Trí tuệ nhân tạo, “đồng minh” hỗ trợ ứng phó với biến đổi khí hậu ? – Tạp chí xã hội – RFI Tiếng Việt
Đăng ngày:
Nghe – 09:35
Các hiện tượng thời tiết cực đoan gây ra lũ lụt, hạn hán, cháy rừng xảy ra thường xuyên và nghiêm trọng hơn, ảnh hưởng đến các quốc gia trên toàn cầu. Để ứng phó với biến đổi khí hậu, Trí tuệ nhân tạo (AI), ngày càng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, được xem là giải pháp hữu hiệu, dù còn nhiều bất cập.
Tại Trung Quốc, nhiều đầm lầy, sông hồ dần biến mất do tác động của hiện tượng trái đất nóng lên. Dọc theo sông Giang Tô, tại khu bảo tồn hồ Chenhu, với khoảng 11 000 héc-ta đất ngập nước, các hoạt động của con người được hạn chế, nhưng Trí tuệ nhân tạo được triển khai rộng rãi. Trong một bảo tàng sinh thái được thiết lập trong khu vực này, một căn phòng được dành riêng để bố trí các loa phát thanh và hình ảnh thu được từ 31 camera và 21 micro, được lắp đặt khắp khu bảo tồn. Một nhân viên của bảo tàng, Wehn Zhou, trả lời RFI Pháp ngữ giải thích rằng “đó là hệ thống trí tuệ nhân tạo, với một bảng điều khiển lớn, cùng các công cụ đo lường, cũng như các dữ liệu về thực vật và đất. Và sau đó là các mô-đun về âm thanh và hình ảnh…”
Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để hỗ trợ bảo vệ khoảng 277 loài chim, 58 loài cá, động vật lưỡng cư và khoảng 30 loài động vật có vú, ẩn náu trong hệ sinh thái ngập nước ở miền trung Hoa Lục. Thay vì dùng ống nhòm như trước kia, để quan sát các loài chim, hay phải cử người đi thực địa, thì từ năm 2022, các camera và micro được lắp đặt cho phép giám sát, theo dõi các loài vật từ xa và can thiệp khi cần (nếu như có loài nào đó bị thương).
Theo trang China Daily, hệ thống được tích hợp Trí tuệ nhân tạo cho phép phát hiện các loài chim đến hoặc rời đi, cũng như xác định khu vực mà các loài chim thích di chuyển đến bằng cách xác định loài thông qua tiếng chim. Hình ảnh chụp các loài chim từ camera sẽ được tự động so sánh với ảnh trong cơ sở dữ liệu có sẵn, kết hợp với âm thanh, để tăng độ chính xác khi nhận dạng loài.
Khi con người ít can thiệp vào tự nhiên, nhiều loài chim mới đã được phát hiện, hoặc xuất hiện trở lại, như loài bồ nông Dalmatian quý hiếm, (chỉ khoảng 150 con ở Đông Á), hay loài hồng hạc lớn vốn không xuất hiện tại khu bảo tồn từ nhiều năm qua.
Trí tuệ nhân tạo cũng được triển khai bởi các nhà khoa học ở vùng Sừng Châu Phi, khu vực thường xuyên hứng chịu các trận mưa lớn, gây ngập lụt, hay những đợt hạn hán kéo dài. Theo hãng tin AP, trí tuệ nhân tạo được sử dụng để dự báo tốt hơn, các hiện tượng thời tiết cực đoan ngày càng khó lường do biến đổi khí hậu.
Hệ thống dự báo thời tiết, do Chương trình lương thực thế giới của Liên Hiệp Quốc và Google tài trợ, được phát triển bởi các nhà khoa học từ khoa vật lý, đại học Oxford của Anh Quốc, trong đó có cô Shruti Nath : “ Chúng tôi có một cách tiếp cận kết hợp, sử dụng trí tuệ nhân tạo để lấp đầy những khoảng trống trong vật lý, hoặc xử lý những dữ liệu quá phức tạp. Trí tuệ nhân tạo có thể khiến các dữ liệu đó được trình bày một cách đơn giản hơn, và cho phép dự báo gần với thực tế nhất. Cụ thể, để có thể dự báo, AI được đào tạo, nắm được các dữ liệu lịch sử về thời tiết, nhiệt độ,…, sau đó có thể đem so sánh với dữ liệu thu được từ thực tế, qua đài quan sát hoặc qua vệ tinh. Mô-đun AI mà chúng tôi tạo ra sẽ ngày càng học được nhiều hơn. Chúng tôi thậm chí còn “khen thưởng” AI, nếu đưa ra dự báo chính xác, phù hợp với thực tế quan sát được. Nếu không làm được thì AI sẽ bị phạt”.
