AI tăng cường độ tin cậy dự báo lũ toàn cầu

Mọi người dựa vào Google để tìm thông tin đáng tin cậy trong các cuộc khủng hoảng nhằm bảo vệ bản thân và những người thân yêu. Lũ lụt, là thảm họa tự nhiên phổ biến nhất, ảnh hưởng đến gần 1,5 tỷ người—khoảng 19% dân số thế giới—những người đối mặt với rủi ro đáng kể từ lũ lụt nghiêm trọng. Lũ lụt không chỉ đe dọa tính mạng mà còn gây ra thiệt hại kinh tế khoảng 50 tỷ USD trên toàn cầu mỗi năm.

Trong phần lớn lịch sử, việc dự báo lũ lụt chính xác trên quy mô lớn là rất khó khăn do tính phức tạp của vấn đề và sự thiếu hụt nguồn lực và dữ liệu cần thiết. Chỉ có một phần nhỏ các con sông trên thế giới được giám sát bởi các thiết bị đo lưu lượng, điều này gây ra thách thức lớn về an toàn, đặc biệt đối với người dân ở các quốc gia đang phát triển và các cộng đồng thiếu thốn.

Trong một bài báo mới được công bố trên Nature, chúng tôi khám phá cách AI có thể cách mạng hóa dự báo lũ lụt, tiếp cận những khu vực bị ảnh hưởng nặng nề nhất bởi biến đổi khí hậu. Kết quả của chúng tôi cho thấy AI đã giúp dự đoán lũ lụt trên sông chính xác hơn lên đến 7 ngày trước. Điều này cho phép chúng tôi cung cấp dự báo lũ lụt ở 80 quốc gia, bao phủ 460 triệu người. Chúng tôi cũng cung cấp các dự báo này thông qua Google Search, Google Maps và thông báo Android khi có thể.

Blog nghiên cứu của chúng tôi đi sâu hơn vào bài báo, thể hiện cách công nghệ thủy văn toàn cầu dựa trên AI của Google Research có thể cải thiện đáng kể dự báo lũ lụt so với các tiêu chuẩn hiện tại. Điều này đặc biệt quan trọng ở các quốc gia có dữ liệu lũ lụt hạn chế, cho phép chúng tôi mở rộng dự báo trên toàn thế giới. Hệ thống cảnh báo sớm có thể giảm đáng kể số ca tử vong, và thời gian dự báo kéo dài là một thay đổi lớn đối với các cộng đồng. Công nghệ của chúng tôi đã kéo dài độ tin cậy của các dự báo toàn cầu từ zero lên trung bình năm ngày, và chúng tôi đã cải thiện dự báo ở châu Phi và châu Á để ngang bằng với châu Âu bằng cách sử dụng AI.

Thông tin này giờ đây là công cụ để người dân, cộng đồng, chính phủ và các tổ chức cứu trợ thực hiện hành động phòng ngừa và bảo vệ các nhóm dân cư dễ bị tổn thương. Hành trình này không hề dễ dàng, đặc biệt ở những khu vực thiếu dữ liệu và chịu tác động lớn từ lũ lụt. Khi chúng tôi công bố bài báo mới nhất, hãy cùng nhìn lại một số thời điểm quan trọng trong hành trình sử dụng AI để dự báo lũ lụt trên sông chính xác:

Thí điểm đầu tiên của chúng tôi tại Ấn Độ đã dạy chúng tôi một bài học quý giá

Hành trình của chúng tôi bắt đầu với một thí điểm ở khu vực Patna của Ấn Độ. Bihar, nơi Patna tọa lạc, là một trong những bang dễ bị lũ lụt nhất của Ấn Độ, với nhiều cư dân phải đối mặt với mối đe dọa liên tục từ các trận lũ lụt tàn khốc. Chúng tôi đã hợp tác với các quan chức địa phương và sử dụng dữ liệu thời gian thực để phát triển dự báo lũ lụt, tích hợp chúng vào Google Public Alerts vào năm 2018.

Chúng tôi đã cung cấp cho các mô hình của mình một loạt các sự kiện lịch sử, mực nước sông và dữ liệu địa hình, chạy hàng trăm nghìn mô phỏng để tạo ra dự báo lũ lụt chi tiết. Mặc dù phương pháp này nhằm đạt độ chính xác cho các địa điểm cụ thể, mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là giải quyết thách thức toàn cầu. Chúng tôi tin rằng máy học có thể giúp mở rộng dự báo lũ lụt trên toàn thế giới.

