AI trong quản lý thiên tai

Bão, động đất, cháy rừng và lũ lụt đều là một phần của tự nhiên. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến tần suất xảy ra các thảm họa tự nhiên này gia tăng. Nhiều người đã mất nhà cửa, sinh kế và tính mạng do các thảm họa tự nhiên ngày càng nghiêm trọng và thường xuyên hơn. Số lượng thảm họa liên quan đến khí hậu đã tăng gấp ba lần trong 30 năm qua. Theo các báo cáo của Liên Hợp Quốc, việc thích ứng và ứng phó với những thảm họa này sẽ khiến các quốc gia đang phát triển tiêu tốn khoảng 140–300 tỷ USD mỗi năm vào năm 2030.

Tuy nhiên, nhờ những tiến bộ công nghệ gần đây như AI, công tác quản lý thiên tai đang trở nên hiệu quả hơn, cải thiện mọi khía cạnh từ dự đoán thảm họa đến hỗ trợ các nỗ lực phục hồi. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu về quản lý thiên tai, khám phá cách AI cải thiện từng bước của quy trình và các ứng dụng AI đang giúp bảo vệ chúng ta.

Hình 1. Biểu đồ cho thấy sự gia tăng của các thảm họa tự nhiên từ năm 1900 đến năm 2019.

Sử dụng AI trong dự đoán thảm họa để quản lý rủi ro chủ động#

Các hệ thống dự đoán thảm họa và phát hiện sớm bằng AI có thể giúp giảm thiệt hại do thiên tai gây ra. Nhờ các hệ thống này, người dân địa phương và lực lượng ứng cứu đầu tiên có thể được cảnh báo sớm để giảm thiểu tác động của thảm họa. Các công cụ AI có thể sàng lọc lượng dữ liệu khổng lồ và đưa ra dự đoán chính xác nhằm dự báo những thảm họa tự nhiên như bão và cháy rừng trước khi chúng xảy ra.

Các kỹ thuật AI như machine learning và computer vision sử dụng các neural network sâu để phân tích các dataset lớn từ nhiều loại nguồn khác nhau, chẳng hạn như ảnh vệ tinh, dữ liệu thời tiết và hồ sơ lịch sử. Các mạng này chứa những neuron nhân tạo được kết nối với nhau, có khả năng xác định các mẫu và điểm bất thường dẫn đến một thảm họa tiềm ẩn. Bằng cách xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập bằng các công cụ như phân tích big data, các model AI có thể được huấn luyện để cung cấp hệ thống cảnh báo sớm và giúp giảm tác động của thiên tai.

Ví dụ, AI có thể được sử dụng để dự đoán các dư chấn động đất bằng cách xử lý dữ liệu địa chấn. Google và Harvard đã phát triển một hệ thống AI phân tích dữ liệu từ 131.000 trận động đất và dư chấn. Khi được kiểm thử trên 30.000 sự kiện động đất, hệ thống AI này cho thấy độ chính xác trong việc dự đoán vị trí dư chấn cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Trong ví dụ về dự đoán dư chấn dưới đây, các khu vực được dự đoán sẽ xảy ra dư chấn được đánh dấu màu đỏ. Các chấm đen là vị trí của những dư chấn đã được quan sát, còn đường màu vàng cho biết các đứt gãy đã bị phá vỡ trong trận động đất chính.

Hình 2. Hình ảnh minh họa đầu ra của dự đoán dư chấn.

Các hệ thống hỗ trợ chuẩn bị ứng phó thiên tai bằng AI#

Sau khi một thảm họa được dự đoán, bước tiếp theo trong quản lý thiên tai là chuẩn bị ứng phó. Các hệ thống AI cung cấp thông tin kịp thời và chính xác về những rủi ro liên quan đến thảm họa có thể giúp ngăn ngừa thiệt hại về người và kinh tế. Những thông tin này giúp các cơ quan chức năng sẵn sàng trước tình huống khẩn cấp và hành động nhanh chóng để cứu người. Chẳng hạn, nông dân, ngư dân và người làm lâm nghiệp là một số cộng đồng có nguy cơ cao nhất trước thiên tai, và các giải pháp AI có thể giúp họ tránh tổn thất.

Các giải pháp computer vision và phân tích hình ảnh cũng có thể giúp giám sát và theo dõi các kiểu thời tiết bằng cách xử lý ảnh vệ tinh theo thời gian thực. Bằng cách giám sát đường đi của những thảm họa này, chẳng hạn như bão xoáy, các khu vực có thể bị ảnh hưởng sẽ được chuẩn bị tốt hơn để ứng phó. Ví dụ, NASA đã sử dụng cloud computing và các kỹ thuật deep learning trên ảnh vệ tinh để theo dõi những cơn bão như Harvey và Florence. Hệ thống của họ vượt trội hơn các phương pháp tiêu chuẩn sáu lần, cho phép theo dõi bão mỗi giờ thay vì mỗi sáu giờ như các phương pháp truyền thống.

