Застосування штучного інтелекту в прогнозуванні та попередженні про стихійні лиха

В останні роки наша країна сильно постраждала від стихійних лих та зміни клімату. Шторми, повені, посухи та зсуви трапляються часто... У цьому контексті штучний інтелект (ШІ) стає потужним інструментом підтримки, який допомагає підвищити ефективність прогнозування стихійних лих, мінімізувати збитки та підтримувати своєчасне реагування.

Синоптики аналізують дані системи SmartMet для випуску прогнозних бюлетенів та ранніх попереджень про стихійні лиха в Національному центрі гідрометеорологічного прогнозування. (Фото: HOAI LINH)

Раннє попередження є найефективнішим заходом для мінімізації збитків, спричинених стихійними лихами, пов'язаними з погодою, кліматом та гідрологією. Багато досліджень показали, що якщо про стихійне лихо попередити за 24 години, збитки зменшляться приблизно на 30% порівняно з відсутністю попередження. Тому в контексті дедалі складніших змін клімату, збільшення частоти та інтенсивності штормів, злив, повеней, раптових повеней, зсувів, гроз та блискавок, раннє попередження відіграє важливішу роль.

У В'єтнамі, виконуючи Резолюцію Політбюро № 57-NQ/TW, Метеорологічний та гідрологічний сектор поступово застосовує штучний інтелект (ШІ), великі дані та цифрову трансформацію до роботи з моніторингу та прогнозування. З початку року Департамент метеорології та гідрології ( Міністерство сільського господарства та навколишнього середовища ) впроваджує додатки ШІ на деяких етапах процесу прогнозування. Зокрема, алгоритми машинного навчання навчаються на основі радіолокаційних даних, супутникових знімків та автоматичного моніторингу, щоб надавати короткострокові прогнози опадів зі швидким часом відгуку та високою деталізацією.

Для ідентифікації та визначення інтенсивності штормів у Східному морі використовується штучний інтелект, який аналізує метеорологічні супутникові знімки, щоб визначити центр вихору, оцінити інтенсивність та тенденцію розвитку шторму, а також підтримати поглиблений аналіз для синоптиків. Ці системи все ще перебувають у процесі вдосконалення, проходять всебічне навчання та інтеграцію в процес підтримки професійного прогнозування. Ця технологія дозволяє владі постійно контролювати погодні та екологічні умови, тим самим забезпечуючи раннє попередження та своєчасне реагування для захисту життя та майна людей.

Пан Май Ван Кхіем, директор Національного центру гідрометеорологічного прогнозування, зазначив, що під час цьогорічного сезону штормів та повеней гідрометеорологічний сектор використовував штучний інтелект у процесі моніторингу та прогнозування. Результати досягли вищої точності, ніж традиційні інструменти.

Щодо прогнозування штормів, 24-годинна похибка в центрі шторму становить близько 90-110 км, що відповідає середньому показнику за регіоном. Штучний інтелект допомагає поєднувати оцінки ймовірності та невизначеності, підтримуючи прийняття рішень щодо запобігання стихійним лихам.

У прогнозуванні сильних дощів модель WRF (Мезомасштабна метеорологічна мережа для досліджень та прогнозування погодних операцій) та регіональні ансамблі дають досить хороші результати при широкомасштабних дощах, але все ще мають проблеми з короткочасними локалізованими дощами на складному рельєфі, де виникають конфлікти між дрібномасштабними циркуляціями. Попередження про грози, торнадо та блискавки при поєднанні метеорологічних радіолокаторів, супутникових знімків, ансамблевих даних та алгоритмів прогнозування поточної погоди допомогли видавати попередження про грози за 30 хвилин до 3 годин у багатьох ключових районах.

Кафедра гідрометеорології визначила основну проблему науки і техніки в галузі як «Опанування технології штучного інтелекту в метеорологічному та гідрологічному прогнозуванні, побудова комплексної системи штучного інтелекту для багатомасштабного метеорологічного та гідрологічного прогнозування з високою точністю та автоматизація прогностичних операцій».

Пане Май Ван Хієм,
Директор Національного центру гідрометеорологічного прогнозування

За словами керівника Гідрометеорологічного департаменту, порівняно з Японією, Китаєм, Кореєю тощо, можливості прогнозування та системи моніторингу нашої країни все ще обмежені. З іншого боку, через бюджетні обмеження наша країна не змогла значно інвестувати в науку та технології для гідрометеорологічного прогнозування та прогнозування стихійних лих. Крім того, інфраструктура інформаційних технологій все ще слабка; не так багато станцій моніторингу тощо, тоді як проблема обробки даних за допомогою штучного інтелекту для гідрометеорологічної галузі вимагає великої інформаційної інфраструктури, фінансових ресурсів та команди висококваліфікованих експертів у галузі інформаційних технологій. Крім того, обчислювальна та обробна інфраструктура ШІ вимагає швидких чіпів обробки даних за високою вартістю.

З огляду на складну ситуацію зі зміною клімату та зростання кількості екстремальних погодних явищ, модернізація гідрометеорології та покращення можливостей прогнозування та раннього попередження є важливими для захисту громади та економіки ... Тому будівництво та вдосконалення систем прогнозування та раннього попередження відіграють дуже важливу роль. Це також вважається першою лінією захисту в роботі щодо запобігання та пом'якшення ризиків стихійних лих.

Для цього, за словами пана Май Ван Кхієм, найближчим часом метеорологічному та гідрологічному сектору необхідно зосередитися на впровадженні комплексного інноваційного плану для покращення можливостей прогнозування та попередження, а також для ефективного обслуговування роботи з запобігання стихійним лихам та сталого розвитку. Основна увага в плані зосереджена на продовженні ефективного впровадження Резолюції № 57-NQ/TW про прориви в розвитку науки і техніки, інноваціях та національній цифровій трансформації. Департамент метеорології та гідрології визначив основну науково-технічну проблему сектору як «Опанування технології штучного інтелекту в метеорологічному та гідрологічному прогнозуванні, створення комплексної системи штучного інтелекту для багатомасштабного метеорологічного та гідрологічного прогнозування з високою точністю та автоматизація прогностичних операцій», – поділився пан Май Ван Кхієм.

Відповідно, Департамент гідрометеорології надаватиме пріоритет застосуванню сучасних технологій, таких як штучний інтелект, великі дані, Інтернет речей (IoT), у всьому гідрометеорологічному процесі, від моніторингу, збору та обробки даних до аналізу, прогнозування та комунікації. Оволодіння цими технологіями не лише сприяє підвищенню точності та автоматизації професійної роботи, але й відкриває напрямок для розробки інтелектуальної, багатомасштабної системи прогнозування, яка відповідає вимогам обслуговування людей, органів влади та економічних секторів у контексті дедалі складнішої зміни клімату. Поряд з цим, Департамент зосереджується на покращенні можливостей прогнозування екстремальних погодних явищ, побудові системи раннього попередження про численні стихійні лиха для забезпечення своєчасної та точної інформації; розвитку команди висококваліфікованих співробітників, зосереджуючись на навчанні молодих людських ресурсів для задоволення нових вимог; зміцненні комунікації, підвищенні обізнаності громадськості про роль гідрометеорології у запобіганні та контролі над стихійними лихами; сприянні міжнародній співпраці, пошуку технічної та технологічної підтримки та навчання людських ресурсів...

КІМ ОАНХ

Джерело: https://nhandan.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-du-bao-va-canh-bao-thien-tai-post902631.html