Bài của Công ty cổ phần BambuUP

Giải pháp công nghệ thông minh phục hồi môi trường sống

Nạn phá rừng do đô thị hóa, khai thác gỗ trong ngành công nghiệp và cháy rừng là tác nhân gây nên biến đổi khí hậu và ảnh hưởng nghiêm trọng đến hệ sinh thái toàn cầu, vì rừng hấp thụ 16 tỷ tấn carbon mỗi năm - khoảng 30% lượng khí thải toàn cầu. Tuy nhiên, nạn phá rừng, đặc biệt là do cháy rừng, cũng là một nguồn phát thải, thải ra khoảng 1,76 tỷ tấn khí độc hại trên toàn cầu, theo Cơ quan Giám sát Khí quyển Copernicus của Liên minh Châu u. Chính vì vậy, tăng cường trồng lại rừng ngay sau khi cháy rừng là một giải pháp hiển nhiên mà Flash Forest có thể đóng góp trong việc bảo vệ môi trường sống và tương lai của nhân loại.

Được thành lập vào năm 2019 bởi ông Jones, anh trai Cameron Jones và Angelique Ahlström, Flash Forest đã chế tạo thành công công nghệ máy bay không người lái được thiết kế đặc biệt nhằm mang lại sự đổi mới cho ngành trồng rừng. Máy bay không người lái bắn công nghệ vỏ hạt độc quyền vào đất với tốc độ cao. Được vận hành từ xa, máy bay không người lái có thể bao phủ những vùng đất hoang vu rộng lớn đã bị tàn phá bởi cháy rừng, trồng cây dễ dàng hơn ở những địa hình khó khăn và nhanh gấp 5 lần so với các phương pháp truyền thống. Hơn nữa, công nghệ này thực hiện công việc của nó với chi phí rẻ hơn 80% so với các phương pháp trồng cây truyền thống. 

Ông Jones cho biết: “Hiện nay, việc trồng lại rừng hầu như được thực hiện bằng xẻng và bao đựng cây giống, nhưng kỹ thuật trồng rừng bằng tay có thể không an toàn sau một trận cháy rừng”. Quan trọng hơn, tầm nhìn của ông Jones và những người đồng sáng lập còn vượt xa việc thay đổi ngành lâm nghiệp khi ông chia sẻ: “Chúng tôi muốn thành lập một công ty có tác động môi trường lớn và có thể mở rộng, đặc biệt là giảm thiểu biến đổi khí hậu và bảo tồn đa dạng sinh học.”

Các máy bay không người lái hạng nặng được trang bị hệ thống bắn khí nén cho phép chúng đặt các hạt cây trồng ở độ sâu tối ưu vào đất. Điều này cho phép nhóm tiến vào những khu vực phức tạp hơn mà người trồng rừng không thể vào được. Mỗi lần bắn, 3 hạt giống đã được cho nảy mầm theo cơ chế xử lý sinh học trước mà nhóm công ty xin giữ bí mật công nghệ này.

Quá trình trồng cây bắt đầu bằng đề án phải triển khai máy bay không người lái lập bản đồ để đánh giá khu vực địa hình đất đai. Sau khi xác định được vị trí lý tưởng để trồng, dựa trên đất và các loại cây phù hợp, một nhóm máy bay không người lái bắt đầu thả hạt xuống đất với độ chính xác cao, và có mức đồng đều hơn bao giờ hết. Thiết bị bắn hạt giống này rất hữu ích ở địa hình dốc hoặc rừng ngập mặn, cho phép máy bay không người lái bắn hạt xuống sâu hơn trong đất. Sau khi trồng, nhóm nghiên cứu theo dõi quá trình và triển khai một máy bay không người lái phun để cung cấp chất dinh dưỡng cho cây con, và một máy bay không người lái khác được sử dụng để theo dõi quá trình phát triển của cây. Hơn nữa, hạt giống được nảy mầm trước khi trồng, giúp cây phát triển hiệu quả hơn và hệ thống rễ khỏe mạnh hơn.

