Tại Hội thảo khoa học thường niên lần thứ XXIV của Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, TS Ngô Thị Thủy đã gây chú ý khi trình bày nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực thủy văn-tài nguyên nước trên các lưu vực sông Việt Nam.
TS. Ngô Thị Thủy trình bày về nghiên cứu tại hội thảo
Mở đầu phần trình bày của mình, TS. Ngô Thị Thủy nêu ra định nghĩa của Kaplan và Haenlein (2019) về trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu được thực hiện bởi máy móc thông qua việc thể hiện khả năng nhận thức môi trường xung quanh và thực hiện các hành động để đạt được mục tiêu và nhiệm vụ thông qua khả năng thích ứng một cách linh hoạt.
Cũng theo TS Thủy, trí tuệ nhân tạo và các thuật toán thành phần đã được ứng dụng phổ biến trong các lĩnh vực liên quan đến tài nguyên nước như: Phân tích hiện tượng và biến thủy văn, phân tích chu trình thủy văn, dự báo thủy văn, mô hình mô phỏng, xác định thông số, phân tích viễn thám và các dữ liệu khác.
Tại Việt Nam, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thủy văn và tài nguyên nước đã được ứng dụng từ trước đây. Tính từ năm 2018 đến nay, Bộ Tài nguyên và Môi trường đã có 08 dự án ứng dụng AI trong khí tượng thủy văn và biến đổi khí hậu và nhiều dự án ứng dụng AI vào tài nguyên nước không có từ khóa trong tiêu đề.
Trong nghiên cứu của mình, TS. Ngô Thị Thủy sử dụng 2 phương pháp là mô hình trí tuệ nhân tạo (ANN) và thuật toán tối ưu hóa. Trong đó, ANN có đầu ra (mục tiêu) là dòng chảy tháng và dòng chảy theo mùa đến các trạm thủy văn và dòng chảy vào các hồ chứa. ANN được ứng dụng trong dự báo dòng chảy tháng, mùa (lũ, kiệt) đến các trạm thủy văn trên lưu vực sông Ba; Dự báo dòng chảy tháng, đỉnh lũ dự kiến, dòng chảy nhỏ nhất đến các hồ trên lưu vực sông Hồng.
Thuật toán tối ưu (EPSO, MOPSO) được tích hợp với mô hình tiêu thoát nước EPA-SWMM để dò tìm phương án tối ưu. Thuật toán tối ưu ứng dụng thiết kế hệ thống tiêu thoát nước. Biến quyết định chiều cao và độ rộng đập tràn tại các hồ điều hòa trên hệ thống sông Tô Lịch. Cụ thể, lưu vực sông Tô Lịch có diện tích 77.5 km2 với 30 km đường kênh hở và cuối hệ thống là trạm bơm Yên Sở tiêu nước ra sông Hồng. Sông có khoảng 70 hồ điều hòa tự nhiên với tổng diện tích mặt thoáng khoảng 1.179 ha ở cả thượng lưu, trung lưu và hạ lưu nhằm mục đích trữ nước mưa, pha loãng chất ô nhiễm và nuôi thủy sản. Trong đó, đối tượng nghiên cứu của đề tài là 14 hồ điều hòa, 2/14 hồ đã có đập tràn, 11 hồ nằm ngoài hệ thống kênh tiêu, 3 hồ nằm trên hệ thống kênh tiêu. Hệ thống được chia thành 8 vùng khống chế bởi 8 nút.
Các đại biểu quan tâm đến nghiên cứu của TS. Ngô Thị Thủy
Kết quả nghiên cứu cho thấy, các phương án tối ưu trội hơn thiết kế hiện trạng, giảm được 7- 10% tổng lượng ngập so với hiện trạng trong lũ TS 1%. Có 2 vùng kém hiệu quả hơn các vùng khác: tốn nhiều chi phí xây dựng nhưng không cải thiện đáng kể khả năng chống lũ.
Qua quá trình nghiên cứu, TS. Ngô Thị Thủy và cộng sự đi đến kết luận, AI đã được ứng dụng trong dự báo dòng chảy trên các lưu vực sông Việt Nam trong nhiều năm và đã đạt được một số kết quả quan trọng. AI được áp dụng trong nghiên cứu lần này của nhóm tác giả bao gồm: Ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo trong dự báo thủy văn; Ứng dụng tối ưu hóa trong thiết kế hệ thống tiêu thoát nước.
Có rất nhiều nghiên cứu khác sử dụng AI trong lĩnh vực thủy văn-tài nguyên nước như: Cảnh báo lũ quét và ngập lụt; Dự báo hạn hán, xâm nhập mặn; Tối ưu hóa vận hành hồ chứa; Tối ưu hóa thông số mô hình… Chính vì vậy, có thể tích hợp các kỹ thuật AI với nhau để đạt được hiệu quả cao hơn trong sử dụng tối ưu hóa xác định các thông số của ANN; Sử dụng ANN để luyện thuật toán tối ưu hóa…