Trạng thái
- Giai đoạn 1: Tháng 9 – 11 năm 2024 (tại ICMS, Edinburgh) – Đã hoàn thành
- Các hợp tác mở rộng: 2025–2026 (đang triển khai)
Thông tin dự án
- Thời gian thực hiện Tháng 9 – 11 năm 2024 (Giai đoạn tại ICMS, Anh)
- Nguồn tài trợ International Centre for Mathematical Sciences (ICMS), UK
- Chủ nhiệm khoa học: PGS.TS. Nguyễn Ngọc Doanh
- Khu vực triển khai Lưu vực sông Nhật Lệ, tỉnh Quảng Bình, Việt Nam
Mục tiêu
- Kết hợp mô hình toán học và AI để tăng độ chính xác trong dự báo lũ
- Tăng cường hệ thống cảnh báo sớm dựa trên siêu máy tính và tự động hóa
- Giải quyết các bài toán toán học liên quan đến khả năng chống chịu khí hậu và giảm nhẹ thiên tai tại Đông Nam Á
- Đề xuất khung mô hình mở rộng áp dụng cho các lưu vực sông khác tại Việt Nam và toàn cầu
Trọng tâm
- Kỹ thuật mô hình lai: Tích hợp phương trình đạo hàm riêng (PDE) với deep learning để mô phỏng chính xác động lực hệ thống sông ngòi
- AI cho dự báo thiên tai: Sử dụng mạng nơ-ron và dữ liệu lớn để dự báo lũ trong ngắn và trung hạn
- Nghiên cứu điển hình – Sông Nhật Lệ: Mô phỏng các sự kiện lũ năm 2010, 2020, và 2024 nhằm kiểm chứng độ tin cậy của mô hình trong bối cảnh biến đổi khí hậu
- Hợp tác toàn cầu: Tham gia chương trình Mathematics for Humanity với chủ đề “Những thách thức Toán học đối với Nhân loại
Phương pháp
- Tích hợp mô hình: Kết hợp mô phỏng thủy văn số với AI để tạo cảnh báo động
- Xây dựng pipeline dữ liệu: Tích hợp dữ liệu thực địa có tần suất cao (lượng mưa, mực nước, độ ẩm đất)
- Hợp tác nghiên cứu: Tổ chức chuỗi hội thảo nghiên cứu tại ICMS với các phiên đánh giá chuyên môn và mô hình hóa tình huống
Kết quả
- Công cụ dự báo triển khai qua ứng dụng di động FloodGuard Quảng Bình
- Bài báo được chấp nhận tại hội nghị quốc tế CSoNet 2024 (Tháng 12, Bangkok); 2 bản thảo khoa học đang hoàn thiện
- Mở rộng mạng lưới hợp tác với các trường đại học hàng đầu như Heriot-Watt (Anh), Télécom Paris (Pháp), Tohoku, Kyoto, Kyushu (Nhật)
- Mở rộng phạm vi nghiên cứu bao gồm: giai đoạn trước – trong – và sau lũ
- Ứng dụng kết quả mô hình vào nền tảng di động phục vụ cộng đồng tại Quảng Bình
Đối tác & đơn vị liên quan
- Cơ quan chủ trì: Trường Đại học VinUni (Việt Nam)
- Nhóm nghiên cứu cốt lõi:
- PGS.TS. Nguyễn Ngọc Doanh – Trưởng dự án (VinUni)
- GS.TS. Nguyễn Trung Việt, TS. Đinh Nhật Quang, NCS. Nguyễn Văn Lực (ĐH Thủy lợi)
- TS. Huỳnh Quang Nghi (ĐH Cần Thơ)
- GS.TS. Dương Quang Trung (ĐH Queen Belfast, UK)
- Đơn vị tài trợ & tổ chức: ICMS – International Centre for Mathematical Sciences, UK
- Các đối tác khoa học: Heriot-Watt University (UK), Télécom Paris (France), Tohoku, Kyoto, Kyushu University (Japan), Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM)