Hình 3. Giám sát và theo dõi bão Florence bằng deep learning (Nguồn).

AI trong ứng phó thiên tai: Cải thiện dữ liệu thời gian thực cho các đội cứu hộ#

Một ứng dụng quan trọng khác của AI trong quản lý thiên tai là hỗ trợ các đội ứng phó. Các hệ thống AI có thể cung cấp cho các đội ứng phó thiên tai dữ liệu thời gian thực có giá trị, chẳng hạn như đánh giá thiệt hại và theo dõi vị trí của những người đang gặp nạn, giúp họ phân bổ nguồn lực cứu trợ hiệu quả hơn. Các hệ thống này cũng có thể giúp đẩy nhanh việc cung cấp viện trợ cho người dân trong các khu vực bị ảnh hưởng và cải thiện các quyết định cũng như hành động của nhân viên cứu trợ tuyến đầu.

Ví dụ, trong bất kỳ thảm họa tự nhiên nào, các đường dây trợ giúp khẩn cấp như 911 thường bị quá tải bởi các cuộc gọi cầu cứu. Các đội ứng phó có thể bỏ sót những chi tiết quan trọng nếu tất cả cuộc gọi đều được chuyển đến tổng đài viên. AI có thể được sử dụng để xử lý lượng lớn cuộc gọi và tin nhắn trong thời gian kỷ lục, đồng thời thực hiện nhiều chức năng nhờ các tính năng như chuyển giọng nói thành văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Những tính năng này có thể trích xuất ngữ cảnh của từng cuộc gọi khẩn cấp để thu thập thông tin chính xác về bản chất cụ thể của tình huống và vị trí của người gọi.

Những thông tin này giúp rút ngắn thời lượng cuộc gọi và đẩy nhanh việc ứng phó khẩn cấp. Hệ thống tương tự cũng có thể được áp dụng cho các nền tảng mạng xã hội với sự hỗ trợ của các công cụ AI như computer vision và NLP.

Các nền tảng mạng xã hội có thể hỗ trợ ứng phó thiên tai như thế nào? Trong một thảm họa tự nhiên, các nền tảng mạng xã hội có thể chứa thông tin quan trọng và có thể hành động ngay sau khi thảm họa xảy ra. Ví dụ, thông tin dạng văn bản, âm thanh, hình ảnh và video có thể được người dân trong khu vực bị ảnh hưởng đăng lên mạng xã hội. Việc quản lý và xử lý thủ công toàn bộ thông tin này không dễ dàng, đặc biệt khi mỗi giây đều rất quan trọng. Các công cụ như nền tảng AIDR (Phản ứng kỹ thuật số bằng trí tuệ nhân tạo) có thể được sử dụng để giảm độ trễ trong ứng phó bằng cách tự động xử lý các bài đăng trên mạng xã hội. Nền tảng này phân tích văn bản và hình ảnh từ các tweet (hoặc những nền tảng mạng xã hội khác) để thu thập thông tin nhân đạo phù hợp. Các tổ chức ứng phó thiên tai có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực được trích xuất để định hướng hành động và nâng cao hiệu quả nỗ lực của mình.

Các đổi mới AI cũng có thể hỗ trợ trực tiếp cho các đội cứu hộ ngay từ tuyến đầu. Các model computer vision như Ultralytics YOLOv8 có thể giúp đánh giá thiệt hại tại khu vực bị ảnh hưởng bằng ảnh vệ tinh và các phương pháp như semantic segmentation, trong đó phân loại mỗi pixel trong ảnh vào các danh mục cụ thể. Ví dụ, sau trận động đất ở Thổ Nhĩ Kỳ, Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ đã sử dụng segmentation ngữ nghĩa và ảnh vệ tinh để xác định và phân loại mức độ nghiêm trọng của cơ sở hạ tầng và thiệt hại công trình tại các khu vực bị thiên tai với tốc độ nhanh hơn nhiều so với các phương pháp detection truyền thống. Nhờ sử dụng các phương pháp này, họ đã rút ngắn quy trình xuống còn vài giờ hoặc vài phút, giúp trung tâm điều hành và các đội cứu hộ phản ứng nhanh hơn tại những khu vực bị ảnh hưởng để phục hồi.

Hình 4. Đánh giá thiệt hại bằng semantic segmentation.

