Cảnh tàn phá sau những trận mưa lớn ở Sindhupalchok, Nepal. Ảnh minh họa: AFP/TTXVN
Dự án có tên SAFE-RISCCS do Đại học Melbourne (Australia) phát triển, phối hợp cùng các đối tác tại Nepal, Anh và Italy. Hiện hệ thống đang được triển khai thí điểm tại hai khu vực có nguy cơ cao là làng Kimtang thuộc huyện Nuwakot ở vùng đồi núi phía Tây Bắc Nepal và Jyotinagar, huyện Dhading.
Hệ thống kết hợp nhiều nguồn dữ liệu như lượng mưa, chuyển động địa chất, ảnh vệ tinh và các quan sát thực địa. Đáng chú ý, người dân địa phương chính là lực lượng trực tiếp tham gia thu thập dữ liệu, sau đó gửi về cho nhóm chuyên gia tại thủ đô Kathmandu. Tại đây, các nhà khoa học sẽ phân tích, so sánh các thông số với các ngưỡng cảnh báo đã thiết lập để xác định nguy cơ sạt lở.
Mặc dù hiện tại hệ thống vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, nhưng nhóm kỹ thuật đặt nhiều kỳ vọng. Trong vòng 1-2 năm tới, khi dữ liệu đủ phong phú, hệ thống AI sẽ có khả năng tự động phân tích, trình bày dữ liệu dưới dạng đồ họa và đưa ra cảnh báo dựa trên dự báo lượng mưa.
Khi có dấu hiệu nguy hiểm, nhóm nghiên cứu sẽ lập tức gửi thông tin cảnh báo đến cộng đồng địa phương. Về lâu dài, hệ thống sẽ cung cấp bản đồ rủi ro sạt lở được cập nhật liên tục, hỗ trợ chính quyền và người dân chủ động lập kế hoạch phòng tránh, sơ tán kịp thời và hiệu quả.
Giáo sư Basanta Adhikari từ Đại học Tribhuvan (Nepal), một trong những thành viên của dự án, cho biết các hệ thống tương tự đã được triển khai ở một số quốc gia như Mỹ và Trung Quốc. Tuy nhiên, mô hình ở Nepal đã được điều chỉnh cho phù hợp với đặc thù địa hình đồi núi dày đặc và cơ sở hạ tầng hạn chế của quốc gia Nam Á này.
Theo dữ liệu của Liên hợp quốc, châu Á là khu vực hứng chịu nhiều hiện tượng thời tiết và khí hậu cực đoan nhất trong năm 2023, với lũ lụt và bão là hai loại hình thiên tai gây thiệt hại nghiêm trọng nhất. Tại Nepal, sạt lở đất là mối đe dọa lớn trong mùa mưa hằng năm. Số liệu của chính phủ nước này cho thấy riêng trong năm ngoái, hơn 300 người đã thiệt mạng do sạt lở, chiếm tới 70% tổng số ca tử vong liên quan đến mưa bão.
Dù khoảng 70% số các quốc gia trong khu vực đã triển khai hệ thống cảnh báo sớm thiên tai, nhiều nước vẫn còn thiếu thốn hoặc chưa được bao phủ đầy đủ. Việc ứng dụng AI vào cảnh báo sớm, nhất là với sự tham gia trực tiếp của cộng đồng địa phương như tại Nepal, được kỳ vọng sẽ mở ra hướng đi mới trong việc tăng cường khả năng thích ứng và giảm thiểu rủi ro thiên tai tại những khu vực dễ bị tổn thương nhất thế giới.