Thế giới dùng AI dự báo nắng nóng cực đoan trong một phút, Việt Nam đang mất bao lâu?

2 giờ trướcBài gốc

GraphCast của Google DeepMind vượt trội mô hình truyền thống trên 90% chỉ tiêu kiểm chứng. ECMWF chính thức vận hành AIFS từ tháng 2/2025. Cuộc cách mạng AI trong dự báo thời tiết cực đoan đang định hình lại cách thế giới ứng phó nắng nóng, và Việt Nam đang đứng ở đâu trong làn sóng đó?

Trong những ngày cuối tháng 5/2026, Hà Nội trở thành "chảo lửa" của cả nước. Nhiệt độ tại trạm Hà Đông ngày 26/5 lên tới 41,1 độ C, cao thứ hai trong lịch sử quan trắc tháng 5. Nhiệt độ cao nhất trong ngày liên tục ở ngưỡng 39 - 40 độ C suốt nhiều ngày liền, kéo dài từ 8 giờ sáng đến 19 giờ tối nền nhiệt duy trì ở mức cao liên tục. Mặt bê tông sân đỗ tại sân bay Nội Bài ngày 25/5 chạm mức 71 độ C, tạo cảnh hàng trăm nhân viên mặt đất làm việc trong điều kiện mà chuyên gia khí tượng gọi là "đặc biệt khắc nghiệt." Bắc Ninh, Hải Phòng, Quảng Ninh phá vỡ nhiều kỷ lục nhiệt độ tháng 5.

Trung tâm Cấp cứu A9, Bệnh viện Bạch Mai ghi nhận số ca cấp cứu liên quan đến nắng nóng tăng khoảng 20 đến 30% so với ngày thường. Nhiều bệnh nhân là người trẻ, người lao động ngoài trời nhập viện trong tình trạng say nắng, sốc nhiệt, thậm chí suy thận cấp. Bệnh viện Đa khoa tỉnh Phú Thọ tiếp nhận trường hợp nông dân nhập viện hôn mê sâu, trụy mạch sau hai giờ gặt lúa dưới nắng. Chỉ trong một buổi sáng, Viện Sức khỏe Tâm thần, Bệnh viện Bạch Mai tiếp nhận 4 đến 5 ca loạn thần bùng phát do nhiệt độ cực đoan.

Những con số đó đặt ra câu hỏi then chốt công nghệ AI đang đi nhanh đến đâu trong bài toán dự báo và ứng phó nắng nóng, và Việt Nam tiếp cận được bao nhiêu trong làn sóng đó?

Các mô hình AI như GraphCast và AIFS đang mở ra bước chuyển lớn trong năng lực dự báo nắng nóng và thời tiết cực đoan trên toàn cầu.

Kỷ nguyên mới của dự báo thời tiết bắt đầu từ năm 2025

Ngày 25/2/2025 là cột mốc lịch sử của ngành khí tượng thế giới. Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu (ECMWF), cơ quan khí tượng uy tín nhất toàn cầu, chính thức đưa AIFS (Artificial Intelligence Forecasting System) vào vận hành, trở thành hệ thống AI đầu tiên đạt trạng thái vận hành đầy đủ tại một trung tâm khí tượng quốc tế lớn. Phiên bản ensemble của AIFS với 51 thành phần tiếp tục ra mắt ngày 1/7/2025. ECMWF xác nhận AIFS tiêu tốn ít hơn khoảng 1.000 lần năng lượng so với hệ thống vật lý IFS truyền thống trong khi đạt độ chính xác tương đương, thậm chí vượt trội ở một số chỉ số.

Trong 18 tháng thử nghiệm trước đó, dự báo của AIFS vượt trội so với mô hình truyền thống tới 20% trên nhiều chỉ số kiểm chứng. Khi chính thức ra mắt, ECMWF mô tả đây là "cột mốc lịch sử" có khả năng "thay đổi căn bản khoa học và dự báo thời tiết."

