinstitut att integrera AI, big data och klimatmodellering i sina utbildningsprogram, stärka internationellt samarbete och delta djupare i globala AI- och klimatnätverk, både för att få tillgång till ny kunskap och för att mobilisera ytterligare finansiella och tekniska resurser. Att förbättra institutioner och policyer, särskilt när det gäller data, standarder, säkerhet, ansvar och etik i AI-tillämpningar, är en oundgänglig förutsättning för en utbredd och tillförlitlig användning av AI-produkter i beslutsfattandet.

I klimatförändringarnas och den digitala omvandlingens era är AI inte bara ett tekniskt verktyg, utan håller på att bli den "mjuka infrastrukturen" för hållbar samhällsstyrning. Om Vietnam tar tillfället i akt och övervinner flaskhalsar inom data, infrastruktur, mänskliga resurser och institutioner, kan landet omvandla klimatutmaningarna till en drivkraft för innovation i sin tillväxtmodell, förbättra prognoskapaciteten, minska risker och göra stadiga framsteg på vägen mot en grön, inkluderande och hållbar utveckling.

Centrum för vetenskaps- och teknikkommunikation

Källa: 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