Mô hình được kỳ vọng sẽ hỗ trợ cơ quan chức năng xác định những khu vực cần được theo dõi và chuẩn bị phương án ứng phó.
Theo phóng viên TTXVN tại châu Đại Dương, dự án do Viện Khoa học Trái đất New Zealand (ESNZ) và Đại học Massey phối hợp triển khai. Mô hình sẽ khai thác các cơ sở dữ liệu về những vụ sạt lở đất đã xảy ra, kết hợp với công nghệ học máy và AI để tính toán xác suất xảy ra sạt lở trong những điều kiện nhất định về lượng mưa hoặc hoạt động địa chấn.
Mô hình tập trung vào những vụ sạt lở có tốc độ nhanh, thường được kích hoạt do động đất hoặc mưa lớn. Bà Saskia de Vilder, nhà địa chất công trình của ESNZ, cho biết đây là dạng sạt lở đặc biệt nguy hiểm do người dân thường có rất ít hoặc không có thời gian sơ tán trước khi đất đá đổ xuống.
Mô hình này không nhằm xác định chính xác vị trí sẽ xảy ra sạt lở mà hướng đến mục đích sàng lọc những khu vực có nguy cơ cao để cơ quan chức năng kiểm tra kỹ hơn. Theo bà de Vilder, khi kết hợp với dự báo lượng mưa, mô hình có thể tạo ra các bản đồ nguy cơ sạt lở, giúp lực lượng ứng phó bố trí nhân sự và phương tiện tại những địa điểm cần thiết trước khi thiên tai xảy ra. Trong và sau khi thiên tai xảy ra, các bản đồ này cũng có thể hỗ trợ xác định khu vực cần được kiểm tra, đánh giá thiệt hại.
Để nâng cao độ chính xác, mô hình chia khu vực nghiên cứu thành các vùng dựa trên những đặc điểm tương đồng về khí hậu, địa chất và lượng mưa, làm cơ sở đánh giá nguy cơ sạt lở tại từng vùng. Bà de Vilder cho biết mô hình mới được kỳ vọng cải thiện khả năng đánh giá nguy cơ so với các phương pháp trước đây.
Theo nhóm nghiên cứu, mô hình được thiết kế theo hướng minh bạch, cho phép người sử dụng tìm hiểu công nghệ học máy được áp dụng ở những khâu nào và dữ liệu từ các vụ sạt lở trước đây được sử dụng ra sao để xây dựng dự báo. Song song với việc phát triển công nghệ, nhóm nghiên cứu cũng đang làm việc với các đơn vị có nhu cầu sử dụng, trong đó có chính quyền địa phương, để tìm cách đưa kết quả dự báo vào công tác xây dựng bản đồ nguy cơ sạt lở và lập kế hoạch ứng phó.
