Thúc đẩy đổi mới số trong nghiên cứu tài nguyên nước thông qua hợp tác Việt Nam - Đức

Với sự hỗ trợ của Cơ quan Trao đổi hàn lâm Đức (DAAD), Diễn đàn tập trung trao đổi những tiến bộ trong mô hình hóa thủy văn, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và các phương pháp dựa trên dữ liệu, đồng thời mở rộng cơ hội hợp tác nghiên cứu giữa các nhà khoa học Việt Nam và Đức.

Tiếp cận các phương pháp mới trong nghiên cứu tài nguyên nước

PGS. TS. Phan Tại Huân, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Nông Lâm TP. Hồ Chí Minh cho biết, trong bối cảnh các vấn đề về biến đổi khí hậu và quản lý tài nguyên nước ngày càng đặt ra nhiều thách thức, việc phát triển các phương pháp mô hình hóa, khai thác dữ liệu và ứng dụng AI đang trở thành một hướng nghiên cứu được quan tâm. Những tiến bộ trong công nghệ tính toán cho phép các nhà khoa học tiếp cận các quá trình thủy văn theo nhiều phương pháp khác nhau, qua đó hỗ trợ phân tích, mô phỏng và dự báo sự biến động của tài nguyên nước.

Nội dung Diễn đàn tập trung vào hai hướng tiếp cận chính trong nghiên cứu tài nguyên nước: Mô hình hóa dựa trên quá trình (process-based modelling) và ứng dụng AI. Đây là những phương pháp có khả năng bổ trợ cho nhau trong nghiên cứu các quá trình thủy văn, đặc biệt đối với những bài toán đòi hỏi kết hợp kiến thức chuyên ngành với khả năng xử lý và phân tích dữ liệu.

Tăng cường khả năng mô phỏng và phân tích các quá trình thủy văn

Tại Diễn đàn, TS. Nguyễn Văn Tâm, nhà nghiên cứu thuộc Trung tâm Nghiên cứu Môi trường Helmholtz (Helmholtz Centre for Environmental Research - UFZ, Đức) đã giới thiệu những tiến bộ trong mô hình hóa thủy văn và ứng dụng công nghệ số vào nghiên cứu tài nguyên nước. Trong đó, các mô hình SWAT và SWAT+ cùng công cụ R-SWAT được đề cập như những phương tiện hỗ trợ nghiên cứu, mô phỏng các quá trình thủy văn tại lưu vực. R-SWAT là công cụ phục vụ phân tích độ nhạy, hiệu chỉnh mô hình và đánh giá độ không chắc chắn, góp phần hỗ trợ việc phân tích và đánh giá kết quả mô phỏng.

Bên cạnh đó, TS. Nguyễn Văn Tâm và TS. Nguyễn Thị Thụy Hằng, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên cũng chia sẻ kinh nghiệm và các ví dụ ứng dụng SWAT, R-SWAT trong nghiên cứu quá trình thủy văn tại một số lưu vực ở Việt Nam.

Ứng dụng AI và dữ liệu trong nghiên cứu thủy văn

TS. Đoàn Văn Bình, Trường Đại học Việt - Đức, cùng các diễn giả đến từ Viện Khoa học Thủy lợi miền Nam trao đổi về tiềm năng ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu và nghiên cứu thủy văn tại Việt Nam. Bên cạnh những cơ hội do các phương pháp dựa trên dữ liệu mang lại, các vấn đề về chất lượng dữ liệu, khả năng giải thích kết quả và sự phù hợp của mô hình với các quá trình thủy văn cũng được đặt ra.

Đáng chú ý, mô hình hóa dựa trên quá trình và AI không nhất thiết là hai phương pháp nghiên cứu độc lập. Trong khi mô hình dựa trên quá trình chú trọng biểu diễn các cơ chế vật lý của hệ thống thủy văn, các phương pháp AI có khả năng khai thác mối quan hệ trong dữ liệu. Việc nghiên cứu khả năng kết hợp hai hướng tiếp cận này có thể góp phần phát triển những phương pháp phân tích và dự báo phù hợp hơn với đặc điểm của từng bài toán tài nguyên nước.

Kết nối mạng lưới nghiên cứu và cơ hội hợp tác quốc tế

Bên cạnh các phiên báo cáo chuyên môn, diễn đàn dành thời gian trao đổi về cơ hội nghiên cứu, tài trợ và kết nối học thuật tại Đức và châu Âu thông qua DAAD.

Thông qua việc kết nối các nhà khoa học và tổ chức nghiên cứu của hai quốc gia, Diễn đàn góp phần tạo điều kiện trao đổi kinh nghiệm, xác định những hướng nghiên cứu cùng quan tâm và tìm kiếm khả năng triển khai các hoạt động hợp tác trong thời gian tới.

Đối với Trường Đại học Nông Lâm TP Hồ Chí Minh, việc tổ chức Diễn đàn là một trong những hoạt động quan trọng, nhằm tăng cường hợp tác quốc tế trong nghiên cứu khoa học, đặc biệt ở những lĩnh vực có tính liên ngành như tài nguyên nước, môi trường, công nghệ số và AI./.