Ứng dụng AI để bảo vệ hệ sinh thái rừng

Hệ sinh thái rừng đóng vai trò quan trọng, giúp con người cải tạo môi sinh, cung cấp tài nguyên quý giá và nuôi dưỡng đa dạng sinh học. Vào năm 2019 và đầu năm 2020, các đám cháy địa ngục trong rừng nhiệt đới Amazon, cháy rừng California và Australia với khói cuồn cuộn di chuyển hàng nghìn dặm trên toàn bộ đại dương và lục địa đã tàn phá các hệ sinh thái địa phương. 

Nghiên cứu cho thấy rằng khói lửa rừng đã trở thành một vấn đề cấp bách hơn về chất lượng không khí khi các mô hình khí hậu tạo ra điều kiện khô hơn, nóng hơn. Những điều kiện này làm tăng khả năng xảy ra cháy rừng bởi không chỉ dễ bắt lửa hơn mà còn làm tăng khả năng cháy lâu hơn.

Điều này đã thúc đẩy Cơ quan khoa học quốc gia Australia CSIRO - Tổ chức Nghiên cứu Khoa học và Công nghiệp Khối Thịnh vượng chung - nâng cấp mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm dự đoán tốc độ và hành vi cháy rừng.

Hệ thống Vesta Mark 2 được xây dựng dựa trên các bài học từ các vụ cháy rừng trong 4 thập kỷ qua, kết hợp dữ liệu lịch sử này với dự báo thời tiết, độ che phủ rừng và các đầu vào mới khác. Do đó giúp các nhà chức trách có thể dự đoán diễn biến của từng đám cháy (khả năng lan rộng, cường độ đám cháy,...) để giúp giảm thiểu thiệt hại.

Vesta Mk 2 là mô hình cháy lan (fire spread model) nhiều giai đoạn, xem xét các cơ chế lan truyền lửa khác nhau bị ảnh hưởng bởi sự tham gia của các lớp phức hợp nhiên liệu khác nhau trong quá trình đốt cháy: đám cháy di chuyển chậm, cường độ thấp chỉ tiêu thụ nhiên liệu trên bề mặt và gần bề mặt; đám cháy cường độ trung bình đến cao liên quan đến nhiên liệu ngầm trong quá trình đốt cháy; và cường độ cao, đám cháy di chuyển nhanh liên quan đến tổ hợp nhiều nhiên liệu phức tạp. Sự chuyển tiếp giữa các giai đoạn đốt cháy khác nhau này được liên kết bởi khả năng xảy ra của từng giai đoạn lan truyền.

Các mô hình phân tích dự đoán và máy học như Vesta Mark 2 đang giúp các nhà khoa học và chính quyền ở các khu vực khác nhau trên thế giới tìm cách quản lý rừng tốt hơn. Điều này cũng bao gồm việc khôi phục các khu vực bị hư hại do hỏa hoạn, khai thác gỗ hoặc chặt phá.

Theo báo cáo đặc biệt của Ủy ban Liên chính phủ về Biến đổi Khí hậu (IPCC) về biến đổi khí hậu và đất đai, việc sử dụng đất - bao gồm cả việc phá rừng, sẽ giải phóng carbon gây hấp thụ nhiệt cho khí quyển - chiếm 25% lượng khí thải gây hiệu ứng nhà kính.

Kết hợp các công nghệ số để tối ưu hóa ứng phó với khí hậu là chủ đề chính tại Hội nghị lần thứ 27 các bên tham gia công ước khung của Liên Hợp Quốc về biến đổi khí hậu (COP27) diễn ra trong tháng 11 này.

Bắt đầu từ dữ liệu

Việc trồng lại rừng cần có thông tin chính xác. Inge Jonckheere, chuyên gia về rừng và khí hậu tại Tổ chức Nông lương Liên Hợp Quốc (FAO) khẳng định: "Tất cả đều bắt đầu từ dữ liệu. Chúng tôi cần biết tình hình và giám sát nó trước khi có thể hành động thực sự".

Kết hợp hình ảnh vệ tinh với dữ liệu tại chỗ là lý tưởng để quản lý rừng bền vững và hiệu quả nhất, theo các chuyên gia tại sự kiện AI for Good.

Jonckheere bổ sung thêm: "Khí hậu không như mong muốn, vì vậy, chúng ta thực sự cần phải dự đoán, giảm thiểu và ứng phó với những khu rừng bị xáo trộn. Chúng ta cần biết quá khứ để dự đoán tương lai. Và học máy (ML) và AI thực sự có thể giúp ích".