Đọc thêm : Trí tuệ nhân tạo : Một cuộc cách mạng mới trong nông nghiệp ?
Theo AP, tại Anh, trong việc dự báo thời tiết, các siêu máy tính được sử dụng, có khả năng thực hiện 16 000 phép tính mỗi giây. Thế nhưng, chi phí để vận hành những siêu máy tính này và các trạm thu thập dữ liệu lại rất đắt đỏ, và không có sẵn ở các nước đang phát triển. Mô hình dự báo AI mà các nhà khoa học vật lý của đại học Oxford tạo ra thì lại có thể vận hành từ máy tính xách tay.
Việc dự báo thời tiết ở Sừng Châu Phi hiện vẫn gặp nhiều khó khăn, do thời tiết thay đổi thất thường và thiếu các trạm quan sát khí tượng cũng như thu thập dữ liệu, khiến người dân vốn trong tình trạng dễ bị tổn thương có nguy cơ gặp nhiều rủi ro. Hiện mô đun nói trên vẫn còn trong quá trình thử nghiệm, nhưng có thể đưa ra dự báo trong vòng 48 giờ, và có thể gửi cảnh báo nguy hiểm qua tin nhắn, thư điện tử, và thậm chí là cả đến đài phát thanh hoặc truyền hình.
Chương trình này hiện đang được thí điểm ở Kenya và Ethiopia, nếu thành công, có thể được triển khai ở những khu vực khác trên thế giới, tại những nơi thời tiết ngày càng khắc nghiệt do biến đổi khí hậu, tác động đến cuộc sống của con người.
Vẫn về khí hậu, hồi tháng Sáu vừa qua, các nhà nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo của tập đoàn Microsoft đã cho ra mắt một mô-đun với tên gọi Aurore AI, được cho là “cách mạng hoá” việc dự báo ô nhiễm không khí, lần đầu tiên cho phép dự báo mức độ ô nhiễm trên phạm vi toàn cầu trong vòng chưa đầy một phút, theo tạp chí khoa học Nature.
Matthew Chantry, nhà nghiên cứ về máy học tại Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung bình châu Âu (ECMWF), cho biết “dự đoán ô nhiễm không khí thường phức tạp hơn nhiều so với dự báo thời tiết” và Aurora có những tính năng tiến bộ đáng kể so với mô hình dự báo trước kia.
Mô-đun trí tuệ nhân tạo này có thể dự báo trên toàn cầu và không cần nhiều phép tính. Để tạo ra Aurora AI và các tính năng nói trên, các nhà khoa học đã tích hợp một kho dữ liệu khổng lồ, với hơn 1 triệu giờ dữ liệu từ 6 mô hình thời tiết và khí hậu khác nhau. Cụ thể, Aurora có thể dự báo mức độ của sáu chất gây ô nhiễm không khí chính, bao gồm carbon monoxide, nitơ oxit, sulfur dioxide, ozone và các hạt vật chất, trên toàn thế giới trong vòng chưa đầy một phút. Công nghệ này cung cấp các dự đoán về ô nhiễm trong 5 ngày và dự báo thời tiết toàn cầu trong 10 ngày với độ chính xác và hiệu quả vượt trội, với chi phí tính toán thấp hơn đáng kể so với các mô hình thông thường mà Cơ quan giám sát khí quyển Copernicus của châu Âu sử dụng.
Trên tạp chí của Viện nghiên cứu Polytechnique de Paris, ông Samuel Morin, giám đốc Trung tâm nghiên cứu khí tượng quốc gia Pháp (CNRM), nhận định rằng Trí tuệ nhân tạo được xem là một “đồng minh của các nhà khí tượng học”.
Ông Morin nêu ra hai hai mô-đun tích hợp Trí tuệ nhân tạo, là Arome và Arpège, được cơ quan Météo-France sử dụng, để mô phỏng bầu khí quyển trên lãnh thổ Pháp và các khu vực hải ngoại cũng như của toàn bộ hành tinh.
Công cụ Arome có thể giúp cải thiện khả năng dự báo ngắn hạn về các hiện tượng nguy hiểm như các trận mưa lớn, bão, sương mù ở Địa Trung Hải, hoặc nhiệt độ tăng cao tại khu vực đô thị trong các đợt nắng nóng. Công cụ này cũng cho phép thực hiện các mô phỏng với độ phân giải rất tốt, bằng cách “cắt” lớp khí quyển thành các khối nhỏ.
