
Nước ngập ngang ngực người trong đợt ngập nặng ở Bangkok, Thái Lan hồi tháng 9-2026 - Ảnh: REUTERS
Các nhà khoa học quốc tế đã phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) giúp nâng cao độ chính xác của dự báo lũ lụt dài hạn, qua đó kéo dài thời gian chuẩn bị ứng phó cho các cộng đồng có nguy cơ bị ảnh hưởng.
Theo thông báo ngày 13-10 của Đại học Công nghệ Sydney (UTS, Australia), nhóm nghiên cứu sử dụng dữ liệu lượng mưa và lưu lượng dòng chảy trong 20 năm tại lưu vực sông DuPage, bang Illinois (Mỹ), để xây dựng các mô hình học sâu tích hợp cơ chế chú ý. Phương pháp này giúp mô hình nhận diện những quy luật biến động của lượng mưa và dòng chảy.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Journal of Hydrologic Engineering cho thấy việc kết hợp dự báo từ nhiều mô hình học sâu giúp giảm khoảng 38% sai số. Trong khi đó, khung tổng hợp dữ liệu do nhóm đề xuất cải thiện hiệu quả dự báo khoảng 47%.
Giáo sư Amir H. Gandomi, đồng tác giả nghiên cứu tại UTS, cho biết phương pháp này duy trì độ chính xác cao với các dự báo trước tới 12 tuần. Thời gian cảnh báo dài hơn có thể giúp chính quyền và cộng đồng chuẩn bị phương án ứng phó, từ đó giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt.
Theo nhóm nghiên cứu, kết quả có tiềm năng hỗ trợ quản lý rủi ro thiên tai, tăng khả năng chống chịu của cơ sở hạ tầng và cải thiện công tác quản lý tài nguyên nước. Tuy nhiên, thách thức không chỉ nằm ở việc nâng cao độ chính xác của dự báo mà còn ở khả năng chuyển thông tin dự báo thành các quyết định ứng phó hiệu quả.
Tối đa: 1500 ký tự
Hiện chưa có bình luận nào, hãy là người đầu tiên bình luận