Cháy rừng đã trở nên phổ biến trong vài năm trở lại đây, khi biến đổi khí hậu đóng vai trò then chốt trong việc gia tăng cả tần suất và cường độ xảy ra cháy.
Theo dữ liệu từ Viện Tài nguyên Thế giới, cháy rừng hiện nay thiêu rụi thêm gần 6 triệu ha cây so với 2 thập kỷ trước và vấn đề này dự kiến sẽ trở nên tồi tệ hơn khi các vùng rừng ở bán cầu Bắc ấm lên nhanh hơn so với phần còn lại của hành tinh.
Hiện các nhà khoa học đang tìm cách tận dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) để hiểu rõ hơn và kiểm soát cuộc khủng hoảng này.
Trong khi các dự báo cháy rừng truyền thống phần lớn dựa trên các mô hình thời tiết dự đoán nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và lượng mưa, AI có thể trở thành "yếu tố thay đổi cuộc chơi" khi góp phần cải thiện độ chính xác của các dự báo.
Ảnh minh hoạ.
Hiện mô hình Xác suất cháy rừng do Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn châu Âu sử dụng được hỗ trợ bởi các thuật toán AI phân tích các mô hình cháy, nguồn nhiên liệu tiềm ẩn và hoạt động của con người.
Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng dự báo AI dự đoán chính xác hơn các khu vực có nguy cơ cao và có thể xác định chính xác hơn các điểm nóng có khả năng bùng phát cháy rừng. Mô hình AI cũng tốt hơn trong việc tính đến hoạt động của con người – nguyên nhân chính gây ra hầu hết các vụ cháy rừng.
"Nó đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện hơn", bà Francesca Di Giuseppe, người đồng biên soạn nghiên cứu và lãnh đạo một bộ phận tại trung tâm đánh giá các dự báo, cho biết.
Khi hành tinh nóng lên và thời tiết thay đổi đột ngột lan rộng, các sự kiện thời tiết phức hợp – chẳng hạn như lượng mưa lớn và hạn hán xảy ra trước các vụ cháy rừng chết người ở Nam California vào đầu năm nay – đang làm gia tăng rủi ro trên toàn cầu.
Điều đó làm tăng nhu cầu dự báo chính xác các sự kiện thời tiết khắc nghiệt khi cháy rừng đe dọa các quốc gia từ Hàn Quốc đến Hy Lạp.
Cải tiến AI lớn nhất đến từ dữ liệu tốt hơn về các nguồn nhiên liệu tiềm ẩn, vốn khó quan sát và tính đến trong các dự báo dựa trên thời tiết như Chỉ số thời tiết cháy rừng – một mô hình cảnh báo sớm được sử dụng rộng rãi, ban đầu được phát triển cho các vụ cháy rừng ở Canada.
Mô hình AI sử dụng thông tin thời tiết, nhưng cũng lấy từ 19 tập dữ liệu khác nhau, bao gồm hình ảnh vệ tinh có thể phân biệt giữa thực vật sống và chết, đồng thời xác định mật độ dân số và đường sá, cũng như khoảng cách đến các khu vực đô thị.
Nghiên cứu phát hiện ra rằng bằng cách thêm dữ liệu nhiên liệu chi tiết hơn, các mô hình AI có thể cải thiện dự báo lên 30%. Nó cũng có thể giảm báo động giả bằng cách tránh một cạm bẫy khác của dự báo dựa trên thời tiết: Xu hướng đánh giá quá cao rủi ro cháy rừng ở những nơi cực kỳ nóng, khô và thưa dân, như sa mạc.
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm mô hình AI bằng cách so sánh các dự báo về cháy rừng, bao gồm cả vụ cháy rừng hồi tháng 1 đã tàn phá Nam California. Trong khi mô hình dựa trên thời tiết có thể dự báo độ ẩm thấp, điều kiện khô hạn và gió bão cùng một khu vực rộng lớn có nguy cơ cháy rừng cao, thì mô hình AI dự đoán tốt hơn các khu vực cụ thể nơi cháy rừng cuối cùng bùng phát.
Minh Đức (Theo Bloomberg, Fortune)
- Tham khảo thêm
- Tham khảo thêm
