Châu Âu ứng dụng trí tuệ nhân tạo dự báo cháy rừng

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng cực đoan và cháy rừng trở thành mối đe dọa nghiêm trọng ở nhiều khu vực trên thế giới, các nhà khoa học châu Âu đang ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào hệ thống dự báo cháy rừng, với kỳ vọng nâng cao độ chính xác và cảnh báo sớm các điểm có nguy cơ cháy cao. Đây được xem là bước tiến mới trong nỗ lực ứng phó với thiên tai và bảo vệ môi trường sống.

Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn Châu Âu (ECMWF) vừa cho ra mắt mô hình "Dự báo xác suất cháy rừng" mới, sử dụng công nghệ học máy để xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu đa dạng. Các dữ liệu bao gồm: điều kiện thời tiết, lượng nhiên liệu tự nhiên, độ khô hanh, mật độ dân cư và khả năng tiếp cận khu vực có thể phát sinh cháy.

Bà Francesca Di Giuseppe, chuyên gia Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn Châu Âu, chia sẻ: “Khác với những phương pháp truyền thống chủ yếu dựa vào dữ liệu thời tiết, mô hình mới mà chúng tôi phát triển còn tính đến nhiều yếu tố khác như lượng nhiên liệu tự nhiên và khả năng phát sinh nguồn cháy, bao gồm nơi con người sinh sống hay mức độ tiếp cận giao thông. Chính sự kết hợp này đã giúp nâng cao độ chính xác trong việc dự báo nguy cơ cháy rừng”.

Trước đây, công tác dự báo cháy rừng chủ yếu dựa vào Chỉ số Thời tiết Cháy rừng (Fire Weather Index), tập trung vào 4 yếu tố: nhiệt độ, gió, lượng mưa và độ ẩm. Tuy nhiên, theo các chuyên gia, mô hình này còn nhiều thiếu sót đáng kể.

Ông Joe McNorton, nhà khí hậu học Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn Châu Âu cho biết: “Các mô hình truyền thống thường chỉ dựa vào yếu tố thời tiết, mà chưa tính đến lượng nhiên liệu có thể bén lửa hay các nguồn dễ phát sinh cháy. Với mục tiêu khắc phục hạn chế này, chúng tôi đã bổ sung thêm dữ liệu vào hệ thống học máy. Dù nhiều dữ liệu không thể giải thích bằng mô hình vật lý thông thường, nhưng với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, chúng tôi có thể đưa ra dự báo chính xác hơn, không chỉ đánh giá mức độ nguy hiểm, mà còn nhận diện cụ thể những khu vực có khả năng xảy ra cháy”.

Một ví dụ tiêu biểu cho hiệu quả của mô hình này là đợt cháy rừng nghiêm trọng xảy ra tại Los Angeles đầu năm 2025, khiến 28 người thiệt mạng và gần 16.000 công trình bị phá hủy.

Theo chuyên gia Francesca Di Giuseppe, chính mùa mưa ẩm ướt trước đó đã khiến thảm thực vật phát triển mạnh, tạo ra lượng nhiên liệu lớn cho đám cháy sau này. Điều này được mô hình AI ghi nhận và kết quả là dự báo đã chỉ rõ khu vực có nguy cơ cháy cao, đúng ngay vị trí xảy ra cháy.

Bà Francesca Di Giuseppe nhận định: “Mô hình mới có khả năng ghi nhớ lượng nhiên liệu tự nhiên đã tích tụ trong khu vực, từ đó xác định chính xác những vùng có nguy cơ bị ảnh hưởng nghiêm trọng bởi cháy rừng. Nhờ cơ chế này, dự báo không chỉ đạt độ chính xác cao hơn, mà còn có thể khoanh vùng cụ thể điểm phát cháy – như trường hợp xảy ra gần Los Angeles vừa qua”.

Bên cạnh độ chính xác, mô hình mới cũng được thiết kế để có thể triển khai rộng rãi với chi phí thấp. Ông Joe McNorton chia sẻ thêm: “Dù quá trình xây dựng mô hình bằng siêu máy tính cần nguồn lực lớn, nhưng sau khi hoàn tất, hệ thống có thể dễ dàng triển khai tại các địa phương, vận hành ngay cả trên máy tính xách tay với chi phí cực kỳ thấp. Điều này mở ra cơ hội tiếp cận công nghệ cho nhiều đơn vị phòng cháy chữa cháy trên toàn thế giới”.

Theo số liệu thống kê mới nhất, năm vừa qua, thế giới đã chứng kiến mức phát thải khí nhà kính cao kỷ lục, nhiệt độ toàn cầu tăng đột biến, kéo theo hàng loạt hiện tượng thời tiết cực đoan gây thiệt hại nghiêm trọng tại nhiều khu vực. Riêng tình trạng cháy rừng đã khiến hơn 800.000 người phải sơ tán.