Rừng có vai trò đặc biệt quan trọng trong ứng phó với biến đổi khí hậu nhờ khả năng hấp thu lượng khí thải khổng lồ. 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.
Thế nhưng, hằng năm, 10 triệu ha rừng bị mất do phá rừng và khoảng 70 triệu ha do ảnh hưởng của tác động của biến đổi khí hậu, khí hậu khô nóng, dẫn đến những vụ cháy rừng diễn ra phổ biến hơn.
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, 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.
Trong bối cảnh đó, thời gian qua, nhiều quốc gia trên thế giới đã đẩy mạnh việc ứng dụng khoa học công nghệ để nâng cao hiệu quả công tác quản lý, giám sát và bảo vệ rừng. Trong đó, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để giám sát cháy rừng, bảo vệ rừng được coi là một giải pháp hiệu quả.
Đơn cử, 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.
Việc khôi phục lại rừng cũng 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".
Kết hợp hình ảnh vệ tinh với dữ liệu tại chỗ là lý tưởng để quản lý rừng bền vững và hiệu quả nhất. Biến đổi khí hậu đang ngày càng khó lường. Vì vậy, 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.
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.
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.
.svg){kind=icon}