Trước đó, GraphCast của Google DeepMind đã đặt nền móng cho cuộc chuyển đổi này. Theo công bố trên tạp chí Science (tháng 12/2023), GraphCast cho kết quả tốt hơn hệ thống dự báo vận hành tiên tiến nhất ở hơn 90% trong số 1.380 chỉ tiêu kiểm chứng, hỗ trợ dự báo các sự kiện cực đoan tốt hơn, bao gồm bão nhiệt đới, dòng khí quyển và nhiệt độ cực đoan.

Điểm khác biệt căn bản: GraphCast tạo ra dự báo thời tiết toàn cầu 10 ngày với độ phân giải 0,25 độ trong chưa đầy một phút, thay vì hàng giờ đồng hồ trên siêu máy tính. Tháng 5/2026, Google DeepMind và Google Research ra mắt Weather Lab, nền tảng tương tác cho phép so sánh dự báo AI và vật lý cho hàng chục cơn bão trong bốn năm qua.

Cùng tham gia cuộc đua, Huawei ra mắt Pangu-Weather với tốc độ xử lý nhanh hơn 10.000 lần so với mô hình ensemble truyền thống (Nature, 7/2023). Khi xảy ra đợt nóng lớn ở Nam Âu tháng 6/2024, AIFS của ECMWF đã dự báo chính xác phạm vi không gian và cường độ của đợt nóng trước 7 đến 10 ngày, với sai số nhỏ hơn hệ thống truyền thống ở ngưỡng dự báo ngày thứ 8 đến 10.

Nắng nóng khó dự báo hơn bão, và AI đang thay đổi điều đó

Đợt nắng nóng cuối tháng 5/2026 khiến nhiều khu vực tại Hà Nội ghi nhận nền nhiệt đặc biệt khắc nghiệt, ảnh hưởng lớn tới sức khỏe và lao động ngoài trời.

Trong nhiều thập kỷ, nắng nóng cực đoan được xem là một trong những hiện tượng khó dự báo nhất trong khí tượng học. Bão có quỹ đạo di chuyển có thể theo dõi từ vệ tinh. Nắng nóng hình thành từ sự tích lũy nhiệt quy mô lớn trong khí quyển, phụ thuộc vào tương tác phức tạp giữa nhiều lớp khí quyển, bề mặt đại dương và điều kiện đất đai. Mô hình vật lý truyền thống đặc biệt yếu ở khung dự báo từ 5 đến 14 ngày, vốn là khoảng thời gian quan trọng nhất để các cơ quan y tế, điện lực và chính quyền địa phương kích hoạt biện pháp ứng phó.

Nghiên cứu từ Đại học Colorado State (Mỹ), công bố tháng 4/2026 trên arXiv, phân tích 60 đợt nắng nóng qua bốn mùa và bốn vùng địa lý cho thấy GraphCast vượt trội cả UFS GEFS của NOAA lẫn Pangu-Weather ở hầu hết vị trí trong khung dự báo 5 đến 10 ngày trước khi nắng nóng khởi phát. Cả hai mô hình AI đều có xu hướng dự báo thấp hơn thực tế ngay trước và trong thời gian xảy ra nắng nóng, điều mà các nhà nghiên cứu xác định là hướng cải thiện tiếp theo.

Hội đồng điều hành WMO tháng 6/2025 thông qua Kế hoạch Hành động AI, hướng đến khai thác tiềm năng AI để cách mạng hóa dự báo trong khi duy trì các tiêu chuẩn khoa học và đạo đức. WMO đang thúc đẩy triển khai dự báo AI tại các khu vực thưa dữ liệu quan trắc, nơi các nước thu nhập trung bình trước đây không có khả năng tiếp cận công nghệ đỉnh cao.