FAO đã triển khai Open Foris, một bộ công cụ truy cập mở và miễn phí để thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu. Tính năng chính của Open Foris là giúp việc nhập dữ liệu thu thập được từ công tác điều tra hiện tường đơn giản và thuận tiện hơn. Ít nhất 44 quốc gia đã tích hợp Open Foris vào hệ thống giám sát rừng quốc gia của họ, trong khi 130 quốc gia đã thử nghiệm nó.

Cũng theo FAO, việc theo dõi dựa trên vệ tinh để lập biểu đồ về cách sử dụng đất trên bề mặt Trái đất sẽ dễ dàng hơn và dễ tiếp cận hơn. Hệ thống có tên gọi là "Thu thập trái đất trực tuyến" dựa trên web, không tính phí và mở cho tất cả các nền đất, cho phép nhiều người dùng tổng hợp thông tin vào một cơ sở dữ liệu chung để tạo ra hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao. Với dữ liệu vệ tinh, nó cho phép người dùng kiểm tra hệ thống của bất kỳ vị trí nào trên hành tinh, từ sông băng đến rừng mưa nhiệt đới.

"Chỉ dữ liệu đáng tin cậy mới hữu ích và chỉ có thể tin tưởng vào dữ liệu nếu dữ liệu có chất lượng cao", Punit Santani, người đứng đầu Trung tâm dữ liệu bền vững tại Công ty tư vấn kỹ thuật số Capgemini Capgemini cho biết. Trung tâm này nhằm giúp các tổ chức vượt qua những thách thức trong việc áp dụng phân tích tính bền vững, bao gồm tính dễ sử dụng và khả năng chia sẻ.

Thông qua hệ thống Thu thập trái đất trực tuyến, người dùng có thể hợp nhất dữ liệu từ khắp thế giới về một nơi, kết hợp dữ liệu đó để xây dựng các kịch bản sử dụng AI khác nhau và chia sẻ kết quả của các kịch bản sử dụng đó trên toàn cầu.

Cùng với nhau, các hệ thống AI và hình ảnh vệ tinh cho phép hiểu rộng hơn về những gì đang xảy ra trên mặt đất.

Kait Creamer, giám đốc tiếp thị của Overstory, cho biết: "AI và vệ tinh cho chúng tôi quy mô để có thể áp dụng các bộ kỹ năng mà trước đây mọi người không áp dụng cho khí hậu.

Các dự án nông nghiệp và lâm nghiệp bền vững, cùng với các sáng kiến sử dụng đất có trách nhiệm khác, sẽ giúp giảm phát thải khí nhà kính. Đáng chú ý, chúng cũng có thể hấp thụ và lưu trữ carbon dioxide (CO₂) hiện có.

Hệ thống cảnh báo sớm để hành động

Ngay cả việc giám sát thực địa tốt nhất cũng vô ích nếu không có cơ chế hành động và thực thi. Ở những khu vực rộng lớn như rừng nhiệt đới Amazon, việc bảo vệ hệ sinh thái rừng còn phụ thuộc vào việc trang bị cho các cộng đồng địa phương hệ thống cảnh báo sớm.

Ứng dụng Forest Watcher, một phần của sáng kiến Global Forest Watch nguồn mở của Viện Tài nguyên Thế giới, sử dụng hình ảnh vệ tinh để cảnh báo người dùng về những rủi ro sắp xảy ra đối với hệ sinh thái địa phương của họ. Forest Watcher cho phép dễ dàng tải xuống, xác định vị trí, xác minh và báo cáo về các cảnh báo mất rừng.

Các hệ thống như vậy cũng có thể hỗ trợ việc thực thi luật môi trường ở các quốc gia hoặc khu vực còn hạn chế để chống lại nạn phá rừng.

Mặt khác, các công nghệ tiên tiến còn hỗ trợ phát hiện các hành vi phá rừng bất hợp pháp, thực tế hầu hết các trường hợp cố ý phá rừng - cũng giống như khai thác khoáng sản trái phép và các hoạt động tội phạm khác - xảy ra gần với các địa điểm phạm tội trước đó.

Stéphane Mermoz, Giám đốc điều hành và nhà khoa học nghiên cứu tại GlobEO, một công ty cung cấp các dịch vụ dựa trên quan sát Trái đất và dữ liệu viễn thám cho biết: "Tại Amazon, chúng tôi đưa ra một số gợi ý. Chúng tôi biết rằng hầu hết các vụ phá rừng xảy ra gần với các khu vực phá rừng trước đó, từ 0 - 5 km"./.