Chủ nhân Quả Cầu Vàng “truy vết” dữ liệu, đưa dự báo lũ chính xác gấp 6 lần

(Dân trí) - Giữa khoảnh khắc được vinh danh tại Giải thưởng Quả Cầu Vàng 2025, TS Trần Ngọc Vĩnh day dứt khi công trình nghiên cứu chưa thể ứng dụng, giúp quê hương giảm bớt thiệt hại trong trận bão lũ vừa qua.

Ngày 29/10, tại Lễ trao Giải thưởng Khoa học và Công nghệ Quả Cầu Vàng 2025, TS Trần Ngọc Vĩnh không giấu được niềm xúc động và tự hào khi công trình nghiên cứu của mình được vinh danh.

Bước lên sân khấu giữa tiếng vỗ tay chúc mừng của những đồng nghiệp tài năng, trong lòng nhà khoa học trẻ trào dâng cảm xúc vừa tự hào vừa day dứt.

Khoảng một tháng trước, quê hương của TS Vĩnh (Bắc Ninh) phải oằn mình chống đỡ trận ngập lụt nghiêm trọng do ảnh hưởng hoàn lưu bão số 11 (bão Matmo).

Giây phút được xướng tên là niềm tự hào lớn lao, song nỗi chạnh lòng khi công trình dự báo lũ, thứ mang lại giải thưởng nhưng chưa thể góp phần giúp quê nhà giảm bớt thiệt hại nặng nề về người và của.

Thực tế, năm 2025 thiên tai tại Việt Nam xảy ra dồn dập với mức độ ngày càng khốc liệt, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến đời sống và sản xuất của người dân trên cả nước.

Mưa lớn, lũ quét và bão dồn dập đặt ra những thách thức ngày càng lớn đối với công tác dự báo, ứng phó và phòng chống thiên tai.

Nước lũ dâng cao khiến nhiều xã ven sông Thương (Bắc Ninh) bị ngập sâu do ảnh hưởng hoàn lưu bão số 11 (Ảnh: Mạnh Quân).

Trong bối cảnh đó, công trình nghiên cứu của TS Trần Ngọc Vĩnh được xem như bước đột phá trong dự báo lũ lụt khi kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) với mô hình vật lý, cho độ chính xác cao gấp 6 lần so với phương pháp truyền thống.

Công trình được xuất bản trên tạp chí hàng đầu của Liên hiệp Hội Địa vật lý Hoa Kỳ (AGU), vốn chỉ công bố chưa tới 100 nghiên cứu mỗi năm.

Tác phẩm “Lặng lẽ Sa Pa” mở đường nghiên cứu cho nhà khoa học trẻ

Điều gì khiến anh quyết tâm theo đuổi dự báo lũ, chắc hẳn anh phải rất đam mê hoặc tiếp nối truyền thống của gia đình?

- Tôi tốt nghiệp Trường Đại học Khoa học Tự nhiên và gắn bó với vai trò nghiên cứu tại trường cho đến năm 2017 chuyên ngành khoa học Trái đất, cụ thể là khí tượng thủy văn.

Cùng năm đó, tôi nhận học bổng nghiên cứu sinh tại Hàn Quốc, với hướng nghiên cứu chính là dự báo lũ trong sông và ngập lụt trong khu vực đô thị.

TS Vĩnh tham gia khóa huấn luyện về quản lý tài nguyên nước của UNESCO tại đảo Jeju, Hàn Quốc năm 2021 (Ảnh: NVCC).

Trước khi hoàn thành luận án, tôi bắt đầu nộp hồ sơ xin việc tại Mỹ và thật may mắn khi nhận được 10 lời mời từ các trường đại học.

Cuối cùng, tôi chọn Đại học Michigan, nơi tôi đã làm việc và nghiên cứu đến bây giờ.

Trở về những năm học cấp ba, tôi gần như không biết gì về lĩnh vực khí tượng thủy văn, ngoài hình ảnh anh thanh niên làm công tác khí tượng trên đỉnh núi Yên Sơn trong tác phẩm Lặng lẽ Sa Pa từng được học trong sách Ngữ văn.

Khi đăng ký nguyện vọng, tôi chỉ nghĩ đến những ngành “mũi nhọn” như kinh tế, công nghệ thông tin hay xây dựng.

Cơ duyên chỉ thực sự đến khi tôi không đỗ những nguyện vọng đầu tiên.

Năm đầu đại học, tôi gần như chưa hình dung được ngành học của mình sẽ gắn với công việc gì.

Mãi đến năm ba, khi bắt đầu tham gia các đề tài nghiên cứu khoa học và được thầy cô tận tình chỉ dẫn, tôi mới dần nhận ra ý nghĩa của lĩnh vực này và thực sự yêu ngành mình đã chọn.

Tôi có cơ hội đi thực địa ở nhiều nơi trên khắp đất nước để đo đạc sông, biển, dòng chảy, khí tượng…

Chính những chuyến đi ấy khiến tôi nhận ra đất nước mình đẹp và phong phú đến nhường nào, đồng thời các chuyên gia, tiến sĩ trong và ngoài nước đã giảng dạy cho tôi rất nhiều.

