Liên minh châu Âu: Ứng dụng AI nâng cao quản lý rủi ro thiên tai

Ưu tiên AI trong chính sách quản lý rủi ro thiên tai của EU

Trong những năm gần đây, Liên minh châu Âu (EU) ngày càng ưu tiên tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các chính sách phòng ngừa và quản lý thảm họa thiên nhiên, coi đây là trụ cột để nâng cao năng lực dự báo và ứng phó.

Ở cấp độ khu vực, các cơ quan như Trung tâm Nghiên cứu chung (JRC), Phòng thí nghiệm quản lý khủng hoảng châu Âu (ECML) đã thúc đẩy việc áp dụng AI trong phân tích dữ liệu, xử lý hình ảnh, đánh giá rủi ro và giám sát theo thời gian thực.

Tại cấp quốc gia, nhiều quốc gia thành viên EU như Pháp, Đức, Ý, Tây Ban Nha và Hà Lan đã tích hợp AI vào các chiến lược ứng phó biến đổi khí hậu, quản lý rủi ro và phòng chống thiên tai.

Tại hội thảo “AI trong công tác phòng chống thiên tai” của EU từ ngày 16-18/6/2025, các chuyên gia từ cơ quan công, nghiên cứu, doanh nghiệp và lực lượng bảo vệ dân sự thảo luận về các lĩnh vực mà AI mang lại giá trị lớn nhất, bao gồm: Xử lý nhanh dữ liệu lớn để cải thiện dự báo và cảnh báo sớm, nâng cao nhận thức tình huống, đánh giá tác động và thiệt hại, mô phỏng và tiến hóa hiểm họa, xây dựng kịch bản ứng phó.

Khi dữ liệu và công nghệ cùng cứu người: Các dự án tiêu biểu

Các giải pháp đổi mới cho quản lý rủi ro thiên tai (QLRRTT) do EU và các quốc gia thành viên tài trợ đã chứng minh hiệu quả của AI trong nâng cao khả năng chống chịu và sẵn sàng ứng phó thảm họa.

Nhiều dự án áp dụng AI để dự báo, đánh giá rủi ro và hỗ trợ lực lượng cứu hộ, đồng thời kết hợp dữ liệu khí hậu, thủy văn và dân cư, mang lại các công cụ thực tiễn, đáng tin cậy và khả thi.

Dự án C2IMPRESS

Được tài trợ bởi chương trình Horizon Europe, dự án này phát triển một hệ thống đa tầng cho Mạng lưới trí tuệ rủi ro đa thiên tai (SoS4MHRIN), cho phép đánh giá toàn bộ chu trình rủi ro thiên tai theo hướng đa quy mô và đa lĩnh vực.

Hệ thống cũng tích hợp mô hình hành vi con người, giao thông và ra quyết định nhằm phản ánh nhận thức, phản ứng và di chuyển của người dân, từ đó nâng cao khả năng sẵn sàng và ứng phó trong các tình huống đa thiên tai.

Dự án SAFE-LAND

Tài trợ bởi Chương trình Cơ chế bảo vệ dân sự EU (UCPM), dự án phát triển một công cụ AI đáng tin cậy để đánh giá rủi ro thủy địa chất, hỗ trợ lập kế hoạch quản lý rủi ro và nâng cao nhận thức, ngay cả khi dữ liệu còn thiếu.

Dựa trên cơ sở tri thức gồm các khu vực và hiện tượng khí hậu tham chiếu, công cụ đánh giá từng thành phần như sườn dốc, sông hay dân cư, gán mức rủi ro và hướng dẫn quản lý dựa trên phân tích địa kỹ thuật, thủy lực và tâm lý.

Công cụ so sánh khu vực hiện tại với khu vực tham chiếu tương đồng để đưa ra hướng dẫn cá nhân hóa, giảm rủi ro và nâng cao nhận thức cho người dân, đặc biệt là nhóm dễ tổn thương và người khuyết tật. AI đáng tin cậy giúp giải thích cách đưa ra kết quả, cho phép chuyên gia lựa chọn kế hoạch ứng phó tối ưu và cập nhật cơ sở tri thức liên tục.

Dự án CARMA

Thuộc Horizon Europe, dự án này phát triển các phương tiện mặt đất không người lái (UGV) bán tự động và tự động, trong đó AI đóng vai trò then chốt trong điều phối, nhận thức và ra quyết định, giúp phương tiện phối hợp nhịp nhàng với con người trong thiên tai.

Về khả năng điều phối, AI hỗ trợ phân công nhiệm vụ, phân bổ nguồn lực, ưu tiên công việc quan trọng và đồng bộ hóa hành động của nhiều robot, từ đó giảm thời gian phản ứng và nâng cao hiệu quả vận hành.

Khả năng nhận thức được tăng cường nhờ bản đồ 3D radar và thuật toán AI, giúp phát hiện nạn nhân, nhận diện mối nguy và mô hình hóa môi trường trong điều kiện tầm nhìn hạn chế. AI cũng cải thiện ra quyết định bằng các công cụ như GANs, NLP và học máy, hỗ trợ lập kế hoạch đường đi, phối hợp với con người và tối ưu hóa kết quả nhiệm vụ.

Dự án AI4Flood

Thuộc chương trình hợp tác Interreg Tây Ban Nha - Pháp - Andorra, AI4Flood sử dụng AI tiên tiến để phân tích dữ liệu môi trường và nâng cao hệ thống cảnh báo sớm tại các khu vực có nguy cơ lũ cao.

