Các hệ thống máy học – được hỗ trợ bởi dữ liệu mới – đang giúp loại bỏ một số phỏng đoán về an toàn hàng hải.
Jake Spink đã đánh cá ở bờ biển gồ ghề của British Columbia trong bốn thập kỷ. Hiện tại, với tư cách là chủ tịch của British Columbia Coast Pilots—một hiệp hội gồm những thuyền trưởng được đào tạo bài bản, hướng dẫn hàng nghìn tàu chở dầu, tàu du lịch và các tàu lớn khác vào các cảng của tỉnh mỗi năm—Spink có thể vẽ bản đồ chi tiết về bờ biển từ trí nhớ.
Mặc dù vậy, việc điều hướng trong thời tiết thất thường và đôi khi nguy hiểm của khu vực này vẫn là một thách thức. Đã có nhiều lần Spink lái tàu lên một kênh phẳng lặng, tay cầm cốc cà phê, lướt đi giữa hai hòn đảo để bất ngờ phải đối mặt với những đợt sóng lớn và nước bắn tung tóe tràn qua mũi tàu.
Hai lần, khi lái thuyền qua những cơn bão gần Haida Gwaii, ngoài khơi bờ biển phía bắc vùng này, anh đã phải vật lộn với sức gió 100 km/giờ—mạnh đến mức có thể nhổ bật gốc một cái cây—thổi từ phía đông nam chỉ để rồi lật ngược trong vòng mười phút thành tiếng hú dữ dội từ phía tây bắc.
“Gió đổi hướng nhanh như vậy thật kinh hoàng”, Spink nói. “Đó là điều khiến mọi người bất ngờ”.
Kiểm tra dự báo thời tiết không phải lúc nào cũng hữu ích. Ở British Columbia, cũng như nhiều vùng ven biển khác, việc dự đoán thời tiết là vô cùng khó khăn.
Những ngọn núi cao và các kênh hẹp dẫn gió, giữ sương mù và khiến không khí ẩm đổ mưa như trút nước, trong khi thủy triều cực mạnh và dòng chảy nhanh tạo nên những con sóng dữ dội. Kết quả là một mảng chắp vá của các vi khí hậu khí tượng nguy hiểm, nơi các điều kiện có thể khác nhau rất nhiều giữa các vịnh hẹp lân cận và trên các đảo nhỏ.
Vấn đề, Melissa Westland, một sinh viên tốt nghiệp của Nhóm nghiên cứu dự báo thời tiết tại Đại học British Columbia, giải thích, là các mô hình thời tiết dựa trên các kiểu thời tiết khu vực và không tính đến ảnh hưởng đáng kể của địa hình đa dạng như vậy.
“Lượng mưa và gió đặc biệt khó dự báo”, Westland nói. Gió mạnh khuấy động sóng, khiến việc chèo thuyền trở nên nguy hiểm hơn nhiều đối với các tàu thuyền giải trí và thương mại.
Canada vận hành khoảng 60 trạm thời tiết trên đất liền và phao dọc theo bờ biển BC, nhưng chúng được phân bố quá xa nhau để nắm bắt được tình hình ở mọi nơi.
Để quyết định xem có an toàn để thả neo hay không, các thuyền trưởng phải loay hoay giữa các dịch vụ thời tiết theo đăng ký và các ứng dụng miễn phí, Scott Beatty, CEO của MarineLabs, một công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Victoria, cho biết.
Ngay cả các thuyền trưởng phà, những người chịu trách nhiệm đưa đón an toàn hàng trăm người giữa các cảng, cũng được biết đến là đã tham khảo các bảng tin lướt ván buồm để lấy thông tin.
Khi trí tuệ nhân tạo trở nên phổ biến hơn, công ty của Beatty đang xây dựng một hệ thống dự báo thời tiết dựa trên máy học mới để vận chuyển an toàn hơn. Beatty cho biết hầu hết người dùng không nhận ra rằng các ứng dụng thời tiết hiện có, chẳng hạn như Windy và Windfinder, hầu như đều mô tả cùng một dự báo của chính quyên.
Nhưng kể từ năm 2017, MarineLabs đã triển khai hơn 60 phao thời tiết và mảng cảm biến mới để thu thập thêm dữ liệu về các điều kiện dọc theo các tuyến vận chuyển quan trọng gần Vancouver và Prince Rupert, các cảng lớn nhất Bờ Tây của Canada, xung quanh các bến cảng lớn Bờ Đông và tại một địa điểm thử nghiệm ở Hoa Kỳ.
Cứ 15 phút, các thiết bị của MarineLabs lại tải dữ liệu gió và sóng theo thời gian thực lên bảng điều khiển kỹ thuật số; một số thiết bị còn chụp ảnh 360 độ. Beatty cho biết, chỉ cần dữ liệu cảm biến trong chín tháng, MarineLabs có thể sử dụng máy học để chọn ra các mô hình về cách thời tiết xung quanh cảm biến khác với dự báo khu vực rộng hơn.
