Ứng dụng AI và dữ liệu lớn trong giám sát và dự báo ô nhiễm không khí

Được gắn trên vệ tinh quỹ đạo địa tĩnh, hệ thống cảm biến TEMPO (Tropospheric Emissions: Monitoring of Pollution) do NASA phát triển, đánh dấu bước tiến quan trọng trong công tác theo dõi ô nhiễm không khí quy mô lớn. Thiết bị này cho phép thu thập dữ liệu về các chất gây ô nhiễm như nitrogen dioxide (NO₂), ozone (O₃), sulfur dioxide (SO₂) và formaldehyde với độ phân giải cao và tần suất theo giờ. Nhờ đó, các nhà khoa học có thể giám sát liên tục sự thay đổi chất lượng không khí và truy vết các nguồn phát thải tại các khu vực đô thị dọc từ Canada đến Mexico.

TEMPO là minh chứng rõ nét cho thấy trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ dữ liệu lớn đang được ứng dụng ngày càng sâu rộng trong nỗ lực kiểm soát ô nhiễm không khí – vấn đề môi trường đang tác động nghiêm trọng đến sức khỏe con người và phát triển bền vững toàn cầu.

Ô nhiễm không khí hiện đang được xem là một trong những mối đe dọa nghiêm trọng nhất đối với sức khỏe cộng đồng và mục tiêu phát triển bền vững toàn cầu. Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), mỗi năm có tới khoảng 7 triệu ca tử vong sớm có liên quan đến tình trạng chất lượng không khí kém, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển và các khu vực đô thị hóa nhanh. Không chỉ ảnh hưởng sâu rộng đến sức khỏe con người, ô nhiễm không khí còn kéo theo nhiều hệ lụy kinh tế như suy giảm năng suất lao động, gia tăng chi phí y tế và là một trong những nguyên nhân thúc đẩy biến đổi khí hậu trên phạm vi toàn cầu.

Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), mỗi năm có tới 7 triệu người tử vong sớm do tiếp xúc với không khí ô nhiễm, đặc biệt ở các quốc gia đang phát triển và các khu vực đô thị hóa nhanh. Tình trạng này không chỉ để lại hậu quả nặng nề về y tế mà còn kéo theo tổn thất lớn về kinh tế như giảm năng suất lao động, gia tăng chi phí điều trị và là một trong những nguyên nhân thúc đẩy biến đổi khí hậu.

Trước thực tế này, ngày càng nhiều quốc gia lựa chọn công nghệ như một giải pháp chủ lực trong cuộc chiến chống ô nhiễm. Trong đó, AI và Big Data đang nổi lên như những công cụ đột phá, giúp phân tích dữ liệu môi trường phức tạp từ nhiều nguồn khác nhau. Nhờ khả năng xử lý nhanh và chính xác, các hệ thống này có thể nhận diện các “điểm nóng” ô nhiễm theo thời gian thực, mô phỏng xu hướng phát tán các chất độc hại, đồng thời cung cấp nền tảng khoa học để xây dựng chính sách ứng phó hiệu quả và kịp thời.

AI và Big Data đã cho thấy vai trò vượt trội khi được ứng dụng vào mô hình hóa và dự báo chất lượng không khí. Thông qua các thuật toán học máy như Random Forest (RF), Gradient Boosting hay các mô hình học sâu như LSTM, Bi-LSTM, Conv-LSTM, hệ thống có thể xử lý lượng dữ liệu phi cấu trúc từ các trạm quan trắc, ảnh vệ tinh, cảm biến cá nhân, điều kiện khí tượng và cả dữ liệu do người dân cung cấp.

Theo nghiên cứu của Abu El-Magd et al. (2023), thuật toán Random Forest có thể đạt độ chính xác đến 98,2% trong dự báo nồng độ bụi mịn PM10 – một trong những tác nhân chính gây ra các bệnh về đường hô hấp và tim mạch. Trong khi đó, các mô hình như LSTM và Bi-LSTM tỏ ra đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu chuỗi thời gian – loại dữ liệu thường xuyên biến động theo từng giờ và chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các yếu tố thời tiết.

Đáng chú ý, các hệ thống AI không chỉ dự báo mức độ ô nhiễm mà còn được ứng dụng trong đánh giá tác động sức khỏe. Mô hình của Usmani et al., sử dụng LSTM, có thể ước tính tỷ lệ tử vong do bệnh hô hấp dựa trên tổ hợp các chất ô nhiễm, hỗ trợ chính quyền ra quyết định y tế kịp thời và hiệu quả.

