Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong phát hiện và cảnh báo sớm cháy rừng đang được phát triển trên toàn cầu trong bối cảnh biến đổi khí hậu làm tăng mạnh nguy cơ cháy rừng ở các quốc gia trên thế giới.
Mới đây, lực lượng cứu hỏa bang California (Mỹ) đã sử dụng AI để phát hiện sớm và kiểm soát các đám cháy rừng. Chương trình có tên gọi là ALERTCalifornia. Mục đích của chương trình là có thể phát hiện các đám cháy sớm hơn và giảm thiểu việc báo động giả nhờ công nghệ AI. Được phát triển bởi các kỹ sư tại Đại học California San Diego, nền tảng này tận dụng 1.036 camera sẵn có, được lắp đặt bởi các cơ quan của chính quyền và các công ty điện trên toàn tiểu bang.
Bà Suzann Leininger, chuyên gia về trí tuệ nhân tạo tại Sở cứu hỏa Californi cho biết: Nhiệm vụ của chúng tôi là giữ các đám cháy trong phạm vi khoảng 0,4 hecta. Do đó với sự hỗ trợ của các camera AI, chúng tôi sẽ dễ dàng tới nơi xảy ra cháy và kiểm soát chúng nhanh hơn.
Theo Giáo sư Neal Driscol, chuyên ngành địa chất và vật lý, Đại học California San Diego, cách đây 5-6 năm, để kiểm tra các đám cháy người ta cần cử máy bay hoặc cả một tiểu đội tới. Còn bây giờ chỉ cần quay camera đã có thể phát hiện được các đám cháy. Chúng có thể chỉ ra liệu khói có bay xa không, môi trường có tối không… Những điều này giúp chúng ta đánh giá được mức độ đám cháy và nhanh chóng dập tắt mà không cần gọi 911.
Trang web công nghệ Alert California đã tiết lộ về cách AI này hoạt động. Theo đó, họ sử dụng các bản quét LiDAR lấy từ máy bay và máy bay không người lái để tạo ra “thông tin ba chiều, chính xác như nhau về các bề mặt được quét”.
Kết hợp điều này với các đặc điểm vật lý của các loài cây, người ta có thể tìm hiểu thêm về sinh khối rừng và hàm lượng carbon của bang California. Sở Cứu hỏa California cho biết mô hình máy học đã tận dụng hàng petabyte dữ liệu từ máy ảnh để phân biệt giữa khói và các hạt khác trong không khí.
Tại Hội nghị thường niên Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF) diễn ra vào tháng 1/2023 một báo cáo mang tên The Next Frontier in Fighting Wildfires: FireAId Pilot and Scaling đã được công bố. Theo báo cáo này, sáng kiến FireAId sử dụng trí tuệ nhân tạp để quản lý hiệu quả cháy rừng đã thử nghiệm thành công kể từ khi WEF đưa ra vào tháng 1/2022.
Dự án được triển khai ở khu vực Nam Aegean và Tây Địa Trung Hải của Thổ Nhĩ Kỳ. Theo báo cáo, khu vực này được chọn vì 1/4 số vụ cháy rừng trên cả nước xảy ra ở đó vào năm 2010-2021 và chiếm 75% tổng diện tích bị cháy trong giai đoạn này. Từ tháng 7 đến tháng 8/2021, Thổ Nhĩ Kỳ đã trải qua một số vụ cháy rừng tồi tệ nhất, thiêu rụi tổng cộng 139.503 ha.
Tại đây, các nhà khoa học đã sử dụng dữ liệu tĩnh và khí tượng để lập bản đồ các khu vực có thể bắt đầu hỏa hoạn, dự đoán cường độ và lên kế hoạch hậu cần cần thiết để ứng phó hiệu quả.
Theo Weforum, nhờ áp dụng thành công tại Thổ Nhĩ Kỳ, tỷ lệ chính xác trong dự báo cháy rừng trước 24 giờ lên đến 80%. Thông tin giúp nhà chức trách chuẩn bị và ứng phó một cách chủ động. Thành công của chương trình thí điểm cho thấy, AI hiệu quả ra sao trong hỗ trợ cơ quan quản lý và cứu người, bảo vệ tài sản, bảo vệ môi trường, giảm đáng kể thiệt hại do cháy rừng.
Biến đổi khí hậu đã làm tăng mức độ nghiêm trọng và tần suất cháy rừng trong vài năm qua, gây ra sự mất mát đa dạng sinh học, lượng khí thải carbon dioxide và tổn thất tài chính chưa từng có trên toàn thế giới.
Thống kê của WEF cho thấy: Chi phí cháy rừng trung bình hàng năm trên toàn cầu là khoảng 50 tỷ USD, trong khi vào năm 2021 các vụ cháy rừng toàn cầu đã thải ra khoảng 6.450 megaton CO2 vào khí quyển.
Trong khi đó, Tổ chức Khí tượng Thế giới dự báo tỷ lệ cháy rừng cực đoan trên toàn cầu sẽ tăng 30% vào năm 2050 và tăng gấp đôi vào cuối thế kỷ này.
Hệ thống phát hiện cháy rừng được hỗ trợ bởi AI sử dụng nhiều cảm biến khác nhau như máy ảnh, vệ tinh và máy bay không người lái để phát hiện đám cháy trong thời gian thực, cho phép phản ứng sớm và hành động kịp thời. Những hệ thống này được chứng minh là hiệu quả, tiết kiệm chi phí và chính xác trong việc phát hiện đám cháy, giảm thiểu tác động của cháy rừng đối với môi trường và cộng đồng địa phương.
Minh Thái
