Kĩ sư AI 'số hóa' cảnh báo triều cường, giúp người dân TP.HCM tránh ngập trên bản đồ số
Chàng kĩ sư AI Nguyễn Đinh Mậu cùng các cộng sự đã đưa tính năng cảnh báo triều cường tại TP.HCM lên nền tảng Nước Lên.
Nước Lên: Bản đồ "bắt bệnh" ngập triều cường TP.HCM
Mỗi mùa triều dâng, hàng triệu người dân TP.HCM lại chật vật đối mặt với những "rốn ngập" bất ngờ, ngay cả trong những ngày trời không mưa một giọt. Giải bài toán thông tin bị phân tán bằng tư duy dữ liệu cộng đồng, kĩ sư AI Nguyễn Đinh Mậu cùng các cộng sự đã đưa tính năng cảnh báo triều cường lên nền tảng Nước Lên.
Đây không chỉ là một tiện ích giao thông thuần túy, mà là một bước đi mang tính thử nghiệm cho mô hình quản trị đô thị dựa trên dữ liệu minh bạch và sự cộng hưởng từ cộng đồng.
Trong bức tranh đô thị hóa nhanh chóng của TP.HCM, hiện tượng ngập nước do triều cường từ lâu đã trở thành một thách thức mang tính cấu trúc. Không giống như ngập lụt do mưa bão, vốn mang tính thời điểm và dễ nhận biết qua thời tiết, ngập triều cường diễn ra âm thầm, dâng lên theo chu kì thủy triều của hệ thống sông Sài Gòn - Đồng Nai và tác động trực tiếp vào các sinh hoạt đô thị.
Nhiều tuyến đường thuộc khu vực phường Tân Thuận, Tân Mỹ, Chánh Hưng, Nhà Bè, xã Hiệp Phước,... thường xuyên rơi vào cảnh biến thành "sông" dù bầu trời hoàn toàn quang đãng.
Thực tế, dữ liệu về triều cường không hề thiếu. Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ liên tục phát đi các bản tin dự báo mực nước tại các trạm đo trọng điểm như Phú An hay Nhà Bè. Bên cạnh đó, Sở Xây dựng và các cơ quan quản lí đô thị TP.HCM cũng đã có danh sách thống kê hàng chục tuyến đường có nguy cơ ngập cao.
Tuy nhiên, khoảng cách giữa "dữ liệu tồn tại" và "thông tin khả dụng" đối với người dân lại vô cùng lớn. Thông tin dự báo nằm rải rác trên các bản tin văn bản, trang thông tin báo chí hoặc các báo cáo chuyên ngành. Người dân khi tham gia giao thông không thể vừa di chuyển vừa tra cứu các con số kĩ thuật như "mực nước tại Phú An đạt 1.70m vào lúc 17h00" để tự quy đổi xem tuyến đường mình sắp đi qua có bị ngập hay không.
Nắm bắt được "điểm nghẽn" này, Nguyễn Đinh Mậu - Thạc sĩ AI tại Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Nhật Bản (JAIST, học bổng MEXT), hiện là kĩ sư AI làm việc tại Tokyo - đã cùng các cộng sự tích hợp tính năng cảnh báo triều cường chuyên biệt lên bản đồ số Nước Lên (nuoclen.com).
"Tính năng triều cường thì mình làm phần lớn, nhưng để nó chạy được trên ứng dụng và cập nhật đều mỗi ngày là công của cả nhóm. Bạn Thành lo ứng dụng và hạ tầng, còn bạn Trang lo dữ liệu", Mậu nói.
Mục tiêu của dự án không phải là thay thế vai trò dự báo của nhà nước, mà là "phiên dịch" dữ liệu thô thành ngôn ngữ trực quan trên giao diện bản đồ, giúp người dân nắm bắt kịch bản giao thông chỉ trong vài giây.
Sự bùng nổ của các ứng dụng công nghệ hiện đại thường đi kèm với rủi ro "ảo tưởng thuật toán", nơi các mô hình AI hoặc công cụ cào dữ liệu tự động phân tích và đưa ra cảnh báo sai lệch, gây hoang mang dư luận. Nhận thức rõ điều này, trao đổi với Một Thế Giới, tác giả Nguyễn Đinh Mậu cho biết đội ngũ Nước Lên xây dựng tính năng cảnh báo triều cường dựa trên ba nguyên tắc vận hành rõ ràng.
