Vì sao AI thất bại khi dự đoán sóng thần

Các mô hình dự báo nhờ vào AI cần dữ liệu đầu vào chính xác. Ảnh: Kyodo News.

Một nghiên cứu mới công bố trên tạp chí Coastal Engineering Journal đã chỉ ra những giới hạn nghiêm trọng trong hệ thống cảnh báo sóng thần hiện nay, bất chấp các tiến bộ công nghệ đáng kể trong lĩnh vực này. Theo nhóm nghiên cứu từ Đại học Western Ontario (Canada), vấn đề lớn nhất không nằm ở việc "có hay không", mà là khi nào sóng thần sẽ xảy ra.

Cụ thể, nhóm chuyên gia đã thử nghiệm 3 mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) gồm hồi quy tuyến tính bội, rừng ngẫu nhiên và mạng nơ-ron để dự đoán sóng thần. Trong đó, 2 mô hình sau cho thấy hiệu suất vượt trội. Tuy nhiên, kết quả cũng cho thấy yếu tố quyết định nằm ở chất lượng dữ liệu huấn luyện. Nếu dữ liệu không phản ánh đúng điều kiện thực địa, mô hình có thể thất bại trong thực tế, bất chấp kết quả tích cực từ các bài kiểm tra trong phòng thí nghiệm.

Đây là thách thức lớn đối với các khu vực có nguy cơ sóng thần nhưng lại thiếu dữ liệu quan trắc. Tại bờ biển phía tây Canada, chỉ có 4 cảm biến đáy biển đang hoạt động, không đủ để cung cấp dữ liệu đầy đủ cho việc huấn luyện mô hình.

Tofino, một thị trấn ven biển trên đảo Vancouver là ví dụ điển hình. Nơi đây chưa từng hứng chịu sóng thần nhưng lại nằm gần ranh giới mảng kiến tạo Cascadia, khu vực có khả năng sinh ra động đất lên đến 9,0 độ Richter và sóng thần cao tới 30 mét. Dù thời điểm chính xác chưa thể xác định, các nhà khoa học tin rằng thảm họa sẽ xảy ra trong tương lai gần.

"Vấn đề không phải là liệu sóng thần có xảy ra hay không, mà là khi nào nó xảy ra", Phó giáo sư Katsu Goda, Chủ tịch Nghiên cứu về rủi ro đa thiên tai Canada tại Đại học Western Ontario nhấn mạnh.

Trên thế giới, nhiều nhóm nhà khoa học đang phát triển các công nghệ mới để nâng cao khả năng dự báo và giảm thiểu thiệt hại. Một số đang tập trung vào mô hình AI tích hợp dữ liệu thực địa, trong khi nhiều nhóm khác thử nghiệm các công trình phòng hộ như đê biển khai thác năng lượng từ thủy triều.