Dự báo cháy rừng bằng thuật toán

Nguy cơ cháy rừng trong và xung quanh Paradise, California (gần Camp Fire) do SilviaTerra cung cấp. Màu xanh dương có nghĩa là nguy cơ cháy rừng thấp hơn và màu đỏ có nghĩa là mức độ rủi ro cao hơn.

Hơn 1 triệu mẫu Anh, khoảng 400.000 héc ta rừng ở California (Mỹ) đã bị cháy rụi trong năm ngoái 2017. Đây là một con số kỷ lục nhưng cũng chẳng là gì sau trận cháy rừng mới nhất ở Camp Fire cũng thuộc bang này vào 8 -11 vừa qua : 85 người thiệt mạng, 249 người mất tích, khoảng 19.000 tòa nhà đã phá hủy, phần lớn trong số này là nhà ở, theo tờ The Fast Company hôm 26-11. Sự biến đổi khí hậu đã gây ra những tổn thất lớn cho nhiều thành phố và quốc gia, đặt ra những câu hỏi hóc búa về cách giải quyết vấn đề và đòi hỏi phải có những hướng giải quyết mới chưa từng sử dụng trước đây. Ở Mỹ, sự biến đổi khí hậu đã khiến cháy rừng xảy ra nhiều hơn, với quy mô lớn hơn và dù không mong đợi California vẫn chuẩn bị đối phó với mùa cháy rừng hằng năm. Các cơ quan chính phủ, các nhà nghiên cứu và các công ty đang tìm kiếm các giải pháp ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để ứng phó với tình trạng thảm họa này. Người ta kỳ vọng AI sẽ giúp cảnh báo các dấu hiệu khởi phát của những đám cháy nhỏ để các nhân viên cứu hỏa dập tắt chúng trước khi đám cháy bùng lên không kiểm soát được. Các giải pháp này cũng giúp quá trình khắc phục sau thảm họa nhanh chóng và hữu hiệu ngăn chặn tình trạng cháy lan.

Phát hiện sớm vụ cháy rừng từ không gian

Cho đến nay, hầu hết các vụ cháy được ghi nhận qua kênh tiếp nhận yêu cầu trợ giúp khẩn cấp 911 có thể là từ người dân địa phương, từ các chuyến bay thương mại hoặc từ các trạm quan sát cháy rừng. Việc phát hiện cháy từ các nguồn nói trên có điểm chung là đã bỏ qua cơ hội dập những ngọn lửa nhỏ vì một số không ít vụ cháy rừng được phát hiện chỉ sau khi chúng đã cháy được nhiều giờ, thậm chí cả ngày.

Vệ tinh quan sát phát hiện các đám cháy rừng ở trái đất giúp cải thiện tình hình được tốt hơn nhưng cũng làm mất khá nhiều thời gian. Hiện tại, hai vệ tinh của NASA đang quay quanh Trái đất quét gần như toàn bộ hành tinh mỗi ngày một lần và có thể nhận ra dấu hiệu nhiệt của ngọn lửa. Quá trình này mất ít nhất ba giờ, đó là khoảng thời gian để các vệ tinh băng qua trung tâm không gian Goddard Space Flight Center quét dữ liệu xuống và chạy các hình ảnh thông qua một siêu máy tính.

James MacKinnon, một kỹ sư máy tính của NASA, đang điều hành một dự án AI mới tìm cách ứng dụng một thuật toán chạy trên vệ tinh và rút ngắn quá trình quét hình ảnh xuống còn trong vài phút. MacKinnon thu nhỏ công việc mà siêu máy tính thực hiện vào một mạng thần kinh đủ nhỏ để chạy trên các máy tính đơn giản hiện có của vệ tinh.

Ông đã dùng AI đào tạo hệ thống hiểu về giá trị của các hình ảnh vệ tinh do vệ tinh thu thập được khắp thế giới trong một năm và tạo ra một hệ thống nhận dạng các vụ cháy rừng chính xác đến 98%. Trong tương lai, một hệ thống dựa trên AI như thế này được áp dụng cho một nhóm các vệ tinh nhỏ có thể mang lại số lần quét hình ảnh trái đất thường xuyên hơn, giúp tăng khả năng phát hiện cháy rừng từ khi chúng còn là những đốm lửa nhỏ và gửi cảnh báo theo thời gian thực tới những đội ứng cứu tình trạng khẩn cấp trên mặt đất.

