Trí tuệ nhân tạo đang làm thay đổi cách con người dự đoán và đối phó với thảm họa tự nhiên. Nhưng với sóng thần – hiện tượng thiên nhiên dữ dội và khó đoán, AI chưa thể trở thành cứu cánh tối thượng.
Trong nghiên cứu mới, ba mô hình học máy được triển khai: hồi quy tuyến tính bội, rừng ngẫu nhiên và mạng nơ-ron nhân tạo. Hai mô hình sau cho thấy hiệu quả nổi trội về mặt xử lý và dự báo. Tuy nhiên, cả ba đều chịu chung một giới hạn: thiếu dữ liệu huấn luyện mang tính thực địa.
Trong phòng thí nghiệm, AI có thể dự đoán đúng. Nhưng ngoài thực địa, khi bản đồ địa chất khác biệt, dòng chảy phức tạp và các điều kiện biển động liên tục, máy học bắt đầu mất phương hướng. Và khi dự báo chệch vài phút, hậu quả có thể là sinh mạng.
Thị trấn Tofino, nằm ven bờ tây đảo Vancouver, là minh chứng điển hình cho rủi ro tiềm ẩn. Từng ngày sống trong bình yên, nhưng vùng đất này lại nằm ngay bên rìa Cascadia Subduction Zone – một điểm nóng địa chấn có thể sản sinh ra trận động đất lên tới 9,0 độ Richter và kéo theo sóng thần cao hàng chục mét.
Trớ trêu thay, toàn bộ bờ biển phía tây Canada nơi đe dọa bởi mối nguy này chỉ có vỏn vẹn 4 cảm biến đáy biển đang hoạt động. Con số ấy quá khiêm tốn để tạo nên hệ dữ liệu có chiều sâu cho các mô hình học máy.
Trong một trận chiến mà từng mili giây quyết định sự sống còn, AI đang thiếu đi những “giác quan” cơ bản nhất.
Phó giáo sư Katsu Goda – Chủ tịch Nghiên cứu về rủi ro đa thiên tai tại Đại học Western Ontario – không nói về “nếu”, mà nói về “khi”: “Vấn đề không phải là liệu sóng thần có xảy ra hay không, mà là khi nào nó sẽ xảy ra.” Đây là một tuyên bố không chỉ mang tính học thuật, mà còn là cảnh báo thực tiễn cho các hệ thống phòng bị.
Khác với bão hay lũ – những hiện tượng có thể được đo lường liên tục từ xa, sóng thần đòi hỏi dữ liệu ngay dưới lòng đại dương. Nhưng việc triển khai hệ thống cảm biến đáy biển không chỉ tốn kém, mà còn phức tạp về mặt kỹ thuật và chính trị. Điều đó khiến nhiều quốc gia, nhất là ở vùng ven biển thưa dân cư, rơi vào trạng thái “mù thông tin”.
Hiện trên toàn cầu, các nhóm nghiên cứu đang chạy đua với thời gian để “gắn mắt” cho các mô hình AI. Một số chọn cách tích hợp dữ liệu thực địa thông qua vệ tinh, tàu ngầm và cảm biến động đất phân bố rộng rãi hơn. Những nhóm khác đầu tư vào hạ tầng cứng như đê biển, không chỉ chắn sóng mà còn kiêm nhiệm thu thập dữ liệu.
Với sự phát triển của công nghệ khai thác năng lượng từ thủy triều, các công trình phòng hộ tương lai có thể trở thành nguồn cung dữ liệu liên tục, vừa bảo vệ con người, vừa nuôi sống trí tuệ nhân tạo.
Nhưng cho đến lúc ấy, AI vẫn chỉ là “nhà tiên tri” bị bịt mắt và đoán biết mọi thứ, trừ thời khắc tai họa xảy đến.