Chuyên gia và giảng viên đã truyền động lực cho anh?

- Một phần đúng, tuy nhiên khi chứng kiến cảnh đồng bào miền Trung năm nào cũng phải đối mặt với cảnh ngập lụt.

Những con sông như sông Lam, sông Thu Bồn cứ mưa lớn là dâng cao, gây thiệt hại cho người dân. Chính thực tế ấy, khiến tôi luôn trăn trở làm sao có thể dự báo chính xác hơn để giảm thiểu rủi ro.

Hướng nghiên cứu của tôi tập trung vào lũ trong sông và ngập lụt đô thị.

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) thực chất chỉ là một phương pháp mới nhằm nâng cao độ chính xác, tiếp nối từ những mô hình toán học, mô hình vật lý trước đây.

Khi AI phát triển mạnh, tôi muốn thử xem công nghệ này có thể cải thiện khả năng dự báo đến đâu.

Niềm vui Quả cầu Vàng và nỗi day dứt của người làm dự báo lũ

Khi công trình nghiên cứu được xướng tên và anh cầm trên tay giải thưởng ấy, cảm xúc lúc đó ra sao?

- Đây là năm thứ hai tôi được đề cử nhưng là năm đầu tiên trong top 10, việc được vinh danh cho những nỗ lực của bản thân trở thành sự ghi nhận quý giá.

Có lẽ một phần là do tính thời điểm khi miền Bắc, đối mặt với những đợt mưa lũ liên tiếp, nên giá trị ứng dụng của nghiên cứu được nhìn nhận và nhận được nhiều sự quan tâm hơn.

TS Vĩnh là đồng tác giả 8 bằng độc quyền sáng chế, hàng chục bài báo đăng trên các tạp chí danh mục Q1 và một số sách chuyên ngành trong lĩnh vực thủy văn (Ảnh: NVCC).

Nhưng niềm vui ấy xen lẫn nhiều trăn trở, khi nhiều nơi trên cả nước chìm trong lũ lụt, đặc biệt tại chính quê hương Bắc Ninh, làm tôi cảm thấy rất xót xa.

Có những lúc bất lực, bởi dù nắm được dữ liệu nhưng không có cách nào để những thông tin ấy đến được với người dân một cách nhanh và hiệu quả nhất.

Đích đến cuối cùng mà anh muốn đạt được với công trình này là gì?

- Công trình của tôi không dừng lại ở việc tạo ra các mô hình dự báo chính xác hơn, mục tiêu hướng đến là góp phần giảm thiểu rủi ro và thiệt hại do lũ lụt gây ra.

Tôi mong muốn phát triển một hệ thống dự báo tương tác hai chiều, nơi thông tin không chỉ đến từ cơ quan chức năng, mà còn từ các nhóm quản lý, doanh nghiệp, thậm chí là người dân.

Phần quan trọng hơn nằm ở khâu kết nối, truyền thông và ra quyết định, để những thông tin dự báo đến với người dân một cách kịp thời, rõ ràng.

Theo anh, đâu là những hạn chế lớn trong công tác dự báo và truyền thông về lũ hiện nay, khiến người dân bị động trước thiên tai?

- Thực tế, phần lớn thông tin mới dừng ở mức “dự báo mưa lớn”, trong khi điều người dân muốn biết là khu vực nào, con sông nào hay tuyến phố nào có nguy cơ ngập, lụt để chủ động ứng phó.

Một thực tế có thể dễ dàng nhìn thấy đó là sự thiếu hụt về chất lượng của các dự báo lũ từ các nguồn chính thống nhưng lại thừa các nguồn dự báo không chính thống của “chuyên gia mạng”.

Những thông tin dự báo mang tính chất “câu view” có thể gây ra hiểu nhầm và hoang mang cho cộng đồng.

Trong khi sự thiếu hụt các dự báo với bước thời gian dự báo dài (kết quả dự báo cần thông tin cho người dân trước vài ngày), dẫn đến việc ứng phó với thiên tai hiện nay rất hạn chế.

Trận lũ ở Bắc Ninh vừa qua là ví dụ điển hình cho thấy rằng người dân chỉ “bắt đầu ứng phó” khi mực nước ở các con sông đã dâng lên rất cao và sắp tràn bờ, lúc này người dân chỉ kịp huy động lực lượng đắp đê, di chuyển tài sản.

Đó là những biện pháp ứng phó khẩn cấp, mang tính tình thế.

Nhưng nếu có hệ thống dự báo đủ sớm, đủ chi tiết, người dân đã có thể chủ động hơn rất nhiều và thiệt hại sẽ được giảm đi đáng kể.

Điểm nghẽn của bài toán ngập lụt đô thị

 Trí tuệ nhân tạo mang lại khả năng dự báo nhanh nhưng tiềm ẩn nhiều rủi ro, anh kiểm soát “mặt trái” đó ra sao?

- Trong quá trình thực hiện công trình, tôi đã trải qua không ít khó khăn và thất bại, đặc biệt là bài toán nan giải về việc thu thập nguồn dữ liệu đủ sạch và toàn diện.

