Bước ngoặt

Thành công của TS Trần Ngọc Vĩnh bắt nguồn từ quyết định dũng cảm rời vùng an toàn và những trải nghiệm đầy áp lực trong nhiều năm học tập, làm việc tại Hàn Quốc, Hoa Kỳ. Hành trình của anh, từ những ngày đầu học Vật lý, Toán ở Việt Nam, qua Hàn Quốc, đến Mỹ, là câu chuyện về ý chí vượt giới hạn và niềm khao khát tìm giải pháp bảo vệ cộng đồng trước thiên tai.

Tốt nghiệp Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHQGHN), Vĩnh khởi đầu sự nghiệp với vai trò nghiên cứu viên ngay tại ngôi trường cũ. Tuy nhiên, quyết định sang Hàn Quốc làm nghiên cứu sinh mới thực sự là bước ngoặt lớn. “Sự khác biệt về văn hóa, ngôn ngữ khiến tôi không khỏi tự ti, nhiều lúc hoài nghi liệu bản thân có đủ năng lực để tiếp tục học tập hay không. Nhưng đó chính là bước ngoặt quan trọng nhất trong sự nghiệp. Xa gia đình, tôi buộc phải tự đứng trên đôi chân mình: Tự đặt mục tiêu, tự lập kế hoạch và nỗ lực hoàn thành”, TS. Vĩnh chia sẻ.

Giờ nhìn lại chặng đường nghiên cứu sinh gần 5 năm tại Đại học Ulsan, Hàn Quốc, anh nhận thấy áp lực mình tự đặt ra thậm chí còn lớn hơn những yêu cầu của các giáo sư hướng dẫn. “Có giai đoạn cuộc sống gần như mất cân bằng: Thời gian làm nghiên cứu sinh, tôi thường làm việc hơn 15 giờ mỗi ngày, nhiều đêm miệt mài đến 6-7 giờ sáng mới về ngủ. Song chính quãng thời gian khắc nghiệt ấy lại giúp tôi nhận ra đam mê thật sự và con đường mình muốn theo đuổi, đặt nền tảng cho những công trình đột phá sau này”, anh nhớ lại.

Chuyên ngành gốc của TS. Vĩnh là khoa học Trái đất, cụ thể là khí tượng thủy văn. Thời còn học cử nhân tại ĐH Khoa học Tự nhiên, anh may mắn được tham gia nhiều đề tài nghiên cứu của thầy cô và đi thực địa khắp nơi, nhất là miền Trung, Việt Nam, tập trung vào hiện tượng ngập lụt. Những chuyến đi thực tế tại các tỉnh miền Trung tận mắt chứng kiến những trận lũ dữ, cuốn đi bao tính mạng, tài sản, của cải vật chất của người dân đã để lại trong anh rất nhiều cảm xúc. “Trong quá trình làm việc, tôi luôn trăn trở với hai câu hỏi: Liệu có thể dự báo được thiên tai không? Và chúng ta có thể làm gì để giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra?”, anh nói.

Vốn yêu thích Vật lý, say mê các mô hình dự báo truyền thống về thiên tai lũ lụt, nhưng anh cũng thấy rõ giới hạn của chúng: “Sức người có hạn, không thể dự báo ở quy mô lớn”. Ngược lại, AI có thể xử lý khối lượng thông tin khổng lồ, nhanh và chính xác cao, kèm tính kỷ luật. Anh cho rằng, việc kết hợp AI với mô hình vật lý và kinh nghiệm của con người chính là cách khắc phục điểm yếu của từng công cụ.

Từ suy nghĩ ấy, nhóm nghiên cứu do anh làm trưởng nhóm tại ĐH Michigan (Hoa Kỳ), thực hiện công trình nghiên cứu “Trí tuệ nhân tạo nâng cao độ chính xác, độ tin cậy và giá trị kinh tế của các dự báo lũ lụt trung hạn quy mô lục địa”, hoàn thành vào năm 2023. Nghiên cứu phát triển một khung mô hình lai mới kết hợp giữa AI và mô hình dự báo lũ hiện tại của Hoa Kỳ - National Water Model (NWM), có thể giảm thiểu sai sót trong lập trình dự báo lũ lụt quốc gia, mang lại những dự đoán chính xác hơn về nơi lũ lụt sẽ xảy ra.