Chi phí tiếp cận đang trở thành yếu tố làm thay đổi cán cân công nghệ dự báo khí tượng. Vận hành ECMWF HRES đòi hỏi hạ tầng siêu máy tính trị giá hàng trăm triệu đô la. Nhưng chạy GraphCast hoặc AIFS chỉ cần một máy chủ GPU đám mây với chi phí vài đô la mỗi giờ. Điều đó đồng nghĩa với việc các cơ quan khí tượng tại các nước thu nhập trung bình hiện có thể tiếp cận chất lượng dự báo tầm trung toàn cầu từng chỉ dành cho các quốc gia giàu có.

Việt Nam: Cơ sở đang được xây, nhưng tiến độ cần nhanh hơn

Đợt nắng nóng tháng 5/2026 tại Hà Nội đã cho thấy rõ chi phí thực sự của việc thiếu một hệ thống cảnh báo sớm theo thời gian thực. Hàng trăm ca nhập viện, hàng nghìn công nhân làm việc ngoài trời không có đủ thông tin về ngưỡng nguy hiểm của từng khung giờ trong ngày.

Chuyên gia khí tượng giải thích nguyên nhân Hà Nội là tâm điểm nắng nóng: ngoài tác động của thấp nóng và gió phơn, hiệu ứng đảo nhiệt đô thị với mật độ bê tông hóa cao khiến nhiệt độ quan trắc tại Hà Nội thường xuyên cao hơn các khu vực lân cận từ 1 đến 2 độ C.

Dữ liệu quan trắc và hạ tầng tính toán được xem là nền tảng quan trọng để triển khai các mô hình AI trong dự báo khí tượng tại Việt Nam.

Tại Việt Nam, ngành khí tượng thủy văn xác định giai đoạn 2025 đến 2030 phát triển theo ba trụ cột: hiện đại hóa mạng lưới quan trắc, nâng cao năng lực dự báo tác động theo thời gian thực và chuyển đổi số toàn diện. Đài Khí tượng Thủy văn Nam Bộ đặt mục tiêu mở rộng ứng dụng AI trong năm 2026. Mục tiêu độ tin cậy dự báo nắng nóng diện rộng đạt từ 70 đến 90% vào năm 2030 là định hướng rõ ràng.

Vấn đề đặt ra hiện nay là tốc độ tích hợp và khả năng vận hành hiệu quả các mô hình AI trong hệ thống dự báo quốc gia. Các mô hình dự báo số trị đã được nâng cấp, rút ngắn thời gian phát hành dự báo từ 5 đến 8 giờ xuống còn 2 đến 3 giờ. Trong khi đó, AIFS của ECMWF tạo ra dự báo 10 ngày toàn cầu trong chưa đầy một phút.

Điều kiện tiên quyết để các mô hình AI phát huy hiệu quả là kho dữ liệu quan trắc lịch sử đủ dài và được chuẩn hóa. Việt Nam hiện có mạng lưới hơn 2.000 trạm quan trắc, nhưng tỷ lệ tự động hóa, chất lượng số hóa và khả năng chia sẻ dữ liệu mở vẫn là rào cản lớn để thuật toán AI học được từ lịch sử khí hậu của chính quốc gia mình.

Cơ hội thực sự không đến từ việc tự xây mô hình AI từ đầu, mà đến từ việc tích hợp thông minh các mô hình mở như GraphCast và dữ liệu AIFS vào hệ thống vận hành quốc gia. Khi chi phí tiếp cận công nghệ tiên tiến của thế giới chỉ còn tính bằng vài đô la mỗi giờ điện toán đám mây. Vấn đề đặt ra hiện nay là khả năng tích hợp, vận hành và khai thác hiệu quả các mô hình AI trong hệ thống dự báo quốc gia.

Đình Tưởng

Nguồn Điện tử & Ứng dụng : https://dientuungdung.vn/the-gioi-dung-ai-du-bao-nang-nong-cuc-doan-trong-mot-phut-viet-nam-dang-mat-bao-lau-15433.html