Vào một buổi sáng tháng 6, những trận mưa lớn bất ngờ đổ xuống thị trấn nông thôn Lanesville (bang Indiana, Mỹ) đã khiến nhiều khu vực chìm trong biển nước mà không có bất kỳ cảnh báo sớm nào từ cơ quan chức năng. Lũ quét hiện là loại hình thiên tai nguy hiểm thứ hai tại Mỹ và dẫn đầu toàn cầu về số người thiệt mạng, nhất là trong bối cảnh biến đổi khí hậu khiến các trận mưa cực đoan xuất hiện thường xuyên hơn.
Để giải quyết bài toán này, một hệ thống phần mềm mới mang tên Hệ thống Học tập Liên tục và Dị biệt Thoáng qua (TACLS) đã được phát triển. TACLS tận dụng sự kết hợp giữa dữ liệu vệ tinh thời gian thực và thuật toán máy học (machine learning) để nhận diện các khu vực có nguy cơ ngập lụt nhanh, hỗ trợ Cơ quan Thời tiết Quốc gia Mỹ (NWS) đưa ra các quyết định cảnh báo lũ quét kịp thời hơn cho người dân.
Theo các chuyên gia từ NWS, việc thiếu các công cụ dự báo sớm theo thời gian thực thường khiến các cảnh báo được đưa ra khi dòng nước đã dâng cao nguy hiểm. Với TACLS, các văn phòng dự báo thời tiết có thêm dữ liệu chính xác để phát đi lệnh sơ tán sớm, qua đó hạn chế tối đa thiệt hại về người và tài sản trước các thảm họa thời tiết cực đoan.
Công nghệ ứng dụng AI và dữ liệu không gian địa lý này mở ra hướng đi mới rất thiết thực cho các quốc gia thường xuyên chịu ảnh hưởng bởi thiên tai và lũ quét như Việt Nam. Việc tích hợp các mô hình dự báo thông minh vào công tác phòng chống thiên tai sẽ là chìa khóa quan trọng để bảo vệ cộng đồng tốt hơn trong tương lai.
Nguồn: The Verge — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com