Công nghệ thông minh có thể dự đoán thảm họa thiên nhiên trong tương lai

11 giờ trướcBài gốc

Lũ lụt không chỉ phá hủy tài sản mà còn lấy đi cảm giác an toàn mà một ngôi nhà mang lại. Các nhà nghiên cứu từ Đại học bang Pennsylvania và các tổ chức khác có thể đã giải được một phần quan trọng của bài toán đảm bảo an toàn trước những thảm họa như vậy.

Các nhà nghiên cứu đã phát triển công nghệ thông minh vượt trội, tạo ra các mô phỏng có thể dự đoán thảm họa thiên nhiên trong tương lai.

Mô hình của họ dự đoán lũ lụt chính xác hơn và nhanh hơn nhiều so với các công cụ cũ. "Với cách tiếp cận mới của chúng tôi, chúng tôi có thể tạo ra các mô phỏng bằng cùng một quy trình, bất kể khu vực nào chúng tôi đang mô phỏng", Giáo sư kỹ thuật dân dụng và môi trường Chaopeng Shen cho biết.

Mô hình Nước Quốc gia của NOAA là tiêu chuẩn mà các nhà thủy văn dựa vào. Tuy nhiên, dù đáng tin cậy, nó lại chậm. Việc hiệu chỉnh truyền thống đòi hỏi nhập dữ liệu sông ngòi trong hàng thập kỷ cho từng địa điểm, từng nơi một. Giáo sư Chaopeng Shen mô tả quá trình này là "tốn thời gian, tốn kém và tẻ nhạt". Phương pháp mới của nhóm nghiên cứu đẩy nhanh tốc độ nhờ sử dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng nhận diện mẫu trong khối lượng dữ liệu khổng lồ.

Thay vì phải bắt đầu lại với mỗi lưu vực sông, AI có thể khái quát hóa thông tin từ các dữ liệu trước đó. "Thay vì xử lý từng địa điểm riêng lẻ, mạng nơ-ron áp dụng các nguyên tắc chung mà nó suy ra từ dữ liệu quá khứ để đưa ra dự đoán", đồng tác giả Yalan Song giải thích.

Mô hình này vẫn tuân theo các quy tắc dựa trên vật lý về cách nước vận hành, nhưng nó nhanh chóng thích nghi với các khu vực mới. Mặc dù AI rất giỏi trong việc giải mã các mẫu, nhưng những cơn bão hiếm gặp có thể gây khó khăn. Đồng tác giả nghiên cứu Yalan Song cho biết, mô hình của họ giữ nguyên các quy tắc vật lý của nước, sau đó cho phép mạng học hỏi từ những phần dữ liệu phức tạp.

Phương pháp này dự đoán lượng mưa cực đoan tốt hơn nhiều so với các công cụ cũ. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu sông ngòi trong 15 năm và yêu cầu hệ thống tái hiện dòng chảy trong 40 năm. So với các số liệu thực tế, dự đoán của mô hình đạt độ chính xác cao hơn khoảng 30% trên 4.000 địa điểm.

"Với một mạng nơ-ron đã được huấn luyện, chúng tôi có thể tạo ra các thông số cho toàn bộ nước Mỹ chỉ trong vài phút", Giáo sư Chaopeng Shen nói. Công việc từng mất hàng tuần trên nhiều siêu máy tính giờ đây hoàn thành trong vài giờ trên một máy duy nhất.

Các phương pháp tương tự đã được sử dụng để thiết kế pin trạng thái rắn an toàn hơn. Chúng cũng có thể lập bản đồ thảm thực vật đô thị cho các kế hoạch làm mát. Các phòng thí nghiệm thậm chí còn thử nghiệm AI trong nghiên cứu năng lượng hạt nhân.

MIT News đưa tin việc huấn luyện các mô hình AI tiêu tốn lượng lớn điện và nước. Một nghiên cứu từ Hugging Face và Đại học Carnegie Mellon cho thấy một số hệ thống có thể tiêu thụ điện năng tương đương một quốc gia nhỏ. Tuy nhiên, ngành công nghiệp đang chuyển hướng sang năng lượng tái tạo và điều này có thể giúp các gia đình có thêm thời gian để bảo vệ không chỉ tài sản mà còn nhiều thứ hơn thế.

Đức Bình

Nguồn Xây Dựng : https://baoxaydung.vn/cong-nghe-thong-minh-co-the-du-doan-tham-hoa-thien-nhien-trong-tuong-lai-192250830122750344.htm