Dự án kết hợp các tổ chức và công ty từ Nouvelle-Aquitaine, Navarre và Gipuzkoa để phân tích chi tiết các lưu vực sông Nive, Nivelle, Cidacos và Urola, thiết lập cơ sở dữ liệu rủi ro lũ lụt. Bằng việc tích hợp học máy và dữ liệu từ nhiều nguồn, AI4Flood dự đoán lũ chính xác hơn, hỗ trợ lập kế hoạch và can thiệp kịp thời. Hệ thống cung cấp thông tin giá trị cho chính quyền địa phương, giúp giảm thiểu tác động lũ lụt và đồng thời phù hợp với các ưu tiên của EU về thích ứng khí hậu và tăng cường khả năng chống chịu trước thiên tai.

Tóm lại, các dự án này khai thác công nghệ AI nhằm nâng cao hiệu quả ứng phó, cải thiện nhận thức tình huống và quản trị rủi ro đa hiểm họa, qua đó củng cố tầm quan trọng của các quan hệ đối tác chiến lược và sự tham gia của người dân.

Thách thức trong việc ứng dụng AI vào phòng chống thảm họa thiên nhiên

Việc vận hành hóa các giải pháp AI trong QLRRTT tại châu Âu vẫn gặp nhiều khó khăn. Một số thách thức chính bao gồm:

Thứ nhất, thiếu sự tham gia của người dùng cuối từ giai đoạn đầu: Các cơ quan bảo vệ dân sự ở các quốc gia thành viên hoặc tham gia cần được tích hợp ngay từ khâu phát triển, thay vì chỉ tham gia trong giai đoạn thử nghiệm cuối, để đảm bảo sản phẩm phù hợp với thực tiễn vận hành.

Thứ hai, khả năng sử dụng và hiểu biết của nhân viên vận hành. Hệ thống AI cần dễ hiểu và dễ sử dụng cho các nhân sự không có chuyên môn sâu về AI.

Thứ ba, vấn đề đạo đức, giải thích được và bảo mật. Tính minh bạch, giải thích được và an toàn bảo mật của các công cụ AI là vấn đề then chốt. Cần có hướng dẫn rõ ràng thông qua khung pháp lý như Đạo luật AI (AI Act).

Thứ tư, đa dạng và khác biệt về độ hoàn thiện của giải pháp. Trên thị trường hiện có nhiều giải pháp AI, nhưng mức độ hoàn thiện và khả năng vận hành hóa khác nhau, khiến việc lựa chọn giải pháp phù hợp để lấp đầy khoảng trống trở nên khó khăn.

Thứ năm, thiếu hướng dẫn và bản đồ hóa giải pháp ở cấp địa phương và khu vực.

Thứ sáu, ngân sách hạn chế và rủi ro cao khi đầu tư. Thiếu kinh phí, môi trường rủi ro phức tạp và thiếu đào tạo khiến các cơ quan khó thực hiện các dự án đổi mới.

Cuối cùng, khoảng cách giữa giới học thuật và lực lượng vận hành, làm hạn chế việc tích hợp AI vào thực tiễn.

Giải pháp hiện tại của EU

Thứ nhất, đào tạo và nâng cao năng lực: Phát triển khóa học nhập môn về AI trong QLRRTT cho nhân sự ở mọi cấp độ, tập trung vào ví dụ thực tế và nhà hoạch định chính sách. Các mô-đun nâng cao có thể được phát triển theo nhu cầu từng quốc gia thành viên.

Thứ hai, khuyến khích cơ chế mua sắm đổi mới: Sử dụng mua sắm trước thương mại (PCP) và mua sắm công nghệ đổi mới (PPI) để thúc đẩy triển khai AI, đồng thời tăng cường truyền thông đơn giản, có mục tiêu về các công cụ này tới các quốc gia thành viên.

Thứ ba, mở quy trình PCP chuyên biệt cho QLRRTT: Hỗ trợ phát triển và vận hành hóa các giải pháp đổi mới, giảm rủi ro cho từng quốc gia thành viên và tạo bước đệm tích hợp vào thị trường.

Thứ tư, liên kết các sáng kiến và dự án cấp EU: Giới thiệu các công cụ và giải pháp cụ thể nhằm lấp đầy khoảng trống trong hệ thống CCBVDS và QLRRTT, tạo điều kiện tích hợp AI hiệu quả vào thực tiễn./.

Tài liệu tham khảo

[1] C2IMPRESS, “Unique capabilities of decision support tools”, https://dss.c2impress.com/decision-support-tool?tab=SoS4MHRIN, truy cập ngày 14/11/2025.

[2] Union Civil Protection Knowledge Network, “Safe-Land”, https://civil-protection-knowledge-network.europa.eu/projects/safe-land, truy cập ngày 14/11/2025.

[3] Union Civil Protection Knowledge Network, “Workshop report”, https://civil-protection-knowledge-network.europa.eu/media/workshop-report, truy cập ngày 14/11/2025.

[4] European Commission, “Cohesion Policy project deploys artificial intelligence to anticipate and mitigate flood risks”, https://ec.europa.eu/regional_policy/whats-new/newsroom/17-02-2025-cohesion-policy-project-deploys-artificial-intelligence-to-anticipate-and-mitigate-flood-risks_en, , truy cập ngày 15/11/2025.

[5] CARMA, “Empowering disaster response robotics with AI: Smarter perception, coordination, and decision-making in CARMA”, https://www.carmarobots.eu/blogs/empowering-disaster-response-robotics-with-ai-smarter-perception-coordination-and-decision-making-in-carma/, truy cập ngày 14/11/2025.

[6] European Commission, “AI for Public Good”, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/factpages/ai-public-good, truy cập ngày 14/11/2025.