Công nghệ của Flash Forest đã cho thấy thành công ở các địa điểm trồng trọt ban đầu trên khắp Canada, trồng nhiều loại loài bản địa. Bằng cách sử dụng máy bay không người lái, Flash Forest có thể trồng cây ở những địa hình khó khăn hơn. Ông Jones cho biết: “Chúng ta có thể trồng trọt nhanh chóng sau các vụ cháy khi đất màu mỡ nhất mà không có các loài cỏ và cây bụi cạnh tranh, đồng thời cũng thường quá nguy hiểm đối với con người vì cây đổ, bị hư hại.” Mục tiêu của Flash Forest không phải là thay thế ngành trồng cây mà thị trường công ty hướng đến là các tập đoàn hướng tới khí hậu và các tổ chức chính phủ đang tìm cách giải quyết nạn phá rừng do cháy rừng và duy trì đa dạng sinh học.

Nhật Bản là một trong những quốc gia bị tàn phá bởi thảm họa sóng thần, cụ thể vào năm 2011, 18.500 người thiệt mạng vì sóng thần. Từ sau đó, Nhật Bản tập trung vào ngăn chặn thảm họa tương tự xảy ra trong tương lai. Hiện nay, nghiên cứu mới của Phòng thí nghiệm Khoa học Dự báo RIKEN sử dụng học máy để dự đoán chính xác tác động của sóng thần trong chưa đầy một giây.

"Lợi thế chính của phương pháp mới là tốc độ dự đoán, yếu tố chủ chốt trong cảnh báo sớm", Iyan Mulia, nhà khoa học ở RIKEN, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết. "Mô hình sóng thần thông thường cung cấp dự đoán sau 30 phút, khoảng thời gian quá trễ. Nhưng mô hình của chúng tôi có thể dự đoán trong vòng vài giây".

Để đạt được điều này, các nhà nghiên cứu lắp đặt mạng lưới cảm biến lớn nhất thế giới ở vùng ven biển Nhật Bản để theo dõi chuyển động của đáy đại dương. Mạng lưới bao gồm 150 trạm ngoài khơi, kết hợp với nhau để cung cấp cảnh báo sớm sóng thần. Tuy nhiên, nhằm hoạt động hiệu quả, dữ liệu do cảm biến tạo ra cần được chuyển thành độ cao và quy mô sóng thần dọc vùng ven biển. Điều này thường đòi hỏi những phương trình phi tuyến tính mà máy tính tiêu chuẩn mất khoảng 30 phút để giải quyết, dẫn tới không đủ thời gian sơ tán trước thảm họa.

Đó là lý do mô hình AI của RIKEN đóng vai trò quan trọng giúp cứu sống sinh mạng. Mô hình mới cho phép mọi người có ít nhất 30 phút sơ tán khỏi nơi sóng thần ập tới. Nhóm nghiên cứu RIKEN đào tạo hệ thống học máy của họ thông qua sử dụng hơn 3.000 sự kiện sóng thần do máy tính mô phỏng và thử nghiệm với 480 kịch bản sóng thần khác và 3 vụ sóng thần thực tế. Họ nhận thấy mô hình dựa trên học máy có thể đạt độ chính xác vượt xa máy tính thông thường. Nhóm nghiên cứu khẳng định mô hình của họ có thể hoạt động với bất kỳ thiên tai nào cần tranh thủ thời gian.

Các nhà nghiên cứu phát triển phương pháp mới để phát hiện sóng thần qua từ trường tạo ra khi sóng thần di chuyển qua nước dẫn điện dưới biển. Từ trường này có thể được phát hiện vài phút trước khi mực nước biển dâng lên, cung cấp thêm thời gian phản ứng. Tuy rất ấn tượng, phương pháp cũ không thể cạnh tranh với mô hình mới nhất của RIKEN. Tuy nhiên, mô hình chỉ chính xác với những cơn sóng thần lớn cao trên 1,5 mét. Mulia và cộng sự đang làm việc để cải thiện độ chính xác của mô hình với các cơn sóng thần nhỏ hơn.