Vẫn tiếp tục nghiên cứu, thử nghiệm

Ngay sau khi kiểm soát được đám cháy và loại trừ hoàn toàn các nguy cơ tái cháy, người ta sẽ bắt tay vào việc cứu hộ, tìm kiếm những người sống sót và giúp đỡ những người cần giúp. Về điểm này, công nghệ tiên tiến như AI cũng có phần chịu thúc thủ. Người ta vẫn chưa thể giải quyết được vấn đề là làm thế nào để tìm được nguồn lực sẵn có để thực thi công việc tìm kiếm và cứu hộ người bị thương, bị chôn vùi trong các đống đổ nát nơi hiện trường.

Một bài báo gần đây của các nhà nghiên cứu ở các trường Đại học Texas Tech và Đại học George Washington có tiêu đề “Điều phối ứng phó khẩn cấp với Heuristic Reinforcement Learning” đã đề cập đến một hệ thống học máy có thể phân tích các nội dung từ các mẫu tin nhắn (tweet) trên mạng xã hội Twitter để xác định tình nguyện viên đang làm việc và nạn nhân cùng với vị trí của họ. Có thể sử dụng các mẩu tweet mẫu yêu cầu được trợ giúp cứu hộ và cung cấp thông tin để lập bản đồ cho các tình nguyện viên và nạn nhân.

Một hệ thống trí tuệ nhân tạo khác ứng phó với thiên tai là Artificial Intelligence for Disaster Response hay AIDR là nền tảng mở miễn phí gắn nhãn các tin nhắn truyền thông xã hội thảo luận về tình huống khẩn cấp, thiên tai hoặc khủng hoảng nhân đạo. AIDR sử dụng công nghệ máy học để phân loại hàng triệu tweet và bài đăng trên Facebook về một thảm họa. Người ứng cứu khẩn cấp tham gia vào việc đào tạo hệ thống thông minh này bằng cách cung cấp cho nó danh sách các từ khóa cần tìm, như #Campfire hoặc “Paradise fire” hoặc một khu vực địa lý đang nóng nào đó để từ đó thu hút các bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội. Hệ thống này chỉ mất 30 phút để tìm hiểu về thảm họa.

Từ đó trở đi, người ứng cứu khẩn cấp nhận được thông tin cập nhật theo thời gian thực có liên quan đến tình huống mà họ đang theo dõi. Bản đồ hiển thị vị trí các bài đăng được gắn thẻ địa lý đến từ đâu, danh sách các bài đăng, được sắp xếp theo thứ tự các thuật toán quyết định cấp bách nhất hoặc có liên quan, cùng với thông tin về các từ thường được sử dụng nhất, như vị trí hoặc tên. Các nhà nghiên cứu AIDR cũng đang nghiên cứu sử dụng công nghệ thị giác máy tính để gắn nhãn cho các bức ảnh như thể hiện tình trạng bị thiệt hại hay không – những thông tin mà nếu dùng cách cứu hộ theo truyền thống bao lâu nay sẽ mất vài ngày hoặc vài tuần. Điều này thật sự đe dọa cơ hội cứu được người còn sống sót sau thảm họa.

Dự án khác

Hai học sinh trung học ở California đang phát triển một công cụ giúp xác định các khu vực rừng khô dễ bị cháy. Bằng cách sử dụng cảm biến và công cụ học máy TensorFlow của Google, hai học sinh Sanjana Shah và Aditya Shah đã tạo ra một thứ gọi là Smart Wildfire Sensor để chụp ảnh các nhánh và lá rụng gần đó và ước lượng sinh khối, độ ẩm và kích thước của khu vực để xác định tình trạng nhựa cây ngã khô ra sao, từ đó xác định nguy cơ phát cháy ở các khu vực có nhiều cây chết khô.

Các học sinh này nói rằng Smart Wildfire Sensor sẽ có thể dự đoán khả năng cháy rừng trong phạm vi 100 mét vuông. Dự án nằm trong chương trình nghiên cứu công cụ AI hỗ trợ xã hội được Google tài trợ.

Phương Anh