Giáo sư John Wilbanks, chuyên gia khoa học dữ liệu tại Đại học Stanford (Mỹ), nhận định: “Dữ liệu môi trường vốn có tính phi cấu trúc cao và liên tục biến động theo thời gian, khiến việc phân tích trở nên phức tạp. Trí tuệ nhân tạo cho phép chúng ta phát hiện những mối liên hệ tiềm ẩn mà các mô hình truyền thống khó có thể nhận ra. Đây không chỉ là một công cụ phân tích, mà còn là nền tảng quan trọng để xây dựng và triển khai các chính sách môi trường một cách hiệu quả và kịp thời.”

Từ những nền tảng lý thuyết vững chắc và minh chứng bước đầu về hiệu quả, AI và Big Data đã nhanh chóng được triển khai vào thực tiễn tại nhiều quốc gia. Trung Quốc, Malaysia, Mỹ, hay Singapore, là những ví dụ điển hình cho thấy việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến trong giám sát không khí có thể mang lại những kết quả rõ rệt cả về độ chính xác và phạm vi phủ sóng.

Đáng chú ý, ngày càng nhiều người dân trên thế giới chủ động sử dụng các thiết bị và ứng dụng tích hợp trí tuệ nhân tạo để theo dõi chất lượng không khí trong môi trường sống của mình. Việc tham gia tích cực này không chỉ giúp nâng cao nhận thức cộng đồng về các vấn đề môi trường, mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc bổ sung dữ liệu thực tiễn, góp phần hoàn thiện các hệ thống cảnh báo và quản lý ô nhiễm một cách hiệu quả hơn.

Trong bối cảnh ô nhiễm môi trường ngày càng phức tạp, Trung Quốc và Malaysia đang tích cực ứng dụng công nghệ hiện đại, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm nâng cao hiệu quả giám sát và quản lý chất lượng không khí.

Tại Trung Quốc, AI được triển khai mạnh mẽ trong các chương trình quan trắc. Một bước tiến đáng chú ý là việc tự động hóa các trạm quan trắc môi trường, kết hợp giữa AI, thiết bị bay không người lái (drone) và phòng thí nghiệm tự động. Giải pháp này giúp giảm hơn 70% tần suất bảo trì và tiết kiệm tới 50% thời gian, nhân lực và chi phí vận hành.

Ngoài ra, Alibaba Cloud cũng ứng dụng AI trong quản lý rác thải, thông qua thuật toán phân tích hình ảnh ngọn lửa tại các lò đốt, từ đó tự động điều chỉnh các thông số kỹ thuật để giảm phát thải và tăng hiệu suất. Hệ thống đã triển khai tại hơn 100 cơ sở ở 30 thành phố.

Trung Quốc còn tiên phong trong giám sát đa dạng sinh học và tiếng ồn môi trường bằng thiết bị cảm biến thông minh, giúp phát hiện sớm các bất thường sinh thái và nâng cao độ chính xác trong giám sát.

Trong khi đó, Malaysia lựa chọn giải pháp linh hoạt và chi phí thấp hơn, phù hợp với điều kiện thực tế tại nhiều khu vực nông thôn. Quốc gia này ứng dụng mạng neuron nhân tạo (ANN) để nâng cao độ chính xác của các cảm biến giá rẻ. Nhờ kết hợp giữa phần cứng tiết kiệm và AI, hệ thống giám sát có thể đạt hệ số tương quan R² lên tới 0.78, đủ độ tin cậy để phục vụ quản lý môi trường.

Tiến sĩ Karen Lam, giảng viên tại Đại học Công nghệ Nanyang (Singapore), nhận định: “Việc kết hợp giữa cảm biến giá rẻ và AI không chỉ mở rộng khả năng thu thập dữ liệu tại những nơi khó tiếp cận, mà còn cải thiện độ chính xác đầu vào. Đây là yếu tố then chốt để xây dựng các chính sách môi trường kịp thời và hiệu quả.”

Là một trong những quốc gia tiên phong ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data) vào quản lý chất lượng không khí, Hoa Kỳ đã xây dựng nhiều hệ thống giám sát hiện đại, hỗ trợ hiệu quả cho việc kiểm soát ô nhiễm đô thị. Trong đó, nổi bật là hệ thống AirNow do Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ (EPA) vận hành. Hệ thống này thu thập dữ liệu từ hơn 4.000 trạm quan trắc trên toàn quốc, kết hợp thuật toán AI để phân tích và cung cấp thông tin chất lượng không khí theo thời gian thực. Mỗi năm, hơn 100 triệu người Mỹ truy cập AirNow qua website, ứng dụng di động và bảng điện tử công cộng. Theo thống kê từ EPA, nhờ áp dụng công nghệ này, số ngày có mức ô nhiễm cao tại các thành phố lớn đã giảm từ 8–10% chỉ trong vòng 5 năm.