Thế giới đã mất 1/3 diện tích rừng trong 10.000 năm qua - diện tích gấp đôi diện tích nước Mỹ - với hơn một nửa trong số đó biến mất trong thế kỷ qua. Nhưng một vấn đề khác ít được biết đến hơn là suy thoái rừng. Đây là nơi tán cây mỏng đi do mật độ cây giảm ở một khu vực nhất định. Không giống như nạn phá rừng, nó không xảy ra do những thay đổi trong việc sử dụng đất như sang nông nghiệp hoặc khai thác mỏ. Thay vào đó, nó là kết quả của các vấn đề không thường xuyên xảy ra, chẳng hạn như cháy rừng, chuyển đổi nông nghiệp hoặc khai thác gỗ.

Một quốc gia không xa lạ gì với cả hai vấn đề này là Úc. Barney Swan, Đồng sáng lập tổ chức từ thiện tái tạo thiên nhiên ClimateForce và là con trai của nhà thám hiểm vùng cực Robert Swan, giải thích: “Nạn cháy rừng và khai thác rừng hơn 200 năm qua đã dẫn đến sự suy thoái hoặc chuyển đổi vĩnh viễn một nửa diện tích rừng của đất nước, ảnh hưởng đến hàng triệu ha hệ sinh thái đặc hữu. Điều này khiến nhiều hệ sinh thái của Úc có nguy cơ sụp đổ vào năm 2060, đe dọa đa dạng sinh học và các nguồn cung cấp mà nó hỗ trợ, bao gồm không khí sạch, đất, nước và điều hòa khí hậu trong lành. Chính vì vậy, cần có các mô hình kinh doanh mạnh mẽ hơn để tăng tốc bảo tồn, thúc đẩy nền kinh tế xanh trong tương lai và đa dạng hóa việc sử dụng đất độc canh.”

ClimateForce đã sử dụng bản đồ GIS theo dõi tình trạng của cây rừng và "lắng nghe" sức khỏe các khu rừng để thu thập dữ liệu quan trọng hỗ trợ thị trường đa dạng sinh học đang phát triển mạnh mẽ. Bản đồ GIS là phần mềm hỗ trợ người dùng tạo bản đồ thông minh, tương tác trực quan hóa thông tin không gian và giúp đưa ra các quyết định ứng phó tốt hơn và khôn ngoan hơn. Để chuyển đổi dữ liệu thu thập được thành thông tin chi tiết hữu ích, ClimateForce cũng đang sử dụng công nghệ Phân tích và Nền tảng quản lý thông minh dựa trên AI của NTT Data. Các hoạt động bao gồm đánh giá giá trị của các kỹ thuật trồng rừng hữu cơ khác nhau, dự đoán và lập mô hình các con đường tái sinh cho các cảnh quan khác nhau. 

Tại Australia, ClimateForce đang nghiên cứu phát triển một nơi thử nghiệm các kỹ thuật tái sinh nhiệt đới tại một phần của Rừng mưa nhiệt đới Daintree, được UNESCO công nhận là Di sản thế giới. ClimateForce hợp tác, sử dụng công nghệ Nền tảng quản lý thông minh dựa trên AI của NTT Data để tạo ra "rừng nhiệt đới thông minh" đầu tiên trên thế giới, nhằm mục đích tái tạo một phần khu rừng nhiệt đới Daintree vốn bị chặt phá để làm nông nghiệp từ nhiều thập niên trước, tiến tới thiết lập các mô hình phục hồi môi trường sinh thái bền vững mà vẫn tiết kiệm được nhiều chi phí.

Barney Swan, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của ClimateForce chia sẻ về mục tiêu: “Để nhân rộng kế hoạch phục hồi môi trường của chúng tôi tại các khu rừng mưa nhiệt đới khác trên toàn cầu, tận dụng dữ liệu và quan hệ đối tác địa phương để tạo ra hoạt động trồng rừng thương mại, có thể mở rộng nhằm khuyến khích các ngành công nghiệp lớn như khai thác mỏ, chăn nuôi gia súc và năng lượng lớn chuyển đổi, thay vì coi thường chúng về tính bền vững. Mục tiêu của chúng tôi là thay đổi và trở thành một trong nhiều động lực thúc đẩy các ngành hướng tới các hoạt động bền vững.”