TS. Vĩnh và các nhà khoa học phát hiện ra rằng, khi AI được sử dụng kết hợp với mô hình NWM do cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia Hoa Kỳ (NOAA) phát triển, mô hình lai tạo kết quả có độ chính xác cao hơn từ 4 - 6 lần. AI được đào tạo dựa trên dữ liệu của NOAA cho Hoa Kỳ, nhưng hệ thống này có thể được chuyên biệt hóa cho bất kỳ quốc gia nào.

Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình lai không chỉ vượt trội so với NWM, mà còn đạt hiệu suất cao hơn cả mô hình AI tiên tiến do Google phát triển, đặc biệt trong các tình huống lũ lụt cực đoan. 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.

Thử nghiệm trên toàn bộ nước Mỹ

TS. Vĩnh chia sẻ: “Để công bố được kết quả, chúng tôi phải vượt qua không ít sóng gió, cùng khối lượng công việc khổng lồ. Nhưng đó chính là minh chứng cho hành trình không ngừng tìm kiếm giải pháp dự báo thiên tai tốt hơn, một mục tiêu tôi đã ấp ủ từ những ngày đầu bước chân vào nghề”.

Với vai trò tác giả chính của công trình nghiên cứu này, suốt nhiều năm anh miệt mài trong guồng công việc gần như không ngơi nghỉ, từ việc thu thập, xử lý dữ liệu đầu vào, bao gồm khí tượng (mưa, nhiệt độ, gió,...), dữ liệu dòng chảy lũ, dữ liệu mô phỏng từ NWM đến thiết kế khung nghiên cứu tổng thể, xây dựng các kịch bản mô phỏng để đánh giá hiệu quả của mô hình, đề xuất đến chủ trì việc viết bản thảo, tham gia vào quá trình phản biện công trình nghiên cứu…

“Về hướng nghiên cứu, tôi sẽ tích hợp trí thông minh nhân tạo vào hệ thống mô hình Trái đất nhằm nâng cao khả năng mô phỏng và tốc độ tính toán. Mục tiêu là dự báo các hiện tượng thiên tai quy mô lớn như mưa bão trong khoảng thời gian xa hơn, ví dụ 10 ngày tới. Khi có kết quả dự báo chính xác và sớm hơn, chúng ta sẽ chuẩn bị tốt hơn, giảm thiểu thiệt hại về người và của” TS. Trần Ngọc Vĩnh (ĐH Michigan, Hoa Kỳ)

Đặc biệt, anh trực tiếp đảm trách thiết kế, lập trình, huấn luyện mô hình AI thử nghiệm trên toàn lãnh thổ Mỹ với hơn 42.000 sự kiện lũ, thời gian dự báo 1-10 ngày. “Nó có thể cung cấp các kịch bản dự báo xác suất - yếu tố then chốt để ra quyết định trong bối cảnh rủi ro cao và có thể chạy trên máy tính thông thường, không cần siêu máy tính”, TS. Vĩnh nêu những đặc tính ưu việt của mô hình.

Song song với nghiên cứu lũ lụt, TS. Trần Ngọc Vĩnh còn công bố công trình về ngập lụt đô thị trên tạp chí Nature Cities, chỉ ra “vòng lặp ngập lụt - nâng cấp hệ thống cống - ngập lụt”, cảnh báo cách tiếp cận thiết kế hệ thống thoát nước hiện tại chưa tối ưu. Anh mong muốn ứng dụng nghiên cứu này vào thực tiễn ở Việt Nam, không chỉ tập trung vào dự báo lũ lụt, mà còn đưa ra các giải pháp phòng chống, cũng như phục vụ thiết kế những công trình phòng chống thiên tai, tối ưu hệ thống thoát nước lũ ở các khu vực thành phố lớn như Hà Nội, TPHCM.

Nguồn: PTO