Ví dụ, một rạn san hô nông có thể có gió mạnh hơn hoặc có sóng lớn hơn dự kiến. Được trang bị các mô hình này, công ty khởi nghiệp có thể tạo ra các dự báo siêu cục bộ được cải thiện—một dịch vụ trả phí mà công ty bắt đầu cung cấp vào tháng 7 năm 2024. Beatty cho biết: “Thật tuyệt vời. Nó hoạt động tốt hơn nhiều so với những gì chúng tôi mong đợi”.
Hai mươi năm trước, Spink cho biết, các thủy thủ đã theo dõi áp kế và nghe các báo cáo vô tuyến hàng hải để theo dõi bão. Bây giờ, được trang bị dự báo thời tiết siêu cục bộ, các hoa tiêu ven biển và các cơ quan cảng có thông tin chính xác hơn để quyết định xem một con tàu có nên nhanh chóng vào cảng trước khi bão ập đến hay vượt biển. Ông nói, “Khi chúng tôi nhìn vào những phao này và thấy [tầm nhìn] bị hạn chế, thì chúng tôi có thể hủy bỏ trước khi quá muộn”.
Những nỗ lực ban đầu trong dự báo siêu cục bộ đã chứng minh được giá trị của kỹ thuật này. Vào năm 2014, chỉ một năm sau khi các hoa tiêu ven biển trên bờ biển phía đông của Canada lắp đặt một phao thời tiết ở lối vào bến cảng ở Halifax, Nova Scotia, tàu Australian Spirit — một tàu chở dầu có khả năng chở 700.000 thùng dầu — đã mất bánh lái trong thời tiết xấu.
Sử dụng dự báo dựa trên dữ liệu phao, các hoa tiêu đã xác định được một khoảng thời gian 48 giờ khi điều kiện đủ yên tĩnh để tàu kéo đưa con tàu bị thương vào cảng.
“Mọi thứ diễn ra suôn sẻ”, Andrew Rae, thuyền trưởng đã nghỉ hưu, người dẫn đầu nỗ lực lắp đặt phao, cho biết. MarineLabs hiện có nhiều mảng cảm biến rải rác trên bờ biển Nova Scotia để theo dõi các điều kiện chi tiết hơn nữa — và đóng vai trò thay thế khi phao ban đầu ngừng hoạt động.
Rae, người đã lái một số tàu container lớn nhất thế giới vào Cảng Halifax trong 35 năm, cho biết dự báo địa phương tốt hơn cũng đang giúp ngành vận tải biển thúc đẩy quá trình khử cacbon. Nếu thuyền trưởng tàu thông báo trước rằng một cơn bão cản trở đường vào cảng, ông cho biết, hầu hết sẽ giảm tốc độ để tránh thời tiết xấu, giảm lượng nhiên liệu sử dụng và thải ra ít khí carbon dioxide làm nóng hành tinh hơn.
MarineLabs chỉ là một trong nhiều công ty đang tìm cách giúp thuyền trưởng đưa ra những quyết định này. Những công ty khác, bao gồm Sofar Ocean, có trụ sở tại San Francisco, California, đang triển khai các phao trôi để thu thập dữ liệu từ một số khoảng trống rộng lớn trong hoạt động giám sát thời tiết biển.
Tomorrow.io, có trụ sở tại Boston, Massachusetts, đã phóng vệ tinh giám sát đầu tiên vào năm 2023 để cung cấp nhiều thông tin hơn nữa vào các dự báo có thể tùy chỉnh được hỗ trợ bởi AI. Và ở quy mô lớn hơn, những gã khổng lồ công nghệ Google, Microsoft, Huawei và các công ty khác đang phát triển các thuật toán AI để mô hình hóa và dự đoán thời tiết toàn cầu , trong một số trường hợp chính xác hơn so với các dự báo tiêu chuẩn của chính phủ.
Westland mong muốn MarineLabs sẽ công bố dữ liệu cảm biến thô của mình cho các nhà khoa học nghiên cứu cách biến đổi khí hậu làm đảo lộn thời tiết thay vì giữ thông tin sau một bức tường phí. Nhưng, bà nói, “thật tuyệt khi có nhiều cảm biến hơn trong đại dương”.
Spink đồng ý. Khi ở trên một con tàu du lịch lớn hướng đến trung tâm thành phố Vancouver và gió mùa hè thổi mạnh từ phía đông nam, anh cảm thấy hài lòng với hệ thống của MarineLabs. “[Có] ngày càng nhiều dữ liệu đáng tin cậy từ những phao này”, anh nói. “Chúng tôi sẽ rất vui khi có thêm năm hoặc sáu cái trên bờ biển”.
Minh Thắng
