Chuyển đến phần nội dung

Báo động

Những cảnh báo tốt hơn có thể cứu mạng trong trường hợp khẩn cấp. Google Ứng cứu khủng hoảng đang sử dụng AI để trợ giúp.

Hai tuần trước khi cơn bão Florence đổ bộ vào bờ biển Bắc Carolina vào tháng 9 vừa rồi, nó hình thành ở Đại Tây Dương. Florence trở thành một cơn bão di chuyển chậm bất thường, một cơn bão có khả năng mang đến lượng mưa kỷ lục cho những vực dễ bị lũ lụt. Việc cơn bão đến chậm hơn đồng nghĩa với việc mọi người có nhiều thời gian hơn để chuẩn bị cho cơn bão.

“Với một hệ thống phức tạp như vậy, sự kiện này đã được dự báo khá chính xác từ vài ngày trước đó”

Sara Jamison, một nhà dịch vụ thủy văn cao cấp của Dịch vụ thời tiết quốc gia

Nhờ hệ thống này, mọi người được thông báo về tình trạng thời tiết, hoạt động di tản được triển khai và cảnh báo thảm họa được truyền đi. Nhưng điều đó không có nghĩa là tất cả mọi người đều thoát được ảnh hưởng của cơn bão.

Chân dung Mor Schlesinger

Mor Schlesinger, Quản lý kỹ thuật phần mềm của chương trình Ứng cứu khủng hoảng

Để ứng phó với các tình huống khẩn cấp như những gì cơn bão Florence mang tới, mọi người thường mở Google để tìm câu trả lời. Bà Mor Schlesinger, Quản lý kỹ thuật và phần mềm tại Google cho biết: "Sứ mệnh của Google là tổ chức các thông tin của thế giới và giúp mọi người truy cập được các thông tin đó trên toàn cầu. Thời điểm mọi người cần đến các thông tin này nhất là những khi xảy ra khủng hoảng."

Vào năm 2010, một đám cháy đã bùng phát ở vùng núi Carmel của Israel. Ông Yossi Matias, Phó chủ tịch phụ trách Kỹ thuật tại Google kiêm Giám đốc Trung tâm nghiên cứu và phát triển tại Israel, đã nhìn thấy ngọn lửa từ cửa sổ văn phòng nhưng lại không tìm nổi thấy bất kỳ thông tin hữu ích nào về đám cháy đó trên mạng. Vì vậy, họ đã thay đổi cách thức làm việc để thay đổi điều đó . Trong vài giờ, đội ngũ nhỏ bé này đã phối hợp với chính quyền địa phương, huy động các nguồn lực cứu trợ khẩn cấp phù hợp và cung cấp các thông tin đó thông qua Google Tìm kiếm.

Kinh nghiệm tạo cảnh báo đầu tiên đúc rút từ thực tế rằng, cần phải tổ chức thông tin trong các tình huống khẩn cấp.

Trong tình huống khẩn cấp, mọi người luôn nôn nóng tìm kiếm những thông tin có thể giúp họ đưa ra quyết định về cách giữ an toàn, và chúng ta có cơ hội để đưa những thông tin đó đến với mọi người trong những thời khắc tồi tệ đó", Matias cho biết.

Yossi Matias, Phó chủ tịch phụ trách Kỹ thuật tại Google, Giám đốc trung tâm nghiên cứu và phát triển của Israel.

Điện thoại có tính năng Cảnh báo SOS hiển thị thông tin cháy rừng

Cảnh báo SOS

Cảnh báo SOS, một công cụ dùng trong và sau trường hợp khẩn cấp, có thể tập hợp dữ liệu từ Bản đồ và các nguồn khác trong Tìm kiếm. Những công cụ dùng trong trường hợp khẩn cấp giúp cung cấp nguồn lực trong và sau nhiều loại thảm họa, bao gồm cả những thảm họa tự nhiên như bão, lũ lụt và động đất.
Điện thoại có tính năng Cảnh báo chung hiển thị thông tin bão mùa đông

Cảnh báo chung

Cảnh báo chung có chức năng như một Hệ thống phát cảnh báo trực tuyến, thu thập dữ liệu và đẩy nội dung khẩn cấp đó lên Bản đồ, Tìm kiếm và các địa điểm khác. Hiện tại, nhóm Ứng cứu khủng hoảng đã đưa Cảnh báo chung đến 12 quốc gia và đang có ý định mở rộng thêm.
Giữa cơn khủng hoảng, bạn sẽ thấy nhẹ nhõm hơn rất nhiều nếu bạn biết rằng, ít nhất mình cũng có thông tin về những gì đang xảy ra. Điều đáng sợ nhất chính là không có đủ thông tin.

