Cách mạng hóa công tác phòng, chống cháy rừng nhờ AI

Để đánh giá nguy cơ cháy rừng, cần xác định quy mô thảm thực vật có nguy cơ cháy trên những vùng đất rộng lớn, mức độ khô hạn của chúng và nguồn nhiệt, có thể là sét đánh hoặc do con người gây ra như tàn thuốc lá. Tất cả dữ liệu đó cần được xử lý lại mỗi ngày khi dự báo thời tiết thay đổi. Mặc dù con người có thể làm được điều này, nhưng AI có thể làm tốt hơn trong trường hợp có khối lượng lớn dữ liệu cần xử lý để dự báo trước 7 ngày hoặc thậm chí 10 ngày trước khi cháy rừng bùng phát.

Công ty Technosylva của Tây Ban Nha đang cung cấp cho Chile, Tây Ban Nha, Hà Lan và một số nước khác cũng như các bang của Mỹ chương trình ứng dụng AI để dự báo cháy rừng, ngoài thị trường. Ví dụ trong trường hợp áp dụng với bang California, trước hết, nhóm các nhà khoa học của Technosylva phải có hình ảnh chính xác về các khu rừng cây gỗ lớn và cây bụi. Nhóm sử dụng Lidar, một cảm biến có độ phân giải rất cao được máy bay hoặc thiết bị bay không người lái vận hành, cung cấp bản đồ 3D của hàng trăm ha rừng với tối đa 500 điểm dữ liệu/m2.  

AI giúp lập bản đồ 60-70% diện tích còn lại của bang. Khi phân tích vùng đất được Lidar lập bản đồ, AI có thể nhận biết được nơi thảm thực vật nào hiện diện, nhưng chỉ được chụp với hình ảnh chất lượng thấp hơn. Sau đó, Technosylva sử dụng một quy trình xác minh nghiêm ngặt để đảm bảo độ chính xác của AI. Từ đó, họ có thể kết hợp dữ liệu thời tiết, chạy mô hình hằng ngày để tính toán độ ẩm của thảm thực vật. Nếu cây khô hơn, lửa dễ bùng phát và lan ra rộng hơn.  

Công trình của Technosylva là một trong nhiều mô hình mới mô phỏng đám cháy ứng dụng AI và cùng xử lý 3 yếu tố: vật liệu cháy, thời tiết và mồi lửa. Nhiều dự án vẫn chưa được triển khai, nhưng những người tạo ra hy vọng chúng sẽ hoạt động hiệu quả trong vài năm tới.

Chẳng hạn, Cơ quan cứu hỏa Mỹ được giao nhiệm vụ duy trì bản đồ vật liệu cháy của Mỹ, theo tỷ lệ 30m x 30m, tương đương với kích thước của 2 sân bóng rổ. Chương trình sử dụng hình ảnh Google Earth và AI để đạt được độ phân giải cao tới hàng chục cm, cho phép các nhà khoa học nhận diện được khoảng đất trống và đá giữa các cây, có thể đóng vai trò là chất chữa cháy tự nhiên. Theo các chuyên gia, khi càng có nhiều dữ liệu, con người càng cần công nghệ máy học và phân loại kiểu AI để hiểu được dữ liệu.

Các nhà khoa học cho biết một trong những điều khó dự báo nhất là các đám cháy rừng do sét đánh gây ra. Nhiều nhà khoa học đang thí điểm sử dụng AI để dự báo sét đánh. Nhiều dự án yêu cầu máy móc xử lý lượng dữ liệu thời tiết trong nhiều năm, đôi khi là nhiều thập kỷ để xác định các nhân tố thường đi kèm với sét đánh.

Cụ thể, một mô hình dựa trên AI của Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia Mỹ (NOAA) có thể dự báo khả năng có sét trên toàn lãnh thổ nước Mỹ trong giờ tiếp theo. Mô hình này đang được điều chỉnh và đưa vào chương trình mới dự báo nguy cơ sét gây cháy rừng, đặc biệt là sét "khô" không kèm theo mưa.

Dù chưa rõ chi tiết vai trò của AI, nhưng một số ý kiến cho rằng AI góp phần thay đổi mạnh mẽ và giúp nâng cao độ chính xác trong nỗ lực phòng, chống cháy rừng.

P.V