Ya no se detiene en los métodos de pronóstico tradicionales, la industria está dando un fuerte paso en la tecnología de pronóstico, aplicando inteligencia artificial (IA) para crear un "escudo de acero" para proteger a la comunidad. Tuvimos una conversación con el Dr. Hoang Duc Cuong - Subdirector del Departamento de Meteorología e Hidrología, Ministerio de Agricultura y Medio Ambiente sobre la estrategia de modernización de la red de pronóstico, especialmente el papel de la aplicación de la IA en la "cuantificación" de las fluctuaciones anormales de la naturaleza.
Trípode" en la mejora de la calidad de la previsión
Estimado Dr. Hoang Duc Cuong, la realidad muestra que los desastres naturales ya no funcionan según las viejas reglas, la "anormalidad" se ha convertido en un nuevo estado normal, muchos récords se rompen continuamente. En ese contexto, ¿qué medidas innovadoras ha implementado el sector de Meteorología e Hidrología para mejorar la calidad y la precisión en la previsión y alerta meteorológica?
- Dr. Hoang Duc Cuong: Actualmente, los esfuerzos del Departamento de Meteorología e Hidrología para mejorar la calidad de las previsiones se han implementado de manera integral basándose en tres pilares técnicos: tecnología de observación, modelos de pronóstico de valores y aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Esta innovación es un factor clave para ayudar a la industria meteorológica e hidrológica de Vietnam a responder de manera cada vez más proactiva a los fenómenos meteorológicos extremos crecientes.
En cuanto a la vigilancia y la recopilación de datos, en los últimos tiempos, el Estado ha prestado atención, complementado y actualizado la red de vigilancia, pasando gradualmente de la vigilancia manual a la vigilancia automática y en tiempo real. Esto garantiza que los datos y los datos de entrada se actualicen continuamente, con alta precisión y frecuencia. Además, el sistema de radares meteorológicos también se ha actualizado y complementado con 10 radares meteorológicos, junto con la vigilancia por satélite meteorológica también se ha aplicado para monitorear detalladamente el proceso de desarrollo de nubes de tormenta, permitiendo a los pronosticadores identificar la intensidad de las lluvias locales con alta resolución, especialmente importante para alertar de tormentas, tornados, inundaciones repentinas y deslizamientos de tierra.
También continuamos aplicando y mejorando modelos de pronóstico de valores, tecnología de apoyo a la pronóstico y alerta de desastres naturales. Desarrollar y dominar modelos de valores a escala regional capaces de sincronizar datos para simular clima y pronóstico del tiempo, simular y pronosticar factores oceanográficos como olas, corrientes, aumento de la marea. Las tecnologías de código abierto y automatizadas también se están introduciendo gradualmente junto con modelos comerciales y tradicionales para pronosticar y alertar sobre hidrología, inundaciones e inundaciones.
Además, también nos centramos en el desarrollo de una plataforma de tecnología digital que integre big data y aplique tecnología de alerta de Estados Unidos transferida por la Organización Meteorológica Mundial para alertar sobre inundaciones repentinas y deslizamientos de tierra para Vietnam y el sudeste asiático.Actualmente, esta plataforma está integrada en un sistema de información de alerta de inundaciones repentinas y deslizamientos de tierra en tiempo real con un nivel de detalle hasta el nivel comunal.
En particular, estamos aplicando gradualmente la IA a problemas de pronóstico y alerta.
Señor, sin quedarse fuera de la tendencia general, el sector meteorológico ha comenzado a aplicar la IA en el proceso de pronóstico. ¿Se considera esto un "impulso" de la tecnología de pronóstico y cuál es la eficacia real de este modelo, señor?
- Así es. Desde mediados de 2024, también hemos cooperado con el Instituto de Investigación y Aplicación de Inteligencia Artificial (Universidad Politécnica de Hanoi) en la aplicación de la IA a problemas de pronóstico de tormentas, fuertes lluvias y factores hidrológicos, y al mismo tiempo estamos construyendo tecnología para identificar la formación temprana de tormentas en el Mar del Este a través de la cooperación con la Universidad de Tecnología de Hanoi, la Universidad Nacional de Hanoi, la Universidad Politécnica y la Universidad de Indiana (EE. UU.).
Más recientemente, se implementó un proyecto piloto de aplicación de inteligencia artificial (IA) para pronosticar tormentas e intensidad de tormentas en el Mar del Este. Uno de los resultados típicos es el modelo CIFOMI (Enhancing Tropical Cyclone Intensity Forecasting over the Bien Dong Sea with Foundation Model and Prompt Tuning) - resultado de la cooperación entre el Centro y el Instituto de Investigación y Aplicación de Inteligencia Artificial AI4LIFE.
Los resultados iniciales son muy positivos, el error de pronóstico de la intensidad de la tormenta en 24 horas se reduce entre un 10 y un 20% en comparación con otros modelos y métodos que se están utilizando, el tiempo de ejecución del modelo también ha mejorado significativamente, gracias a lo cual los pronosticadores tienen más tiempo para concentrarse en el análisis, la evaluación y la toma de decisiones.
¿Cuáles son las dificultades y desafíos que enfrenta el Departamento de Meteorología e Hidrología para mejorar la precisión en la previsión de fenómenos extremos?
- Tenemos que reconocer francamente tres desafíos centrales. Uno es la escasez de datos de entrada en áreas clave. La red de estaciones terrestres aún no ha alcanzado la densidad según la planificación, especialmente escasa en áreas remotas y montañosas, que son "puntos calientes" de inundaciones repentinas. Más preocupante son los datos oceanográficos. El Mar del Este es un lugar donde se forman tormentas, pero todavía carecemos de un sistema de radar especializado para monitorear olas, boyas flotantes, boyas flotantes y estaciones marinas. La falta de datos de medición real del mar hará que los modelos de pronóstico pierdan parte de la precisión al calcular la intensidad de las tormentas.
En segundo lugar, está el límite de la capacidad de cálculo. Para ejecutar modelos numéricos de alta resolución (de 1 a 3 km) y algoritmos de IA complejos, se necesita un sistema de supercomputadora (HPC) extremadamente potente. Actualmente, la capacidad de los servidores del Departamento, aunque ha sido mejorada, todavía está lejos de los principales centros de pronóstico del mundo.
Pero pensándolo bien, el factor desafiante decisivo son los recursos humanos altamente especializados. La tecnología de IA o las supercomputadoras son solo herramientas. La implementación y operación de modelos complejos de pronóstico de datos meteorológicos, hidrológicos y marítimos requiere no solo grandes ordenadores, sino también un equipo de expertos con conocimientos profundos. Actualmente, la atracción de recursos humanos calificados se enfrenta a muchas dificultades derivadas de las limitaciones en el trabajo de capacitación y la naturaleza específica del trabajo. Las fuentes de admisión para la carrera de meteorología e hidrología a menudo no son abundantes porque esta carrera no es lo suficientemente atractiva para los estudiantes. Además de la presión laboral las 24 horas del día, los 7 días de la semana, el régimen de remuneración tampoco es realmente competitivo en comparación con otras carreras.
Los desastres naturales se están volviendo cada vez más extremos. Esperamos que la iniciativa de la gente, combinada con la alerta temprana y la orientación oportuna de las agencias funcionales, contribuya de manera importante a minimizar las pérdidas de vidas y bienes causadas por los desastres naturales.
¡Muchas gracias sinceramente por sus sinceras palabras!