Dữ liệu đo đạc thực tế thường không đồng nhất, dẫn đến khi áp dụng mô hình từ miền Trung sang miền Tây nước Mỹ, kết quả dự báo kém hẳn, đặc biệt ở những lưu vực nhiều đất đá, trở thành “nấm mồ” của các mô hình dự báo.

TS Vĩnh cùng cộng sự phát triển một khung mô hình mới, kết hợp giữa AI và mô hình dự báo lũ National Water Model (NWM), giúp giảm thiểu sai sót trong lập trình dự báo lũ lụt và đưa ra dự đoán chính xác hơn (Ảnh: Vũ Thanh Bình).

Trong lĩnh vực dự báo lũ, trí tuệ nhân tạo có thể mang lại kết quả tốt, nhưng hiệu quả của nó lại phụ thuộc rất lớn vào chất lượng dữ liệu.

Nó chưa thể hoàn toàn nắm được bản chất vật lý, mô hình cần được thử nghiệm kỹ lưỡng trước khi ứng dụng, kết hợp với kinh nghiệm của con người để đảm bảo độ tin cậy.

Tại Đại học Michigan, nhờ có hệ thống tính toán hiệu năng cao, quá trình huấn luyện mô hình chỉ mất từ 1-3 ngày. Trong khi đó, nếu sử dụng các hệ thống thông thường, công việc này có thể kéo dài tới cả tháng.

Ở Việt Nam, nếu được đầu tư mạnh về khoa học cơ bản, việc ứng dụng AI trong dự báo lũ sẽ không còn là điều xa vời.

Từ góc độ của một nhà nghiên cứu, theo anh đâu là nguyên nhân khiến Hà Nội ngập, lụt sau mỗi trận mưa lớn, dù đã được đầu tư cho chống ngập?

- Thực tế, Hà Nội vẫn bị ngập dù đã đầu tư cho hệ thống hạ tầng, xây dựng đường, cống, nhưng chưa có nghiên cứu cơ bản để hiểu rõ bản chất của mạng lưới dòng chảy đô thị.

Trận mưa lớn ngày 7/10 khiến nhiều tuyến phố tại Hà Nội ngập, lụt nghiêm trọng (Ảnh: Vũ Thanh Bình).

Nguyên nhân cơ bản có thể giải thích đó là hệ thống cống thoát nước hiện tại không đủ khả năng hoặc không hoạt động hiệu quả trong việc tiêu thoát lũ.

Một trong những lý do có thể kể đến sự không hiệu quả của hệ thống thoát lũ đó là do nhiều miệng cống bị rác thải che kín khiến nước mưa không thể thoát, làm giảm đáng kể hiệu quả vận hành của toàn bộ hệ thống.

Mỗi khi mưa lớn, rác theo dòng nước trôi về các cửa cống, gây tắc nghẽn cục bộ.

Trong khi đó, công tác duy tu, nạo vét cống gặp nhiều khó khăn do mật độ dân cư cao và lượng rác thải sinh hoạt khổng lồ.

Chỉ cần 0,1-1% trong hàng triệu người dân Hà Nội xả rác không đúng quy định cũng đủ khiến hệ thống thoát nước đô thị bị ảnh hưởng nghiêm trọng.

Việc nghiên cứu khoa học cơ bản giúp hiểu rõ bản chất vì sao một điểm lại ngập, nước thoát theo hướng nào sẽ giúp chúng ta phân bổ và điều tiết dòng chảy hợp lý, đồng thời hỗ trợ các nhà quản lý hoạch định đầu tư hạ tầng hiệu quả hơn.

Anh có kế hoạch trở về Việt Nam làm việc, nhằm giải quyết nỗi trăn trở của mình?

- Tôi luôn mong có cơ hội trở về Việt Nam, nếu có thể tiếp tục phát triển bản thân và theo đuổi những hướng nghiên cứu mình ấp ủ, đồng thời vẫn đảm bảo được kinh tế nhằm chăm lo cho gia đình.

Việc cân bằng được cuộc sống, cả về sự nghiệp lẫn trách nhiệm cho gia đình cực kỳ quan trọng.

TS Trần Ngọc Vĩnh trong ngày trở lại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, dự lễ kỷ niệm 30 năm thành lập khoa khí tượng thủy văn và hải dương học (Ảnh: Vũ Thanh Bình).

Bên cạnh đó, cho đến nay nguồn ngân sách dành cho khoa học trái đất, đặc biệt là cho dự báo thiên tai lũ lụt, hiện đang ở mức thấp. Những dự án quy mô lớn lắm cũng chỉ khoảng 5-10 tỷ đồng.

Rõ ràng, kinh phí của đề tài sẽ quyết định chất lượng đầu ra của đề tài đó. Sự hạn chế về đầu tư dẫn đến những hạn chế về dữ liệu, công nghệ hay hệ thống tính toán được sử dụng để nghiên cứu.

Xin cảm ơn TS về cuộc trò chuyện!

Nguồn: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/chu-nhan-qua-cau-vang-truy-vet-du-lieu-dua-du-bao-lu-chinh-xac-gap-6-lan-20251114153912464.htm