Công nghệ dự đoán cháy rừng từ trước khi khói xuất hiện

Theo dõi MTĐT trên

Biến đổi khí hậu đang làm gia tăng số lượng, tần suất và mức độ nghiêm trọng của các vụ cháy rừng trên toàn thế giới, với mức tăng được dự đoán là 30% vào cuối năm 2050. Nhiệt độ toàn cầu ngày càng tăng, vấn đề giảm thiểu nguy cơ cháy rừng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết để bảo vệ sức khỏe con người và hệ sinh thái. Đối mặt với thách thức này, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng hỗ trợ đắc lực trong việc dự đoán, phát hiện, theo dõi và dập tắt cháy rừng.

Thuật toán dự đoán nguy cơ cháy rừng

“Có khói, ắt có lửa” - và với các thiết bị, công cụ khác nhau, từ đài quan sát tháp cứu hỏa đến vệ tinh, có thể dễ dàng phát hiện đám cháy rừng. Tuy nhiên, còn tốt hơn nữa nếu có thể dự đoán khu vực có nguy cơ xảy ra cháy trước khi khói xuất hiện. Và đó là mục tiêu của Giáo sư Michal Aibin tại khoa Khoa học Máy tính thuộc Đại học Đông Bắc, ở Britissh Columbia, Canada.

“Hiện nay, các nghiên cứu về việc đối phó với thảm họa cháy rừng chiếm tới 90% là tập trung vào việc phát hiện đám cháy. Nhưng rõ ràng là khi chúng ta phát hiện ra đám cháy, có nghĩa là đã xảy ra cháy rồi và điều chúng tôi muốn làm là dự đoán đám cháy trong khu vực ngay từ trước khi nó xảy ra” - Giáo sư Aibin nói.

Để thực hiện điều này, Giáo sư Michal Aibin và nhóm nghiên cứu của ông đã phát triển một thuật toán máy tính đưa ra những dự đoán ưu việt về khu vực có nguy cơ, đánh giá và phân loại các khu vực theo nguy cơ cháy rừng. Điều này cho phép những người đi rừng quan sát các khu vực có nguy cơ cao và chủ động thông báo để lực lượng chuyên trách thực hiện các nỗ lực phòng cháy, chữa cháy phù hợp. “Mục tiêu của chúng tôi là cung cấp càng nhiều thông tin càng tốt để họ có thể thực hiện các chiến lược phòng ngừa, bảo vệ rừng… và trong trường hợp xảy ra hỏa hoạn, đám cháy sẽ không lan rộng” - ông Aibin nói.

Theo Giáo sư Aibin, đây là một “dự án kịp thời”, bởi thống kê cho thấy, khoảng 1.800 vụ cháy rừng đã thiêu rụi 135.000ha ở Canada vào năm ngoái, gây thiệt hại 650 triệu đôla. Theo số liệu của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), trên toàn thế giới, hỏa hoạn gây thiệt hại khoảng 50 tỷ USD mỗi năm. Diện tích rừng và con số thiệt hại đó có thể sẽ tăng lên khi khí hậu thay đổi, chu kỳ hạn hán trở nên cực đoan hơn và carbon được thải ra từ các vụ cháy rừng nhiều hơn.

WEF cho biết, các vụ cháy rừng đã thải ước tính 645 triệu tấn carbon dioxide vào khí quyển vào năm 2021. “Vấn đề này ngày càng trở nên thách thức hơn mỗi năm. Vì các đám cháy thải nhiều carbon vào bầu khí quyển, khiến khí hậu trở nên ấm hơn, đó là một vòng luẩn quẩn mà chúng ta cần phải phá vỡ” - Aibin nói.

