Зміна клімату зараз визнається одним із найбільших викликів для глобального довкілля та сталого розвитку, що має далекосяжні наслідки як для природних екосистем, так і для соціально-економічних систем.
Міжнародні звіти вказують на те, що людина є основною причиною глобального потепління, причому середня температура зросла приблизно на 1,1°C порівняно з доіндустріальним рівнем. З 1980 року кожне десятиліття було спекотнішим за попереднє, а концентрація парникових газів постійно досягала рекордних рівнів, що робить останні роки одними з найспекотніших за всю історію спостережень.
В'єтнам є однією з країн, які найбільше постраждали від зміни клімату, стикаючись з одночасними ризиками сильних штормів, зливових дощів, раптових повеней, посух, підвищення рівня моря, проникнення солоної води та ерозії узбережжя. Національні сценарії показують, що до кінця 21 століття рівень моря може піднятися до 1 метра за екстремальних умов, що серйозно загрожуватиме великим дельтам річок та багатьом прибережним містам.
Нещодавні дослідження показують, що В'єтнам втратив значний відсоток свого ВВП через наслідки стихійних лих та зміни клімату; без рішучих дій збитки можуть різко зрости в майбутньому та загальмувати прогрес у досягненні Цілей сталого розвитку.
У відповідь на ці виклики партія та держава запровадили багато рішучих політичних стратегій та ініціатив. Національна стратегія боротьби зі зміною клімату до 2050 року спрямована на проактивну та ефективну адаптацію, зниження вразливості, скорочення викидів парникових газів та прагнення до нульових викидів до 2050 року, одночасно покращуючи можливості прогнозування, попередження та моніторингу клімату, щоб досягти рівня розвинених країн. Резолюція Політбюро № 57-NQ/TW про прориви в національній науці, технологіях, інноваціях та цифровій трансформації ще раз підкреслює роль науки і технологій, включаючи штучний інтелект, як ключового фактора підвищення адаптивності та конкурентоспроможності економіки.
У цьому контексті ШІ постає як революційний інструмент, вирішальне доповнення до традиційних кліматичних моделей. Раніше глобальні та регіональні моделі кліматичної динаміки вимагали складних задач, що вимагали значного обчислювального часу та витрат на інфраструктуру. Тепер ШІ дозволяє значно скоротити час моделювання, зменшити витрати та розширити можливості для побудови та порівняння тисяч сценаріїв зміни клімату. Кілька систем моделювання клімату на основі машинного навчання продемонстрували здатність працювати набагато швидше, ніж традиційні моделі, водночас роблячи порівнянні результати щодо тенденцій та розподілу температури та кількості опадів.
Нова тенденція полягає в розробці гібридних моделей, що поєднують моделі фізичної динаміки з моделями машинного навчання. Такий підхід не замінює, а доповнює фізичні моделі, використовуючи як міцну наукову основу, так і здатність штучного інтелекту виправляти помилки та обробляти складні нелінійні процеси. Дані спостережень, супутникові дані, дані моделей та історичні дані інтегруються для створення більш детальних та надійних прогнозів. Штучний інтелект також використовується для параметризації фізичних процесів, які є «вузькими місцями» в традиційних моделях, таких як конвекція, хмари та випромінювання, що допомагає зменшити обчислювальні витрати, зберігаючи при цьому наукову основу.
У В'єтнамі Інститут метеорології, гідрології та зміни клімату спочатку застосував штучний інтелект та машинне навчання для вдосконалення моделей та покращення якості прогнозів сильних опадів, раптових повеней та екстремальних погодних явищ. Одночасно він створив цифрову інфраструктуру та високопродуктивні обчислювальні системи для обробки постійно зростаючого обсягу метеорологічних та гідрологічних даних. Ключовою подією є експериментальне використання штучного інтелекту для побудови карт повеней, спричинених підвищенням рівня моря, в рамках проекту «Оновлення сценаріїв зміни клімату та підвищення рівня моря для В'єтнаму». Моделі машинного навчання, такі як Random Forest, XGBoost, LightGBM та згорткові нейронні мережі, розгортаються на багатоджерельних наборах даних (топографія, ґрунт, дистанційне зондування, землекористування, гідрологія) для скорочення часу обчислень, покращення роздільної здатності та підвищення надійності карт повеней.
Новим кроком уперед є інтеграція результатів моделювання в систему WebGIS, що дозволить міністерствам, відомствам та місцевим органам влади отримувати до них доступ та порівнювати їх онлайн за різними сценаріями та часовими рамками, безпосередньо обслуговуючи просторове планування, міське планування, планування інфраструктури та плани адаптації до зміни клімату. Це являє собою значний перехід від «статичних карт» до «динамічних, інтерактивних цифрових карт», що поєднують кліматичну науку з практичними інструментами управління.
Поза межами сфер метеорології та гідрології, штучний інтелект, інтегрований з цифровою трансформацією, дедалі більше демонструє свою роль як стійка, міждисциплінарна платформа управління.