Dự báo thời tiết chính xác rất quan trọng đối với Ấn Độ, vì quốc gia này có hơn 1,4 tỷ người sinh sống và là quốc gia cung cấp sản lượng gạo, lúa mì và đường lớn thứ hai của thế giới

Do các hệ thống hiện tại không thể dự đoán chính xác các trận mưa xối xả, lở đất và lũ quét ở dãy Himalaya của Ấn Độ, các bên liên quan chính đã tăng cường kêu gọi giới thiệu các hệ thống dựa trên AI. Hiện tại, hệ thống dự báo của IMD dựa vào siêu máy tính và các mô hình toán học phức tạp để đưa ra dự báo thời tiết.

Trưởng phòng Nghiên cứu Khí hậu của IMD, Hosalikar chia sẻ rằng hệ thống dự báo thời tiết dựa trên AI sẽ chính xác hơn, giảm sai sót và tiết kiệm chi phí vận hành cho cơ quan. Mô hình AI không yêu cầu chi phí cao khi vận hành siêu máy tính - bạn thậm chí có thể vận hành nó trên một máy tính để bàn chất lượng tốt. Để bắt đầu, IMD trước đây đã dựa vào AI để đưa ra lời khuyên cộng đồng về các đợt nắng nóng tiềm ẩn và bùng phát các bệnh nhiệt đới với mức độ thành công khác nhau. Dựa trên hệ thống tư vấn công cộng dựa trên AI, IMD cho biết họ sẽ tăng số lượng đài quan sát thời tiết trên khắp Ấn Độ, tập trung vào từng làng. Ngoài việc tổ chức các hội thảo với các bên liên quan tại địa phương, phần lớn các kế hoạch của IMD đều xoay quanh việc tăng cường khả năng thu thập dữ liệu.

Ngoài Ấn Độ, Trung Quốc cũng đã tuyên bố sử dụng AI để nâng cao độ chính xác trong dự báo thời tiết, đặc biệt đối với các thảm họa thời tiết trầm trọng gây ra bởi sóng nhiệt, mưa lớn và bão. Phòng thí nghiệm AI Thượng Hải, phối hợp với Trung tâm Khí tượng Quốc gia Trung Quốc và Cơ quan Khí tượng Thượng Hải, triển khai hệ thống dự báo thời tiết tiên tiến dựa trên AI có tên là Fengwu. Hệ thống này có khả năng đưa ra dự báo và cảnh báo khí tượng và thời tiết chính xác hơn đối với những cơn bão đang đến gần.

Độ chính xác của Fengwu khi dự báo bão Doksuri, cơn bão mạnh nhất đổ bộ vào Trung Quốc trong mùa hè vừa qua, vượt trội hơn hẳn so với cả Trung tâm dự báo thời tiết châu u (ECMWF) và Trung tâm Dự báo môi trường quốc gia Hoa Kỳ (NCEP). Tương tự, đối với cơn bão Khanun, dự đoán của Fengwu cũng ít sai số hơn so với dự đoán của ECMWF và NCEP.

Được phát triển bởi nhiều tổ chức khác nhau của Trung Quốc và được công bố vào tháng 4/2023, mô hình Fengwu sử dụng công nghệ học sâu đa nhiệm và đa mô mình. Hệ thống này có khả năng cung cấp các dự báo khí tượng toàn cầu có độ chính xác cao trong 10 ngày tới chỉ trong 30 giây, cải thiện đáng kể so với các mô hình truyền thống dựa vào siêu máy tính.

-------------

Khám phá thêm về các xu hướng phát triển của những công nghệ tiên tiến và cập nhật thông tin mới nhất về thị trường trong Báo cáo Đổi mới sáng tạo Mở Việt Nam 2023.

Báo cáo này không chỉ cung cấp cơ sở dữ liệu chiến lược cho các doanh nghiệp tại Việt Nam, mà còn tổng hợp các tiềm năng và thách thức đối với doanh nghiệp và tập đoàn thông qua việc phân tích chi tiết về các xu hướng đổi mới sáng tạo và công nghệ trên toàn cầu, cũng như tình hình cụ thể tại Việt Nam.