Khởi động các hợp tác với cộng đồng nghiên cứu và khoa học

Vào năm 2019, chúng tôi đã mở rộng phạm vi dự báo lũ lụt gấp 12 lần, gửi đi 800.000 cảnh báo đến những người ở khu vực bị ảnh hưởng trong khi cải thiện công nghệ dự báo của mình. Khi đi sâu hơn vào tiềm năng của máy học, chúng tôi bắt đầu làm việc với các nhà nghiên cứu học thuật để kết hợp các mô phỏng lũ lụt dựa trên vật lý thủy văn với các phương pháp AI của chúng tôi.

Nghiên cứu của chúng tôi và tiến bộ với mạng Long Short-Term Memory (LSTM) để dự đoán lũ lụt chính xác đã truyền cảm hứng cho chúng tôi hình dung một nền tảng dự báo lũ lụt toàn cầu, từ đầu đến cuối. Nền tảng này sẽ cung cấp thông tin đáng tin cậy, ngay cả ở những khu vực không có thiết bị đo lũ.

Dự báo lũ lụt được mở rộng thêm, nhưng bị hạn chế bởi dữ liệu địa phương

Dựa trên thành công của thí điểm ở Ấn Độ, chúng tôi đã mở rộng dự báo trên toàn Ấn Độ và sang Bangladesh, tiếp cận 360 triệu người. Chúng tôi đã quản lý dự báo lên đến 48 giờ trước nhờ vào những tiến bộ trong công nghệ. Tuy nhiên, các mô hình của chúng tôi phụ thuộc vào dữ liệu lưu lượng địa phương, điều này khiến việc mở rộng sang các quốc gia khác trở nên khó khăn.

Chuyển hướng sang mô hình dự báo lũ lụt dựa trên AI toàn cầu và mở rộng sang hơn 80 quốc gia

Nhận ra những hạn chế của việc phụ thuộc vào dữ liệu địa phương, và với nghiên cứu AI tiến bộ, chúng tôi đã chuyển sang một mô hình toàn cầu. Chúng tôi sử dụng các nguồn dữ liệu toàn cầu để huấn luyện mạng LSTM của mình, nhằm dự đoán lũ lụt ngay cả ở những khu vực không có dữ liệu lưu lượng địa phương.

Vào năm 2022, chúng tôi ra mắt nền tảng Flood Hub, cung cấp dự báo ở 20 quốc gia—bao gồm 15 quốc gia ở châu Phi—nơi trước đây dự báo bị hạn chế bởi sự khan hiếm dữ liệu. Đến năm 2023, chúng tôi đã mở rộng thêm 60 quốc gia ở châu Phi, châu Á-Thái Bình Dương, châu Âu, và Nam và Trung Mỹ, bao phủ 460 triệu người. Giờ đây, dự báo thời gian thực trên Flood Hub được cung cấp miễn phí cho nhiều cộng đồng dễ bị tổn thương ở các quốc gia đang phát triển. Nhờ mô hình dựa trên AI toàn cầu, khả năng tiếp cận dự báo lũ lụt ở châu Phi giờ đây ngang bằng với châu Âu.

Hợp tác cùng nhau

Để tiếp tục thúc đẩy khoa học và nghiên cứu và tạo ra sự khác biệt thực sự ở những nơi cần nhất, chúng tôi biết rằng sự hợp tác với các học giả, chính quyền địa phương và các tổ chức quốc tế là rất quan trọng.

Chúng tôi làm việc với các nhóm cứu trợ quốc tế để cung cấp dự báo lũ lụt có thể hành động và hợp tác với Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) để hỗ trợ các hệ thống cảnh báo sớm, đặc biệt là sáng kiến Early Warnings for All, nhằm cung cấp cảnh báo sớm về các mối nguy khí hậu cho mọi người vào năm 2027. Chúng tôi cũng đang nghiên cứu cách AI có thể giải quyết các thách thức thực tế mà các cơ quan dự báo lũ lụt quốc gia phải đối mặt.

Chúng tôi đã làm việc chặt chẽ với các học giả và tổ chức thủy văn thông qua các hội thảo hàng năm và các sáng kiến như dự án Caravan của chúng tôi, nhằm chuẩn hóa và tổng hợp các tập dữ liệu hiện có.

Hành trình của chúng tôi còn lâu mới kết thúc

Khi biến đổi khí hậu trở nên tồi tệ hơn, lũ lụt có thể xảy ra bất ngờ. Mục tiêu của chúng tôi là tiếp tục sử dụng nghiên cứu và công nghệ để mở rộng phạm vi phủ sóng, dự đoán các sự kiện liên quan đến lũ lụt khác như lũ quét và lũ đô thị, và khám phá cách AI có thể giải quyết các thách thức thích ứng khí hậu rộng lớn hơn và các vấn đề bền vững.