Song song với đó, nhiều đô thị như New York, Los Angeles và Chicago đang triển khai hệ thống cảm biến di động gắn trên xe buýt, thiết bị bay không người lái (drone) và xe đạp công cộng để tăng cường khả năng giám sát không khí ở cấp độ vi mô. Theo Phòng thí nghiệm Senseable City Lab thuộc Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), các cảm biến này có thể phát hiện các điểm ô nhiễm khu trú có quy mô nhỏ hơn 100 mét – những khu vực thường bị bỏ sót bởi hệ thống giám sát cố định truyền thống. Đặc biệt, độ phủ dữ liệu không khí tại các khu vực nội đô đã tăng từ dưới 40% lên hơn 85%.

Tiến sĩ Rebecca Stern, chuyên gia môi trường tại Đại học Harvard, nhấn mạnh: “AI đang thay đổi cách chúng ta hiểu và quản lý chất lượng không khí. Nhờ học máy, chúng ta không chỉ đo lường mà còn dự đoán, và hơn nữa, từ đó giúp các nhà quản lý hành động kịp thời. Đây chính là yếu tố cốt lõi để xây dựng các đô thị thích ứng trong tương lai.”

Singapore là quốc gia nhỏ với mật độ dân số và hoạt động thương mại cao, do đó chịu áp lực lớn trong kiểm soát ô nhiễm không khí. Nhận thức được điều này, Chính phủ Singapore sớm xác định công nghệ là nền tảng cho chiến lược môi trường và đô thị thông minh. Một trong những sáng kiến tiêu biểu là dự án MAREMIS, hợp tác với cảng Hamburg (Đức), sử dụng AI để theo dõi và điều tiết khí thải từ tàu biển. Hệ thống phân tích dữ liệu vận tải, tốc độ gió và độ ẩm để dự đoán mức phát tán NOx, SOx, từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác. Theo NEA, MAREMIS đã giúp giảm trung bình 18% lượng phát thải NOx tại khu vực cảng sau ba năm triển khai.

Bên cạnh đó, mô hình “Virtual Singapore” – một TP ảo 3D – cũng là sáng tạo mang tính cách mạng. Hệ thống này tích hợp hàng loạt nguồn dữ liệu từ cảm biến môi trường, hệ thống giao thông, camera an ninh và bản đồ thời tiết. Nhờ vậy, các nhà quản lý có thể mô phỏng chính sách, thử nghiệm giải pháp và dự đoán hiệu quả trước khi triển khai thực tế. Theo NEA, việc sử dụng Virtual Singapore trong mô phỏng điều chỉnh giao thông nội đô đã giúp giảm hơn 10% lượng khí thải CO₂ từ phương tiện cá nhân chỉ sau hai năm thử nghiệm tại quận Tengah.

Giáo sư Michael Batty, Đại học College London, nhận xét: “Virtual Singapore là một ví dụ điển hình về TP của tương lai, nơi mọi quyết định quy hoạch, môi trường và hạ tầng đều dựa trên dữ liệu thời gian thực và mô hình hóa dự báo tiên tiến.”

Bên cạnh những lợi ích rõ ràng, việc ứng dụng AI và Big Data vào môi trường vẫn còn đối diện nhiều thách thức. Tại nhiều quốc gia đang phát triển, hạ tầng dữ liệu còn hạn chế, cảm biến phân bố không đồng đều và dữ liệu đầu vào chưa được chuẩn hóa. Ngoài ra, các mô hình học sâu có thể tiêu tốn nhiều năng lượng, cần phần cứng mạnh và thiếu tính minh bạch. Các mô hình “hộp đen” khó giải thích gây lo ngại về đạo đức AI và khả năng thuyết phục cộng đồng.

Tiến sĩ Sandra Wachter, chuyên gia về công nghệ và đạo đức tại Đại học Oxford, nhấn mạnh: “Trí tuệ nhân tạo không chỉ cần đưa ra kết quả chính xác, mà còn phải minh bạch trong cách thức vận hành. Việc phát triển AI có thể giải thích (Explainable AI) sẽ là bước tiến quan trọng nhằm củng cố lòng tin của công chúng, đồng thời bảo đảm rằng các quyết định do AI hỗ trợ luôn công bằng, có trách nhiệm và được hiểu rõ trong bối cảnh xã hội.”

AI và Big Data đang định hình lại cách con người hiểu, giám sát và kiểm soát ô nhiễm không khí. Những kinh nghiệm thực tiễn từ Mỹ, Trung Quốc và Singapore cho thấy công nghệ không còn chỉ là công cụ kỹ thuật mà đã trở thành nền tảng vững chắc trong hoạch định chính sách môi trường và y tế.

Trong tương lai, khi hạ tầng dữ liệu được nâng cấp, các mô hình AI trở nên minh bạch hơn và cộng đồng ngày càng tích cực tham gia, thế giới hoàn toàn có cơ sở để kỳ vọng vào một môi trường sống xanh hơn, sạch hơn và thông minh hơn. Đó sẽ là không gian nơi mọi quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu và lấy con người là trung tâm.