Giáo sư Aibin cho biết, khói từ các vụ cháy rừng có thể bay xa và làm suy giảm chất lượng không khí, làm trầm trọng thêm các vấn đề về sức khỏe hô hấp như hen suyễn. Bởi vậy, với mục tiêu phát hiện nguy cơ cháy rừng trước khi có khỏi bốc lên, nhóm của Aibin sử dụng máy bay không người lái để quét các khu vực rừng, thu thập dữ liệu như lượng thảm thực vật dễ cháy trong khu vực, loài cây và khả năng bắt lửa tương ứng của chúng, vùng gần nguồn nước… Dữ liệu được đưa vào một chương trình để lập bản đồ, sau đó hiển thị khu rừng và chỉ định các phân loại được mã hóa theo màu khác nhau dựa trên mức độ nguy cơ hỏa hoạn, từ mức thấp đến mức nguy hiểm.

AI hỗ trợ công tác chữa cháy

Đến nay, nghiên cứu của Giáo sư Aibin đã tập trung vào các khu rừng gần sông Thompson ở British Columbia, hợp tác với Bộ Tài nguyên thiên nhiên và Bộ Giao thông vận tải Canada - các cơ quan Chính phủ chịu trách nhiệm về tài nguyên thiên nhiên bao gồm rừng và giao thông vận tải để thu thập và phân tích dữ liệu.

Tuy nhiên, nhà khoa học này mong muốn chương trình được ứng dụng trên toàn thế giới nên không ngừng nỗ lực mở rộng để chương trình trở nên cụ thể hơn về mặt địa lý. Giáo sư Aibin nói: “Càng mở rộng quy mô chương trình càng tốt, bởi sẽ có thêm nhiều dữ liệu, nhiều loài cây hơn, đánh giá được nhiều yếu tố rủi ro hơn và có được một hệ thống có thể áp dụng ở British Columbia, toàn bộ Canada và cuối cùng là ở quy mô toàn cầu”.

Công tác dự đoán được cho là tối ưu trong việc phòng ngừa các vụ cháy rừng, tuy nhiên, với sự nóng lên toàn cầu, các vụ cháy rừng đang trở nên thường xuyên và dữ dội hơn. Các hệ thống quản lý rủi ro hiện tại không được trang bị đầy đủ để đối phó với số vụ cháy ngày càng tăng. Khi giải quyết đám cháy, lính cứu hỏa thường phải đối mặt với các công trình bị sụp đổ, khói độc và mặt đất dốc không bằng phẳng. Trong bối cảnh này, các công nghệ mới như robot và máy bay không người lái được hỗ trợ bởi AI có tiềm năng to lớn để cách mạng hóa công tác chữa cháy.

Hội thảo trực tuyến AI for Good “Chống cháy rừng bằng robot thông minh” mới đây đã giới thiệu thế hệ robot chữa cháy tự động có thể hỗ trợ dự đoán và định vị đám cháy, thu thập dữ liệu nguy hiểm cũng như sát cánh cùng các nhân viên cứu hỏa ở tuyến đầu, giảm thiểu rủi ro cho lính cứu hỏa và giúp họ xác định, kiểm soát và dập tắt các đám cháy rừng với mức độ an toàn cao hơn.

Nhiều loại robot khác nhau có thể được tích hợp vào nhiệm vụ của lính cứu hỏa. Công ty Shark Robotics đã thiết kế 6 robot khác nhau với mục tiêu can thiệp gần với mối nguy hiểm để bảo vệ con người. Chẳng hạn, robot Colossus có thể vận chuyển thiết bị, sơ tán người bị thương và leo cầu thang. Máy ảnh và cảm biến của robot này “có thể là mắt và cánh tay của lính cứu hỏa”. Hay loại máy bay không người lái tự động Fotokite cho phép lính cứu hỏa đánh giá tình hình một cách nhanh chóng và hiệu quả. Ngoài ra, máy bay không người lái có tính năng video nhiệt, không chỉ giúp chữa cháy hiệu quả hơn mà còn giảm lượng nước tiêu thụ, góp phần vận hành bền vững hơn.

Với kinh nghiệm lâu năm, những người lính cứu hỏa có thể ngần ngại chào đón công nghệ mới. Tuy nhiên, các chuyên gia cho rằng, các công nghệ hiện đại sẽ hỗ trợ đắc lực cho công việc của lính cứu hỏa chứ không khiến họ “thất nghiệp” theo đúng nghĩa đen của từ này.