Đầu tiên, theo Mậu, dự án quán triệt nguyên tắc không tự dự báo và tôn trọng nguồn dữ liệu chính thống. Nước Lên đóng vai trò là một kênh tổng hợp và hiển thị trực quan. Mọi thông tin về đỉnh triều, mốc thời gian dâng cao và nguy cơ ngập đều được trích xuất nguyên văn từ bản tin của Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ, phát hành qua Trung tâm Báo chí TP.HCM và các cơ quan báo chí chính thống.
Trên mỗi thẻ thông tin, người dùng đều có thể bấm vào liên kết dẫn thẳng về bản tin gốc để tự kiểm chứng.đóng vai trò là một kênh tổng hợp và hiển thị trực quan. Mọi thông tin về đỉnh triều, mốc thời gian dâng cao và nguy cơ ngập đều được trích xuất nguyên văn từ bản tin của Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ, phát hành qua Trung tâm Báo chí TP.HCM và các cơ quan báo chí chính thống. Trên mỗi thẻ thông tin, người dùng đều có thể click để kiểm tra liên kết dẫn thẳng về bài báo gốc.
Thứ hai, hệ thống áp dụng mô hình "máy tìm, người duyệt" (human-in-the-loop). Hệ thống của Nước Lên quét dữ liệu tự động khoảng 15 phút một lần để phát hiện các bản tin triều cường mới nhất.
"Về kĩ thuật, AI hoàn toàn có thể tự bóc tách số liệu và đăng tải ngay lập tức. Nhưng với riêng cảnh báo triều cường, nhóm vẫn đặt thêm một lớp kiểm tra của con người: số liệu được đối chiếu với bản tin gốc trước khi hiển thị lên bản đồ. Chấp nhận chậm hơn vài phút để đổi lấy độ tin cậy cao hơn, vì một con số đọc sai có thể ảnh hưởng đến lộ trình của rất nhiều người tham gia giao thông", Mậu chia sẻ.
Chàng kĩ sư này cũng nói thêm, dự án thiết lập cơ chế tự gỡ và quản trị thời gian thực. Thông tin cảnh báo có tính chất thời điểm rất cao. Một cảnh báo triều cường nếu tồn tại quá lâu sau khi nước rút sẽ làm giảm tính chính xác của bản đồ.
Do đó, hệ thống được lập trình để tự động ẩn các đường cảnh báo sau khi đỉnh triều trôi qua. Nhóm vận hành cũng giữ quyền can thiệp nhanh để tắt toàn bộ giao diện triều cường khi có bất kì sự cố bất thường nào.
Hơn 50 "đường xanh nhấp nháy": Định hình hành vi giao thông
Hiện tại, trên bản đồ Nước Lên tại khu vực TP.HCM, hơn 50 đoạn đường hay ngập theo danh sách của Sở Xây dựng đã được số hóa thành các tuyến đường màu xanh nhấp nháy. Sự thay đổi về mặt thị giác này mang lại giá trị thực tiễn rất lớn cho người dùng.
Cũng theo Mậu, thay vì phải đọc một danh sách dài bằng văn bản với tên các con đường phức tạp, người dân chỉ cần mở ứng dụng là có thể hình dung ngay lập tức toàn bộ "bức tranh nguy cơ" trên lộ trình di chuyển của mình.
Nếu thấy con đường về nhà bỗng nhiên nhấp nháy tín hiệu xanh cảnh báo, người di chuyển sẽ chủ động đưa ra các quyết định phù hợp: chuyển hướng sang các tuyến đường thay thế có cốt nền cao hơn, điều chỉnh thời gian di chuyển (về sớm hơn hoặc muộn hơn mốc đỉnh triều), hoặc chủ động chuẩn bị phương án bảo vệ phương tiện tránh bị chết máy.
Tuy nhiên, đội ngũ phát triển Nước Lên luôn nhấn mạnh sự minh bạch trong bản chất dữ liệu. Việc một tuyến đường hiện màu xanh nhấp nháy đại diện cho "nguy cơ lịch sử và thống kê" (nơi hay xảy ra ngập khi triều cao), chứ không phải lời khẳng định chắc chắn 100% tuyến đường đó đang ngập ở thời điểm hiện tại.
Mức độ ngập thực tế trong đời sống đô thị là một bài toán đa biến, phụ thuộc vào lượng mưa phối hợp, năng lực thoát nước của hệ thống cống, cũng như trạng thái vận hành của các cống ngăn triều tại khu vực.