Mor Schlesinger, Giám đốc Kỹ thuật phần mềm của chương trình Ứng cứu khủng hoảng

Công tác Ứng cứu Khủng hoảng tại Google đã tồn tại dưới nhiều hình thức trong thập kỷ qua và hiện được tổ chức thành một bộ phận chính thức do ông Yossi Matias phụ trách, với nhiều đội nhóm trên khắp thế giới. Kể từ khi ra mắt sáng kiến Cảnh báo SOS vào mùa thu năm 2017, các công cụ do bộ phận Ứng cứu Khủng hoảng xây dựng đã hoạt động trong hơn 200 cuộc khủng hoảng trên toàn thế giới và thông tin do sáng kiến Cảnh báo SOS và nền tảng Cảnh báo chung cung cấp đã có hơn 1,5 tỷ lượt xem. Động lực cho sự mở rộng đó phát sinh từ sứ mệnh mà nhóm cảm nhận được. Ông Schlesinger, người phụ trách mảng kỹ thuật của bộ phận, cho biết: "Cố gắng giải quyết các vấn đề này là một phần trong nỗ lực trao đi của chúng tôi. Chúng tôi làm việc này vì cảm thấy rằng đây là điều đúng đắn."

Theo Jamison, ở Hoa Kỳ, trong thời gian diễn ra những cơn bão như Florence, cơn bão từng gây ảnh hưởng đến nhiều con sông đổ ra biển ở vùng duyên hải của Bắc và Nam Carolina, "việc cố gắng dự đoán, nhất là khi có bão lớn, có thể là vô cùng phức tạp".

Trong những trường hợp này, việc mà nhóm có thể làm là lập bản đồ dựa trên dữ liệu đã có – các lớp đánh dấu đường đi của cơn bão, các tuyến đường sơ tán bên trong tiểu bang hoặc qua biên giới của tiểu bang, các vị trí trú ẩn – cũng như các cảnh báo. Quan hệ hợp tác với chính quyền tiểu bang và chính quyền địa phương tạo điều kiện cho nhóm tạo một lớp thông tin trên bản đồ về tình trạng đóng cửa cầu đường xuyên qua biên giới của tiểu bang. Cung cấp thông tin chính xác cho người dân ngay khi họ cần là điều tối quan trọng trong trường hợp khẩn cấp.

Tại Hoa Kỳ, cơ sở hạ tầng quan sát thời tiết khá phát triển và có nhiều cách để mọi người có được thông tin về thảm họa. Tuy nhiên, có nhiều lý do mọi người không sơ tán, ngay cả ở những khu vực dễ bị ngập lụt Một số gia đình không đủ tiền chi trả cho chỗ ở thay thế nếu rời ngôi nhà của mình. Một số khác thì không đủ tiền xăng để đến một nơi an toàn hơn, hoặc đơn giản chỉ là không có phương tiện để sơ tán. Ngoài gánh nặng kinh tế, một số người dân thường không sơ tán vì họ cho rằng mọi người đang nói quá lên về nguy cơ, dẫn đến việc bỏ qua hoặc không tin tưởng các cảnh báo.

Trong khi tại Hoa Kỳ, những tài nguyên như Bản đồ khủng hoảng có thể cung cấp những thông tin hữu ích trong các tình huống khẩn cấp, các sự kiện diễn ra tại các nơi khác trên thế giới có thể mang đến hàng loạt những thách thức ngày càng nghiêm trọng. Ở Ấn Độ, nơi xảy ra khoảng 20% các vụ tử vong do lũ lụt trên toàn cầu (theo dữ liệu lũ lụt mà Uỷ bản Nước trung ương Ấn Độ thu thập cho giai đoạn 1953 -2017), việc cải thiện thông tin dự báo và cơ sở hạ tầng dùng cho việc cảnh báo lũ có thể có tác động rất to lớn.

