Phóng viên (PV): Thưa ông, điều gì đã thôi thúc nhóm nghiên cứu thực hiện đề tài về ứng dụng Deep Learning và Big Data trong dự báo tài nguyên nước?
Chủ nhiệm đề tài: Trong những năm gần đây, tài nguyên nước tại Việt Nam chịu tác động ngày càng lớn từ biến đổi khí hậu, các hiện tượng thời tiết cực đoan cũng như nhu cầu khai thác, sử dụng nước không ngừng gia tăng. Trong khi đó, các phương pháp dự báo truyền thống vẫn còn những hạn chế nhất định về khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn và dự báo trong các điều kiện biến động phức tạp. Chính vì vậy, nhóm nghiên cứu mong muốn ứng dụng các thành tựu mới của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là Deep Learning kết hợp với Big Data, nhằm nâng cao chất lượng dự báo và hỗ trợ hiệu quả hơn cho công tác quản lý, phân bổ nguồn nước.
PV: Mục tiêu chính mà đề tài hướng tới là gì?
Chủ nhiệm đề tài: Đề tài tập trung xây dựng cơ sở khoa học và giải pháp công nghệ để ứng dụng các mô hình học sâu trong dự báo tài nguyên nước. Trên cơ sở đó, nhóm nghiên cứu phát triển các mô hình dự báo phục vụ xây dựng các kịch bản phân bổ nguồn nước trên các lưu vực sông của Việt Nam, đồng thời thử nghiệm trên lưu vực sông Mã nhằm đánh giá khả năng ứng dụng trong thực tế. Mục tiêu cuối cùng là góp phần nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên nước, hỗ trợ các cơ quan quản lý ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.
PV: Vì sao nhóm nghiên cứu lựa chọn Deep Learning thay vì chỉ sử dụng các mô hình thủy văn truyền thống?
Chủ nhiệm đề tài: Các mô hình truyền thống vẫn có vai trò rất quan trọng và đã được sử dụng trong nhiều năm qua. Tuy nhiên, khi khối lượng dữ liệu ngày càng lớn và mối quan hệ giữa các yếu tố khí tượng, thủy văn trở nên phức tạp hơn thì Deep Learning thể hiện nhiều ưu thế. Công nghệ này có khả năng tự động học từ dữ liệu, phát hiện các quy luật tiềm ẩn và xử lý đồng thời nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Khi được kết hợp với các mô hình truyền thống, Deep Learning góp phần nâng cao độ chính xác của kết quả dự báo cũng như khả năng thích ứng trước các biến động của điều kiện tự nhiên.
PV: Đề tài có điểm mới nổi bật nào so với các nghiên cứu trước đây?
Chủ nhiệm đề tài: Điểm mới của đề tài là sự kết hợp giữa công nghệ dữ liệu lớn và các mô hình học sâu trong một quy trình dự báo tài nguyên nước hoàn chỉnh. Đề tài không chỉ tập trung vào dự báo dòng chảy hay lượng nước mà còn xây dựng các kịch bản phân bổ nguồn nước phục vụ công tác quản lý. Đồng thời, hệ thống được thiết kế để có thể tích hợp nhiều nguồn dữ liệu như khí tượng, thủy văn, viễn thám, GIS và dữ liệu quan trắc, tạo nền tảng cho việc xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong tương lai.
PV: Vì sao lưu vực sông Mã được lựa chọn làm khu vực thử nghiệm?
Chủ nhiệm đề tài: Lưu vực sông Mã là một trong những lưu vực sông lớn của Việt Nam, có đặc điểm địa hình, khí hậu và chế độ dòng chảy khá đa dạng. Đây cũng là khu vực thường xuyên chịu ảnh hưởng của hạn hán, lũ lụt và biến đổi khí hậu. Việc lựa chọn lưu vực sông Mã giúp nhóm nghiên cứu đánh giá toàn diện khả năng vận hành của mô hình trong nhiều điều kiện khác nhau, từ đó tạo cơ sở để mở rộng áp dụng cho các lưu vực sông khác trên phạm vi cả nước.
PV: Những kết quả của đề tài sẽ mang lại lợi ích gì cho công tác quản lý tài nguyên nước?
Chủ nhiệm đề tài: Kết quả nghiên cứu sẽ góp phần nâng cao chất lượng dự báo tài nguyên nước, hỗ trợ xây dựng các kịch bản phân bổ nguồn nước hợp lý giữa các ngành và các địa phương. Ngoài ra, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu, nâng cao khả năng cập nhật thông tin và hỗ trợ các cơ quan quản lý chủ động hơn trong phòng chống hạn hán, thiếu nước cũng như ứng phó với các tác động của biến đổi khí hậu.
PV: Theo ông, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo sẽ tác động như thế nào đến ngành tài nguyên nước trong thời gian tới?
Chủ nhiệm đề tài: Chúng tôi cho rằng trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành một trong những công nghệ nền tảng của ngành tài nguyên nước. AI không thay thế hoàn toàn các phương pháp truyền thống mà sẽ bổ sung, hỗ trợ và nâng cao hiệu quả của các mô hình hiện có. Khi được kết hợp với dữ liệu quan trắc thời gian thực và hạ tầng dữ liệu lớn, AI sẽ giúp công tác dự báo ngày càng chính xác, kịp thời và phục vụ hiệu quả hơn cho công tác quản lý nhà nước.
PV: Định hướng phát triển tiếp theo của nhóm nghiên cứu là gì?
Chủ nhiệm đề tài: Trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục hoàn thiện mô hình, mở rộng phạm vi áp dụng trên các lưu vực sông khác của Việt Nam, đồng thời tích hợp thêm nhiều nguồn dữ liệu mới nhằm nâng cao độ chính xác của dự báo. Chúng tôi cũng hướng tới xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trực tuyến, góp phần thúc đẩy chuyển đổi số trong lĩnh vực tài nguyên nước và đáp ứng yêu cầu quản lý ngày càng hiện đại của ngành.
PV: Xin trân trọng cảm ơn ông về những chia sẻ!