В управлінні ресурсами та сільському господарстві штучний інтелект може аналізувати кліматичні, ґрунтові та сільськогосподарські дані для прогнозування врожайності, моніторингу посух, оптимізації зрошення та допомоги фермерам у коригуванні вегетаційних періодів, сортів рослин та витратних матеріалів, тим самим знижуючи ризики та підвищуючи економічну ефективність.
У міському розвитку та розвитку інфраструктури штучний інтелект допомагає моделювати вплив екстремальних опадів, повеней, міських теплових островів та просідання ґрунту, підтримуючи адаптивне до клімату міське планування та оптимізуючи транспорт, дренаж і зелені зони.
У сфері екологічної безпеки та планування політики штучний інтелект може бути інтегрований у цифрові платформи для кількісної оцінки цінності екосистемних послуг, оцінки втрат та збитків, аналізу сценаріїв ризику та підтримки розробки стратегій, планів та програм дій щодо адаптації та пом'якшення викидів.
В управлінні ризиками стихійних лих штучний інтелект відіграє вирішальну роль у системах раннього попередження про численні небезпеки, аналізуючи дані в режимі реального часу з мереж спостереження, супутників і датчиків, щоб надавати органи влади та громадськість більш ранні та точніші попередження.
Однак, ще багато чого потрібно зробити, щоб ШІ справді став «новою силою» у сталому управлінні. Інфраструктура даних та обчислень В'єтнаму все ще значно відстає від вимог. Метеорологічні, гідрологічні, дистанційні та соціально-економічні дані фрагментовані, не мають стандартизації та їх важко поширювати, тоді як відкриті дані – вирішальна основа для ШІ – не отримали повного просування. Високопродуктивні обчислювальні системи, призначені для моделювання клімату та ШІ, обмежені та мають труднощі з підтримкою масштабних моделей глибокого навчання.
Міждисциплінарні людські ресурси, що поєднують метеорологію-кліматологію, зміну клімату з наукою про дані, високопродуктивними обчисленнями та управлінням ризиками, бракують і є слабкими. Багато нових продуктів штучного інтелекту залишаються на експериментальній стадії та не були глибоко інтегровані в операційні процеси та прийняття рішень. Правова база для даних, обміну, безпеки та використання штучного інтелекту в державному секторі все ще є незавершеною; механізм координації між метеорологічно-гідрологічним сектором та іншими міністерствами, секторами та місцевими органами влади ще не є по-справжньому бездоганним. Фінансові ресурси, особливо для досліджень, розробок та довгострокової експлуатації систем штучного інтелекту, все ще сильно залежать від міжнародної допомоги та проектів підтримки.
У цьому контексті розробку та застосування штучного інтелекту в метеорології, гідрології, зміні клімату та сталому управлінні слід розглядати як стратегічний напрямок, тісно пов'язаний з Національною стратегією боротьби зі зміною клімату, зобов'язаннями щодо нульових викидів, стратегією розвитку метеорологічного та гідрологічного секторів та національною програмою цифрової трансформації.
Поряд з інвестуванням у цифрову та обчислювальну інфраструктуру, В'єтнаму необхідно зосередитися на побудові єдиної національної системи кліматичних даних, інтеграції даних спостережень, моделей, дистанційного зондування та соціально-економічних даних, створюючи основу для розробки незалежних моделей штучного інтелекту та гібридних моделей з фізичними моделями.
Водночас необхідно приділяти увагу підготовці міждисциплінарних людських ресурсів, заохочуючи навчальні заклади та дослідницькі інститути до включення штучного інтелекту, великих даних та моделювання клімату до своїх навчальних програм; зміцнюючи міжнародну співпрацю та беручи більш глибоку участь у глобальних мережах штучного інтелекту та клімату, як для доступу до нових знань, так і для мобілізації додаткових фінансових і технологічних ресурсів. Вдосконалення інституцій та політики, особливо щодо даних, стандартів, безпеки, відповідальності та етики у застосуваннях штучного інтелекту, є невід'ємною умовою для широкого та надійного використання продуктів штучного інтелекту в процесі прийняття рішень.
В епоху зміни клімату та цифрової трансформації штучний інтелект – це не просто технологічний інструмент, а й «м’яка інфраструктура» сталого управління. Якщо В’єтнам скористається цією можливістю та подолає вузькі місця в даних, інфраструктурі, людських ресурсах та інституціях, він може перетворити кліматичні виклики на рушійну силу інновацій у своїй моделі зростання, покращити можливості прогнозування, пом’якшити ризики та досягти стабільного прогресу на шляху до зеленого, інклюзивного та сталого розвитку.
Джерело: 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
![[Відео] Ремесло виготовлення народних розписів Донг Хо було внесено ЮНЕСКО до Списку ремесел, що потребують термінової охорони.](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/402x226/vietnam/resource/IMAGE/2025/12/10/1765350246533_tranh-dong-ho-734-jpg.webp)
Коментар (0)