Trí tuệ nhân tạo có thể giúp dự đoán các vụ cháy rừng quy mô lớn

Bên cạnh thiên tai, bão lụt, động đất và hạn hán, cháy rừng đã, đang và sẽ là 1 trong những vấn nạn hàng đầu mà nhân loại phải đối mặt. Mới đây, một nhóm các nhà nghiên cứu đa lĩnh vực đến từ Đại học California, Irvine, Hoa Kỳ đã cùng ngồi lại với nhau trong nhiều tháng trời ròng rã nhằm tạo ra một mô hình học máy (trí tuệ nhân tạo) có thể dự đoán diễn biến và chiều hướng phát triển của các vụ cháy rừng lớn ngay từ thời điểm đám cháy manh nha được phát hiện, với độ chính xác cao.

Mô hình phân phân tích diễn biến thời gian thực này sẽ sử dụng một tập dữ liệu duy nhất để dự đoán mức độ phát triển của đám cháy, cho kết quả vượt trội hơn hẳn so với các hệ thống thử nghiệm dựa trên dữ liệu thời tiết vốn phức tạp hơn.

Mô hình học máy này đã được nhóm nghiên cứu đào tạo dựa trên dữ liệu thu được về độ ẩm không khí từ các báo cáo liên quan đến hơn 1.100 sự kiện hỏa hoạn ở bang Alaska, Hoa Kỳ trong khoảng thời gian từ năm 2001 đến 2017 (Alaska Large Fire Database). Mỗi đám cháy sẽ được gán nhãn là nhỏ, vừa hoặc lớn tùy theo quy mô thực tế của chúng. Sau khi được đào tạo bước đầu, mô hình học máy có thể dự đoán chính xác khoảng 40% các đặc điểm có thể dẫn một vụ cháy rừng lớn, và 75% diện tích đám cháy trong khoảng thời gian xác định.

Mặc dù mô hình này được đào tạo để dự đoán kết quả của các vụ cháy rừng chủ yếu được hình thành từ rừng cây Boreal, loại được tìm thấy nhiều ở Alaska và miền bắc Canada, tuy nhiên nếu xét về tổng thể, một mô hình như vậy hoàn toàn có thể được sử dụng như một nguồn lực hỗ trợ bổ sung cho các cơ quan cứu hỏa ở những khu vực thường xuyên xảy ra cháy rừng, không chỉ ở Hoa Kỳ mà còn tại nhiều quốc gia khác (trong trường hợp công nghệ này được phép chia sẻ rộng rãi).

Hệ thống phân loại đơn giản dựa trên trí tuệ nhân tạo này có thể mang đến cho các nhà quản lý cái nhìn sâu sắc về diễn biến của các đám cháy, từ đó xây dựng phương án phân bổ nguồn lực, tối ưu hóa năng lực chữa cháy, và đặc biệt là triển khai các phương án dự phòng một cách hiệu quả hơn.

“Việc thu thập và phân tích thông tin về các vụ cháy lớn cũng như tác động của chúng trong những năm gần đây có thể giúp ích cho công tác quản lý phòng chống hỏa hoạn cấp quốc gia, bảo vệ hệ sinh thái và đặc biệt là tính mạng của người dân. Những khu vực trước đây thường xuyên xảy ra cháy rừng đòi hỏi phải có những nỗ lực quản lý, phòng chống và khắc phục triệt để hơn, từ đó giảm thiểu tác động đến con người và hệ sinh thái dễ bị tổn thương”, đại diện nhóm nghiên cứu cho biết.

Theo thống kê, các vụ cháy rừng chính là nguyên nhân cướp đi sinh mạng của hơn 300.000 người mỗi năm trên toàn thế giới, đồng thời cũng là tác nhân đóng góp một lượng khí thải carbon khổng lồ vào bầu khí quyển vốn đang rất “mong manh” của hành tinh.

Một nghiên cứu của Đại học New Hampshire dự đoán rằng quy mô cũng như diện tích bị tàn phá bởi các vụ cháy rừng có thể tăng gấp đôi vào năm 2050 so với mức đã ghi nhận trong những năm 1990. Bên cạnh đó, tăng tần suất cháy rừng cũng sẽ ngày càng gia tăng và khó đoán định hơn do hậu quả của biến đổi khí hậu.

Những mô hình dự đoán cháy rừng dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo nêu trên sẽ là yếu tố quan trọng trong cuộc chiến chống lại thảm họa tự nhiên nhiên nói chung, với bối cảnh tình hình biến đổi khí hậu đang có diễn biến tiêu cực hơn. Đơn cử như ở Brazil, từ đầu năm đến nay, giới chức nước này đã ghi nhận gần 79.000 vụ cháy rừng lớn nhỏ, và một nửa trong đó xảy ra tại rừng mưa Amazon, nơi được coi là “lá phổi xanh” của hành tinh. Cá biệt, có những đám cháy quy mô lớn có thể bảo phủ một khu vực lên tới hàng km vuông, đe dọa nghiêm trọng đến sự ổn định của hệ sinh thái cũng như sức khỏe con người.

Đăng ký hoặc nhận tư vấn khóa học Trí tuệ nhân tạo của VTC Academy tại đây.

(Nguồn: quantrimang)