Trí tuệ nhân tạo cũng được các nhà nghiên cứu của Pháp sử dụng để mô phỏng sự tiến hoá của sông băng từ quá khứ cho đến tương lai, để hiểu các quá trình vật lý, và qua đó, dự đoán những diễn biến có thể xảy ra trong tương lai của sông băng và tác động của chúng đối với mực nước biển dâng, tài nguyên nước và hệ sinh thái, nhất là có thể tìm ra giải pháp ứng phó với tình trạng tan băng hà do biến đổi khí hậu.
Vào năm 2023, trước thềm Hội nghị khí hậu COP 28, Liên Hiệp Quốc đã thiết lập một tổ chức cố vấn về Trí tuệ nhân tạo AI Advisory Body, nhằm thúc đẩy xu hướng sử dụng máy học – machine learning, “tìm ra giải pháp cho các thánh thức chung”, “giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu”, để nhiều chính phủ, doanh nghiệp và xã hội dân sự cùng được hưởng lợi.
Ngoài các tính năng nói trên, theo trang tin của Liên Hiệp Quốc, Trí tuệ nhân tạo cũng có thể hỗ trợ phòng tránh các thảm họa khí hậu, hay hỗ trợ đạt trung hòa carbon, chẳng hạn như tự động hoá việc thu thập và phân tích dữ liệu, giúp xác định, điều chỉnh các nguồn phát thải hiệu quả hơn.
Về vấn nạn thời trang nhanh, fast-fashion, AI cũng có thể can thiệp, tối ưu hóa chuỗi cung ứng để giảm lãng phí, giám sát mức tiêu thụ tài nguyên và thúc đẩy các quy trình sản xuất bền vững. Trí tuệ nhân tạo cũng có thể giúp đẩy nhanh quá trình chuyển đổi năng lượng bằng cách tối ưu hóa việc tiết kiệm và nâng cao hiệu quả trong các lĩnh vực sử dụng nhiều năng lượng.
Tuy có nhiều tiềm năng lớn trong việc giải quyết các vấn đề về khí hậu, nhưng Trí tuệ nhân tạo cũng có nhiều điểm bất cập.
AI gây ô nhiễm, trước tiên, là do việc sản xuất các thiết bị máy tính, chẳng hạn như chip điện tử, có thể xử lý số lượng lớn dữ liệu. AI cũng tiêu thụ rất nhiều điện. Một nghiên cứu được công bố trên tạp khí khoa học Joule chỉ ra rằng vào năm 2027, AI có thể tiêu thụ 85 đến 134 terawatt giờ (TWh), tức là mức tiêu thụ tương đương với mức tiêu thụ điện của Achentina hoặc của Thụy Điển! Theo một số nhà quan sát, được La Tribune nêu ra, mặc dù những dữ liệu này không đáng tin cậy, những vẫn giá trị làm nổi bật vấn đề ngày càng tăng về lượng khí thải carbon của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, nghiên cứu của đại học California chỉ ra rằng việc huấn luyện AI cho Chat GPT-3, đã tiêu tốn 552 tấn CO2. Con số này tương đương với 205 chuyến bay khứ hồi Paris-New York bằng máy bay
Ngoài ra, những trung tâm dữ liệu cho AI cũng tiêu thụ một lượng lớn nước để làm mát. Các nhà nghiên cứu lo ngại rằng trong tương lai mức tiêu thụ này sẽ ảnh hưởng đến trữ lượng nước, đặc biệt trong bối cảnh hạn hán. Dĩ nhiên, giới khoa học cũng nhận thức được điều này và tìm các giải pháp giảm thiểu tác động môi trường của AI. Ví dụ, Microsoft đã làm chìm một trung tâm dữ liệu ở Bắc Hải và việc làm mát trung tâm này được cung cấp bởi dòng nước lạnh xung quanh.
Thư TinHãy nhận thư tin hàng ngày của RFI: Bản tin thời sự, phóng sự, phỏng vấn, phân tích, chân dung, tạp chí
Tải ứng dụng RFI để theo dõi toàn bộ thời sự quốc tế
© 2024 Copyright RFI – Mọi quyền được bảo lưu. RFI không chịu trách nhiệm về các nội dung đến từ những website bên ngoài. Lượt người xem do công ty ACPM chứng nhận.ACPM
Nội dung bạn đang cố truy cập không tồn tại hoặc không còn khả dụng.
