Ung doktor gör genombrott inom översvämningsprognoser.

TP - Vid 34 års ålder är Dr. Tran Ngoc Vinh (forskare vid University of Michigan, USA) huvudförfattare till ett forskningsprojekt som skapade ett genombrott inom översvämningsprognoser genom att kombinera artificiell intelligens (AI) med fysiska modeller, vilket uppnådde sex gånger högre noggrannhet, och har testats över hela USA.

Báo Tiền Phong•30/09/2025

Vändpunkt

Dr. Tran Ngoc Vinhs framgångar härrör från hans modiga beslut att lämna sin bekvämlighetszon och de intensiva upplevelser han mötte under sina år av studier och arbete i Sydkorea och USA. Hans resa, från hans tidiga dagar med fysik- och matematikstudier i Vietnam, genom Sydkorea, till USA, är en berättelse om viljestyrka att övervinna begränsningar och en brinnande önskan att hitta lösningar för att skydda samhällen från naturkatastrofer.

Efter examen från University of Science (Vietnam National University, Hanoi) började Vinh sin karriär som forskare vid sitt alma mater. Beslutet att åka till Sydkorea som doktorand blev dock en stor vändpunkt. ”De kulturella och språkliga skillnaderna fick mig att känna mig osäker, och ibland tvivlade jag på om jag hade förmågan att fortsätta mina studier. Men det var den viktigaste vändpunkten i min karriär. Borta från min familj var jag tvungen att stå på egna ben: sätta upp mina egna mål, skapa mina egna planer och sträva efter att uppnå dem”, berättade Dr. Vinh.

Tran Ngoc Vinh presenterade fenomenet översvämningar i städer vid University of Michigan, USA.

När han ser tillbaka på sina nästan fem år som doktorand vid Ulsan University i Sydkorea inser han att pressen han satte på sig själv var ännu större än kraven från hans handledare. ”Det fanns en period då mitt liv var nästan obalanserat: under mina doktorandstudier arbetade jag ofta mer än 15 timmar om dagen, många nätter var jag uppe till klockan 6 eller 7 på morgonen innan jag gick och la mig. Men det var just den hårda perioden som hjälpte mig att inse min sanna passion och den väg jag ville följa, och lade grunden för det banbrytande arbete jag skulle göra senare”, minns han.

Dr. Vinhs ursprungliga huvudämne var geovetenskap, särskilt meteorologi och hydrologi. Under sina grundutbildningar vid University of Natural Sciences hade han turen att delta i många forskningsprojekt med sina professorer och åka på fältresor runt om i Vietnam, särskilt i centrala Vietnam, med fokus på översvämningar. Dessa fältresor till de centrala provinserna, där han på nära håll bevittnade de förödande översvämningar som svepte bort liv, egendom och materiella ägodelar, lämnade ett djupt intryck på honom. ”Under hela mitt arbete har jag alltid funderat över två frågor: Är det möjligt att förutsäga naturkatastrofer? Och vad kan vi göra för att minimera skadorna som orsakas av översvämningar?” sa han.

Dr. Tran Ngoc Vinh, forskare vid University of Michigan, USA

Med en passion för fysik och en fascination för traditionella modeller för prognoser för översvämningskatastrofer insåg han också deras begränsningar: "Mänskliga förmågor är begränsade; storskaliga prognoser är omöjliga." Däremot kan AI bearbeta enorma mängder information snabbt och noggrant, med en hög grad av disciplin. Han anser att kombinationen av AI med fysiska modeller och mänsklig erfarenhet är sättet att övervinna svagheterna hos varje verktyg.

Baserat på den idén genomförde forskargruppen han ledde vid University of Michigan (USA) forskningsprojektet "Artificiell intelligens förbättrar noggrannheten, tillförlitligheten och det ekonomiska värdet av medellånga översvämningsprognoser på kontinental skala", som slutfördes 2023. Forskningen utvecklade ett nytt hybridmodellramverk som kombinerar AI och den befintliga amerikanska nationella vattenmodellen (NWM) för översvämningsprognoser, vilket kan minimera fel i nationell programmering av översvämningsprognoser och ge mer exakta förutsägelser om var översvämningar kommer att inträffa.

Dr. Vinh och hans forskarteam upptäckte att när AI används i kombination med NWM-modellen som utvecklats av U.S. National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), är den resulterande hybridmodellen 4 till 6 gånger mer exakt. AI:n är tränad på NOAA-data för USA, men systemet kan anpassas för vilket land som helst.

Forskningsresultaten visar att hybridmodellen inte bara överträffar NWM, utan också uppnår högre prestanda än även avancerade AI-modeller utvecklade av Google, särskilt i extrema översvämningssituationer. Arbetet publicerades i den ledande tidskriften för American Geophysical Union (AGU), som publicerar färre än 100 studier per år.

Testning över hela USA.

Dr. Tran Ngoc Vinh, en av de 20 bästa finalisterna i Golden Globe Science and Technology Awards 2025, innehar 8 nationella patent i Sydkorea och har publicerat 29 vetenskapliga artiklar i internationella Q1-listade vetenskapliga tidskrifter…

Dr. Vinh delade: ”För att kunna presentera dessa resultat var vi tvungna att övervinna många hinder och en enorm arbetsbörda. Men detta är ett bevis på vår ständiga resa för att hitta bättre lösningar för att förutsäga naturkatastrofer, ett mål jag har vårdat sedan början av min karriär.”

Som huvudförfattare till denna forskning arbetade han outtröttligt i många år, nästan utan vila, från att samla in och bearbeta indata, inklusive meteorologiska data (nederbörd, temperatur, vind etc.), översvämningsflödesdata och simuleringsdata från NWM, till att utforma det övergripande forskningsramverket, bygga simuleringsscenarier för att utvärdera modellens effektivitet, föreslå lösningar, leda manuskriptförfattandet och delta i forskningens peer review-process…

”Gällande forskningsinriktningen kommer jag att integrera artificiell intelligens i jordmodelleringssystemet för att förbättra simuleringskapaciteten och beräkningshastigheten. Målet är att förutsäga storskaliga naturkatastrofer som stormar och kraftiga regn under längre perioder, till exempel 10 dagar framåt. Med mer exakta och tidigare prognoser kommer vi att vara bättre förberedda och minimera skador på människor och egendom”, säger Dr. Tran Ngoc Vinh (University of Michigan, USA).

Han var särskilt direkt ansvarig för att designa, programmera och träna en experimentell AI-modell över hela USA med över 42 000 översvämningshändelser och en prognostidsram på 1–10 dagar. ”Den kan ge probabilistiska prognosscenarier – en nyckelfaktor i beslutsfattandet i högriskmiljöer – och kan köras på en vanlig dator, inte en superdator”, konstaterade Dr. Vinh och framhöll modellens överlägsna egenskaper.

Vid sidan av sin forskning om översvämningar publicerade Dr. Tran Ngoc Vinh även ett arbete om översvämningar i städer i tidskriften Nature Cities, där han påpekar "cykeln mellan översvämning, uppgradering av dräneringssystem och översvämning", och varnar för att den nuvarande metoden för utformning av dräneringssystem inte är optimal. Han hoppas kunna tillämpa denna forskning i Vietnam, inte bara med fokus på översvämningsprognoser, utan också på att erbjuda lösningar för förebyggande åtgärder och underlätta utformningen av katastrofförebyggande strukturer, samt optimera översvämningssystem i större städer som Hanoi och Ho Chi Minh-staden.

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