AI đang định hình lại hoạt động cứu trợ nhân đạo như thế nào

Trí tuệ nhân tạo (AI) thường được nhắc đến với những nguy cơ tiềm ẩn đối với nhân loại. Tuy nhiên, trên thực tế, nhiều tổ chức nhân đạo đang khai thác công nghệ này để dự báo nguy cơ thiếu lương thực, lập bản đồ khu vực bị tàn phá và tổ chức cứu trợ mà không phải đưa nhân viên đến những nơi nguy hiểm.

Việc vận chuyển lương thực qua các khu vực có xung đột, bãi mìn hoặc vùng bị ngập lụt luôn đặt các nhân viên cứu trợ trước nguy cơ mất mạng. Hiện nay, công nghệ vốn được phát triển để điều khiển các xe tự hành thám hiểm trên những hành tinh xa xôi đang được cải tiến nhằm thay thế con người trong một số nhiệm vụ cứu trợ nguy hiểm nhất trên thế giới.

Dự án AHEAD, do Chương trình Lương thực Thế giới (WFP) phối hợp với Trung tâm Nghiên cứu Hàng không Vũ trụ Đức (DLR), Hội Chữ thập đỏ cùng nhiều đối tác công nghệ triển khai, đang phát triển các phương tiện điều khiển từ xa có khả năng vận chuyển hàng cứu trợ đến những khu vực quá nguy hiểm hoặc quá khó tiếp cận đối với các xe tải vận chuyển thông thường.

Những hình ảnh ghi lại tại khu thử nghiệm của DLR ở Đức cho thấy một chiếc xe địa hình SHERP có thể lội qua vùng nước sâu và vượt qua những địa hình gồ ghề, hiểm trở.

Hệ thống cảm biến trên xe liên tục quét địa hình phía trước, trong khi người điều khiển vận hành phương tiện từ xa, giúp chiếc xe di chuyển mà không cần bất kỳ ai ngồi sau vô lăng.

Công nghệ này được phát triển dựa trên kinh nghiệm của DLR trong việc chế tạo các xe tự hành điều khiển từ xa và xe tự hành hoạt động độc lập phục vụ thám hiểm không gian, trong đó có MMX Rover, phương tiện được thiết kế để khám phá Phobos, một trong hai vệ tinh của Sao Hỏa.

Theo kênh Auro Maidan ngày 12/7, xu hướng ứng dụng các công nghệ tiên tiến vào hoạt động nhân đạo không chỉ dừng lại ở việc vận chuyển hàng cứu trợ.

AI dự báo nguy cơ thiếu lương thực

Nền tảng HungerMap Live, do WFP phát triển và cung cấp công khai, sử dụng công nghệ học máy (machine learning) cùng dữ liệu gần thời gian thực để theo dõi tình trạng mất an ninh lương thực tại hơn 95 quốc gia.

Hệ thống tổng hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm tình hình xung đột, điều kiện thời tiết, các hiểm họa khí hậu và diễn biến kinh tế nhằm xác định sớm nguy cơ xảy ra các cuộc khủng hoảng lương thực.

Ông Bernhard Kowatsch, Giám đốc bộ phận Global Accelerator and Ventures của WFP, cho biết: "Bất kỳ ai cũng có thể truy cập HungerMap Live trên Internet để theo dõi dữ liệu gần thời gian thực. Hiện nay, chúng tôi còn đang nghiên cứu khả năng dự báo tình hình an ninh lương thực trước tới 90 ngày".

Sử dụng AI để lập bản đồ khu vực thảm họa

Những bản đồ chính xác cũng đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong các hoạt động cứu trợ nhân đạo. Nếu không có thông tin về hệ thống đường sá, công trình xây dựng và khu dân cư, lực lượng cứu hộ sẽ rất khó xác định nơi cần sơ tán người dân, xây dựng nơi trú ẩn hoặc triển khai hàng cứu trợ.

Sau khi hai trận động đất mạnh xảy ra tại miền Bắc Venezuela vào tháng 6, việc thiếu dữ liệu địa lý đã khiến công tác đánh giá thiệt hại và xác định khu vực ưu tiên cứu trợ gặp rất nhiều khó khăn.

Nhóm OpenStreetMap Nhân đạo (HOT) cho biết họ đã sử dụng công nghệ học máy để tự động nhận dạng các công trình xây dựng từ ảnh vệ tinh. Sau đó, các tình nguyện viên tiếp tục kiểm tra các hình ảnh thông qua ứng dụng MapSwipe, đánh dấu những khu vực có dấu hiệu công trình bị hư hại.

Bà Leen D'hondt, Giám đốc Công nghệ và Dữ liệu của HOT, cho biết: "Chỉ trong vòng bốn ngày sau trận động đất, chúng tôi đã huy động được hơn 600 tình nguyện viên. Họ chỉ cần vuốt sang trái hoặc sang phải trên ứng dụng di động để xác định khu vực nào có công trình bị hư hại và khu vực nào không”.

Theo bà D'hondt, kết quả này đã giúp các lực lượng ứng cứu ban đầu nhanh chóng xác định đúng địa điểm cần ưu tiên để phân phát lương thực cũng như các nhu yếu phẩm thiết yếu khác ngay sau thảm họa.

AI vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn con người

Mặc dù AI giúp tăng tốc đáng kể quá trình xử lý dữ liệu, nhưng bà D'hondt cho rằng công nghệ hiện nay vẫn chưa thể đạt được độ chính xác như công việc lập bản đồ do con người trực tiếp thực hiện.

Bà D'hondt nhận định: "Việc lập bản đồ thủ công vẫn mang lại chất lượng tốt nhất. Tuy nhiên, trong nhiều tình huống, tốc độ quan trọng hơn độ chính xác tuyệt đối”.

Bà D'hondt giải thích thêm rằng trong giai đoạn ứng phó khẩn cấp, đôi khi điều quan trọng không phải là biết chính xác từng vị trí của mọi công trình mà chỉ cần xác định tương đối nơi các tòa nhà nằm và ước tính có bao nhiêu người đang sinh sống tại khu vực đó. Chính trong những trường hợp như vậy, các mô hình AI và học máy phát huy vai trò đặc biệt quan trọng.

AI trong cứu trợ khẩn cấp vẫn chủ yếu ở giai đoạn thử nghiệm

Mặc dù AI đang phát triển rất nhanh, nhiều chuyên gia cho rằng các hệ thống này vẫn còn lâu mới trở thành một phần tiêu chuẩn trong quy trình ứng phó khẩn cấp của hầu hết các quốc gia.

Bà Monique Kuglitsch, Giám đốc đổi mới sáng tạo tại Viện Fraunhofer Heinrich Hertz, cho biết: "Hiện nay, phần lớn các quốc gia vẫn chưa tích hợp các hệ thống AI vào quy trình ứng phó khẩn cấp chính thức”.

Theo bà Kuglitsch, vẫn có một số ngoại lệ đáng chú ý. Tại Ấn Độ, hệ thống cảnh báo sớm dựa trên AI đã được đưa vào vận hành thực tế. Tại châu Âu, Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung châu Âu (ECMWF) cũng đang vận hành hệ thống dự báo sử dụng AI.