Một trong những điểm sáng nhất trong mô hình vận hành của Nước Lên chính là việc tích hợp sức mạnh của cộng đồng vào hệ thống dữ liệu. Ý tưởng này xuất phát từ chính nền tảng chuyên môn của Nguyễn Đinh Mậu, người từng có 3 năm khởi nghiệp thành công với vị trí Đồng sáng lập Dataset.vn, một nền tảng xử lí dữ liệu dựa trên nguồn lực cộng đồng.
Dữ liệu từ đài khí tượng cho biết mực nước dâng bao nhiêu, danh sách cơ quan chức năng cho biết đường nào hay ngập, nhưng chỉ có người dân đang đứng tại hiện trường mới biết chính xác ngay lúc này nước đã dâng tới đâu.
Nút bấm "Báo ngập tại đây" trên giao diện Nước Lên chính là công cụ để kích hoạt dòng chảy dữ liệu hai chiều. Người dân cung cấp hình ảnh, vị trí ngập thực tế, giúp phản ánh đúng trạng thái hạ tầng ở từng thời điểm.
Nhiều tuyến đường hiện nằm ngoài danh sách ngập lịch sử nhưng phát sinh điểm ngập mới do thi công; ngược lại, một số tuyến đường sau khi được nâng cấp cống ngăn triều đã hết ngập. Phản hồi từ cộng đồng giúp bản đồ liên tục "sửa sai" và hoàn thiện.
Với tin báo từ người dân, hệ thống lọc nhiễu tự động bằng cách đối soát chéo giữa các nguồn và tần suất báo cáo tại cùng một vị trí, sau đó nhóm quản trị kiểm tra lại trước khi đưa vào số liệu tổng hợp. Phương châm của dự án không phải là tích lũy dữ liệu bằng mọi giá, mà là duy trì một tập dữ liệu "sạch", đáng tin cậy.
Thách thức chuẩn hóa dữ liệu đô thị
Nước Lên không chỉ dừng lại ở phạm vi hành chính TP.HCM trước đây. Trong bối cảnh quy hoạch phát triển đô thị và biến đổi khí hậu, nhu cầu theo dõi triều cường ngày càng mang tính liên vùng. Danh sách điểm ngập trên ứng dụng đã bước đầu mở rộng sang các khu vực lân cận như Thủ Dầu Một, Dĩ An, Thuận An hay TP. Vũng Tàu.
Tác giả Nguyễn Đinh Mậu chia sẻ tham vọng mở rộng mô hình này đến các đô thị ven biển miền Tây và vùng ĐBSCL, những "tâm điểm" chịu ảnh hưởng nặng nề nhất của biến đổi khí hậu và triều cường như Cần Thơ, Bến Tre, Cà Mau. Tuy nhiên, rào cản lớn nhất đối với việc mở rộng không nằm ở công nghệ, mà nằm ở sự sẵn có và chuẩn hóa của dữ liệu đầu vào.
Để Nước Lên có thể vận hành tại một địa phương mới, khu vực đó bắt buộc phải đáp ứng hai điều kiện tiên quyết: có nguồn dự báo triều cường chính thức được công bố định kì có độ tin cậy cao, và có danh sách các điểm ngập do cơ quan quản lí đô thị công khai minh bạch. Đây là minh chứng cho thấy: công nghệ dù hiện đại đến đâu cũng cần một nền tảng dữ liệu mở từ phía chính quyền để có thể phát huy tối đa giá trị phục vụ xã hội.
Tính năng cảnh báo triều cường trên Nước Lên của Nguyễn Đinh Mậu và các cộng sự là một ví dụ điển hình cho thấy trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và tư duy xử lí dữ liệu cộng đồng có thể quay trở lại giải quyết những bài toán dân sinh vô cùng thiết thực.
Bằng cách tôn trọng dữ liệu chính thống, kết hợp quy trình kiểm duyệt nghiêm túc và phát huy sức mạnh cộng đồng, Nước Lên đang dần khẳng định vị thế của một công cụ hỗ trợ đô thị thông minh.
Trong tương lai, khi hạ tầng dữ liệu mở của các tỉnh thành ngày càng hoàn thiện, những giải pháp như Nước Lên hứa hẹn sẽ trở thành "hạ tầng mềm" không thể thiếu, giúp cộng đồng chủ động ứng phó và thích ứng an toàn hơn trước những thách thức của biến đổi khí hậu.