AI hỗ trợ phục hồi sau thiên tai bằng cách cung cấp hỗ trợ sức khỏe tinh thần#

Giai đoạn phục hồi sau thiên tai nhằm tái thiết các cộng đồng và giúp họ trở nên vững mạnh hơn. Một trong những cách tốt nhất để thực hiện điều đó là cung cấp hỗ trợ sức khỏe tinh thần cho người dân tại các khu vực bị ảnh hưởng. Sau thảm họa, những người sống sót có thể mắc các vấn đề về sức khỏe tinh thần như Rối loạn stress sau sang chấn (PTSD). Tỷ lệ PTSD sau một thảm họa có thể lên tới 40%. Các công cụ AI có thể được sử dụng để hỗ trợ những người bị ảnh hưởng. Ví dụ, Omdena là một công ty cung cấp hỗ trợ sức khỏe tinh thần bằng chatbot AI.

Hình 5. Chatbot AI hỗ trợ bệnh nhân mắc PTSD.

AI cũng có thể hỗ trợ nghiên cứu sức khỏe tinh thần và hoạt động hỗ trợ. Các hệ thống AI có thể được sử dụng để dự đoán các vấn đề sức khỏe tinh thần bằng cách phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử với độ chính xác tương đương các chuyên gia con người. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng AI để phân tích dữ liệu mạng xã hội và đánh giá mức độ căng thẳng ở người trẻ sau khi trải qua sang chấn. Theo các nghiên cứu của họ, kỹ thuật tương tự cũng có thể được áp dụng để tìm hiểu tác động của khủng hoảng khí hậu và thiên tai đối với sức khỏe tinh thần, cả trong ngắn hạn lẫn dài hạn.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng AI trong quản lý thiên tai#

Sau khi đã thảo luận về cách AI có thể tác động đến tất cả các quy trình khác nhau trong quản lý thiên tai, hãy cùng khám phá một số ưu điểm và nhược điểm liên quan. Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng AI trong quản lý thiên tai:

• Cải thiện khả năng phối hợp: Các hệ thống AI có thể được sử dụng để cải thiện sự phối hợp giữa các cơ quan và tổ chức khác nhau tham gia ứng phó thiên tai, giảm độ trễ và tình trạng kém hiệu quả.

• Tự động hóa tác vụ: AI có thể tự động hóa các tác vụ lặp lại, chẳng hạn như nhập và phân tích dữ liệu, giải phóng nguồn nhân lực để thực hiện các hoạt động quan trọng hơn trong thiên tai, khi mỗi giây đều có ý nghĩa quyết định.

• Thích ứng dài hạn với biến đổi khí hậu: AI có thể giúp xác định và đánh giá tác động của biến đổi khí hậu, cho phép các cộng đồng trên toàn cầu xây dựng chiến lược thích ứng dài hạn.

Bên cạnh nhiều lợi ích, AI trong quản lý thiên tai cũng có những hạn chế cần lưu ý. Dưới đây là một số thách thức chính của AI trong quản lý thiên tai:

• Chi phí triển khai cao: Việc phát triển và triển khai các hệ thống AI cho quản lý thiên tai có thể tốn kém, vì thường đòi hỏi đầu tư đáng kể vào phần cứng, phần mềm và chuyên môn về AI.

• Lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu: Các hệ thống AI sử dụng dữ liệu vệ tinh không gian địa lý, dữ liệu mạng xã hội và liên lạc qua đường dây trợ giúp, cùng nhiều nguồn khác để đánh giá thiệt hại và theo dõi con người trong thảm họa. Điều này làm dấy lên những lo ngại về quyền riêng tư liên quan đến việc sử dụng thông tin cá nhân không có sự đồng thuận và khả năng giám sát.

• Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu: Các dự đoán của một model AI chỉ tốt tương ứng với chất lượng và số lượng dữ liệu dùng để huấn luyện model đó. Nếu các model AI được huấn luyện bằng dữ liệu không chính xác, kết quả có thể kém hiệu quả hơn, đặc biệt trong những tình huống quan trọng.

Những suy ngẫm cuối cùng về AI trong quản lý thiên tai#

Chúng ta đã tìm hiểu cách AI có thể giúp cứu mạng người trong các thảm họa tự nhiên. AI giúp chúng ta dự đoán, chuẩn bị, ứng phó và phục hồi sau thảm họa hiệu quả hơn. Các công cụ AI có thể dự đoán động đất, theo dõi bão và cải thiện các nỗ lực ứng phó cũng như phục hồi sau thiên tai. Nhờ đó, tác động của thảm họa lên con người và cơ sở hạ tầng đều được giảm thiểu. Dù AI mang lại nhiều lợi ích như phản ứng nhanh hơn và phối hợp tốt hơn, công nghệ này cũng có một số thách thức. Những thách thức đó bao gồm chi phí cao, lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu và nhu cầu sử dụng dữ liệu chính xác. Khi giải quyết và tính đến những thách thức này, chúng ta có thể tối đa hóa tác động của AI trong việc quản lý thiên tai hiệu quả.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập repository GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng. Khám phá các ứng dụng AI trong lĩnh vực sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