Đầu năm nay, nhóm Ứng phó khủng hoảng đã hợp tác với nhóm Nghiên cứu có trụ sở tại Israel để khởi động một chương trình thí điểm ở vùng lưu vực sông Hằng của Ấn Độ. Đây là khu vực có mật độ dân số cao, lượng mưa lớn trong mùa mưa và địa hình dễ bị lũ lụt nghiêm trọng theo mùa, đồng thời cũng là nơi gặp nhiều khó khăn trong việc kịp thời chia sẻ thông tin.
Các thành viên của nhóm nghiên cứu tại Israel, cùng với nhóm Hình ảnh trên cao đã sử dụng hình ảnh vệ tinh và trí tuệ nhân tạo để lập các bản đồ thể hiện cao độ của các con sông xung quanh ở Ấn Độ để đưa ra những thông tin dự báo lũ lụt đáng tin cậy hơn. Thông tin đó được dùng để lập mô hình chính xác khu vực nào sẽ bị ngập lụt, sau đó kết hợp với dữ liệu đo đạc sông ngòi do chính phủ Ấn Độ công bố, rồi chia sẻ qua thông báo trên điện thoại di động và kết quả tìm kiếm trên Google.
Người dân có thể thấy được những bản đồ cho thấy khả năng nước lũ dâng cao ở khu vực quanh nhà họ – loại thông tin mà họ chưa từng được tiếp cận trong những giai đoạn khủng hoảng trước đây.

Mor Schlesinger, Giám đốc Kỹ thuật phần mềm của chương trình Ứng cứu khủng hoảng

Khi được kích hoạt, Cảnh báo SOS và Cảnh báo chung sẽ cung cấp thông tin về mực nước, lý do mực nước đó lại nguy hiểm (kèm theo bối cảnh lịch sử), mức độ nguy hiểm đó có thể kéo dài bao lâu, hành động đề xuất và nơi tìm thêm thông tin trợ giúp.

Đó là một trung tâm tài nguyên toàn diện, được tổ chức theo kiểu địa phương hóa và có giá trị thực tiễn.

Cho người dân biết lũ lụt sắp đến là một điều tuyệt vời, nhưng hi vọng chúng tôi có thể giúp họ dễ dàng hiểu được chuyện gì đang xảy ra, và cung cấp được những thông tin cần thiết để mọi người đưa ra quyết định.

Mor Schlesinger, Giám đốc Kỹ thuật phần mềm của chương trình Ứng cứu khủng hoảng

Cơ sở hạ tầng này, phục vụ cho mục đích quan sát các kiểu thời tiết có khả năng biến đổi các dòng sông và vùng đất dễ bị ngập lụt xung quanh, là bằng chứng cho thấy đầu tư vào công nghệ máy học và AI có thể tạo ra tác động tích cực cho con người. Như Schlesinger đã nói: "Việc kết hợp tất cả các công nghệ độc đáo này và công nghệ điện toán đám mây với nhau" sẽ cải thiện khả năng dự báo lũ và hỗ trợ những người dân chịu ảnh hưởng.

Hiện nay, các khu vực dễ bị lũ lụt ở Ấn Độ sẽ được thông báo trước tối đa 24 giờ để sơ tán trong mùa lũ. Bằng những thông tin thu thập được tại thực địa, nhóm Ứng cứu khủng khoảng và nhóm Nghiên cứu của Google hi vọng có thể kéo dài được khoảng thời gian đó lên 72 giờ. Việc dự báo sớm hơn và đảm bảo độ chính xác tương đối để lấy được lòng tin của những người sống trong khu vực bị ảnh hưởng có thể giúp sơ tán an toàn nhiều người hơn khỏi những khu vực thường xuyên bị ảnh hưởng của lũ lụt.

Sella Nevo và Vova Anisimov đến từ nhóm Google Ứng cứu khủng hoảng đang nói chuyện với cư dân địa phương ở Ấn Độ Kết quả bản đồ cuộc khủng hoảng của khu vực bị ảnh hưởng
Thuyền viên đang đo độ sâu của sông ở Ấn Độ

Đối với Schlesinger, tương lai của Ứng cứu khủng hoảng bao gồm cả việc triển khai các công cụ mà nhóm đã phát triển ở nhiều địa điểm hơn, cũng như tổng hợp các tài nguyên đó ở một nơi mà mọi người có thể dễ dàng tiếp cận. Việc đó sẽ giúp xây dựng niềm tin vào các cảnh báo và thông tin mà Google có thể cung cấp.

Vào những thời điểm khủng hoảng, bạn có rất ít thời gian để đưa ra những quyết định có thể ảnh hưởng đến cuộc sống của bạn hay những người thân yêu của bạn. Vì vậy, điều thực sự quan trọng là có được thông tin chính xác, ngắn gọn và đầy đủ.

Mor Schlesinger, Giám đốc Kỹ thuật phần mềm của chương trình Ứng cứu khủng hoảng

Những câu chuyện liên quan

Cách chiếc điện thoại thông minh có thể giúp cứu sống bạn trong tình huống khẩn cấp

Cách chiếc điện thoại thông minh có thể giúp cứu sống bạn trong tình huống khẩn cấp

Gặp gỡ những con người đang cùng nhau cứu lấy loài ong trên toàn thế giới bằng công nghệ máy học

Gặp gỡ những con người đang cùng nhau cứu lấy loài ong trên toàn thế giới bằng công nghệ máy học

Trí tuệ nhân tạo giúp các bác sĩ ngăn ngừa bệnh mù ở bệnh nhân tiểu đường như thế nào

Trí tuệ nhân tạo giúp các bác sĩ ngăn ngừa bệnh mù ở bệnh nhân tiểu đường như thế nào

Một người yêu nhạc trẻ tuổi tìm thấy con đường cho mình bằng cách theo dõi tiếng kêu của loài cá voi

Một người yêu nhạc trẻ tuổi tìm thấy con đường cho mình bằng cách theo dõi tiếng kêu của loài cá voi

Một bộ lạc dùng điện thoại di động và TensorFlow để ngăn chặn hoạt động khai thác gỗ trái phép ở Amazon

Một bộ lạc dùng điện thoại di động và TensorFlow để ngăn chặn hoạt động khai thác gỗ trái phép ở Amazon

Cách trí tuệ nhân tạo TensorFlow hỗ trợ công tác bảo tồn văn hóa Nhật Bản

Cách trí tuệ nhân tạo TensorFlow hỗ trợ công tác bảo tồn văn hóa Nhật Bản

Cách chiếc điện thoại thông minh có thể giúp cứu sống bạn trong tình huống khẩn cấp

Cách chiếc điện thoại thông minh có thể giúp cứu sống bạn trong tình huống khẩn cấp

Gặp gỡ những con người đang cùng nhau cứu lấy loài ong trên toàn thế giới bằng công nghệ máy học

Gặp gỡ những con người đang cùng nhau cứu lấy loài ong trên toàn thế giới bằng công nghệ máy học

Trí tuệ nhân tạo giúp các bác sĩ ngăn ngừa bệnh mù ở bệnh nhân tiểu đường như thế nào

Trí tuệ nhân tạo giúp các bác sĩ ngăn ngừa bệnh mù ở bệnh nhân tiểu đường như thế nào

Một người yêu nhạc trẻ tuổi tìm thấy con đường cho mình bằng cách theo dõi tiếng kêu của loài cá voi

Một người yêu nhạc trẻ tuổi tìm thấy con đường cho mình bằng cách theo dõi tiếng kêu của loài cá voi

Một bộ lạc dùng điện thoại di động và TensorFlow để ngăn chặn hoạt động khai thác gỗ trái phép ở Amazon

Một bộ lạc dùng điện thoại di động và TensorFlow để ngăn chặn hoạt động khai thác gỗ trái phép ở Amazon

Cách trí tuệ nhân tạo TensorFlow hỗ trợ công tác bảo tồn văn hóa Nhật Bản

Cách trí tuệ nhân tạo TensorFlow hỗ trợ công tác bảo tồn văn hóa Nhật Bản

Cách chiếc điện thoại thông minh có thể giúp cứu sống bạn trong tình huống khẩn cấp

Cách chiếc điện thoại thông minh có thể giúp cứu sống bạn trong tình huống khẩn cấp

Gặp gỡ những con người đang cùng nhau cứu lấy loài ong trên toàn thế giới bằng công nghệ máy học

Gặp gỡ những con người đang cùng nhau cứu lấy loài ong trên toàn thế giới bằng công nghệ máy học

Trí tuệ nhân tạo giúp các bác sĩ ngăn ngừa bệnh mù ở bệnh nhân tiểu đường như thế nào

Trí tuệ nhân tạo giúp các bác sĩ ngăn ngừa bệnh mù ở bệnh nhân tiểu đường như thế nào

Một người yêu nhạc trẻ tuổi tìm thấy con đường cho mình bằng cách theo dõi tiếng kêu của loài cá voi

Một người yêu nhạc trẻ tuổi tìm thấy con đường cho mình bằng cách theo dõi tiếng kêu của loài cá voi

Một bộ lạc dùng điện thoại di động và TensorFlow để ngăn chặn hoạt động khai thác gỗ trái phép ở Amazon

Một bộ lạc dùng điện thoại di động và TensorFlow để ngăn chặn hoạt động khai thác gỗ trái phép ở Amazon

Cách trí tuệ nhân tạo TensorFlow hỗ trợ công tác bảo tồn văn hóa Nhật Bản

Cách trí tuệ nhân tạo TensorFlow hỗ trợ công tác bảo tồn văn hóa Nhật Bản

Quay lại đầu trang