Ngày 04/9/2026, tại khuôn viên Đại học VinUni, Trường Đại học Thủy lợi (TLU) đã phối hợp cùng Đại học VinUni và Tổ chức Nghiên cứu Khoa học và Công nghiệp Khối Thịnh vượng chung Australia (CSIRO) đồng tổ chức thành công Hội thảo Quốc tế với chủ đề “Giám sát và Dự báo Môi trường Thông minh” (Workshop on Intelligent Environment Monitoring and Forecasting).
Chương trình hội thảo tập trung vào các chủ đề trọng tâm như quan trắc và dự báo môi trường, dữ liệu và công nghệ môi trường, năng lực và nguồn lực triển khai, cũng như các hệ thống phục vụ công tác vận hành và quản lý môi trường. Hội thảo quy tụ khoảng 100 đại biểu là các nhà khoa học hàng đầu, đại diện các cơ quan quản lý nhà nước như Bộ Nông nghiệp và Môi trường, các tổ chức quốc tế lớn như UNESCO, Tổ chức FAO của Liên Hợp Quốc, Đại sứ quán Úc tại Việt Nam, cùng giảng viên và sinh viên từ các trường đại học khối kỹ thuật và công nghệ.
Hội thảo là diễn đàn để các bên từ nhiều lĩnh vực cùng đối thoại, chia sẻ kiến thức và hợp tác về việc ứng dụng các công nghệ quan trắc tiên tiến (cảm biến siêu phổ, quan sát trái đất, các cảm biến giá thành thấp, v.v.), internet vạn vật, các hệ thống xử lý dữ liệu lớn, và phương pháp tích hợp nhiều nguồn dữ liệu, kết hợp cùng các mô hình chu trình, mô hình lai, và trí tuệ nhân tạo (AI), nhằm hỗ trợ quan trắc, giám sát, cảnh báo và dự báo môi trường thông minh, hỗ trợ phát triển bền vững tại Việt Nam cũng như khu vực Đông Nam Á.
Phiên Báo cáo Chuyên đề (Keynote Presentations): Điểm sáng công nghệ và các mô hình tiên phong
Trong phiên làm việc buổi sáng, các đại biểu đã được nghe các bài báo cáo chuyên sâu, giới thiệu những tiến bộ mới nhất trong ứng dụng dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) vào công tác quản lý môi trường:
- Hệ thống cảnh báo hạn hán: TS. Nguyễn Đức Việt (Cục Quản lý Công trình thủy lợi, Bộ Nông nghiệp và Môi trường) chia sẻ về việc xây dựng hệ thống giám sát, dự báo và cảnh báo hạn hán tại Việt Nam dựa trên Big Data và AI.
- Góc nhìn quốc tế từ CSIRO: TS Tim Malthus (Chuyên gia khoa học cao cấp chính – Senior Principal Research Scientist, CSIRO) khái quát về các công nghệ giám sát môi trường thông minh tiên tiến đang được áp dụng hiệu quả tại Úc, với ví dụ thực tiễn từ công nghệ AquaWatch Australia.
- Trí tuệ nhân tạo trong dự báo lũ: PGS.TS. Đinh Nhật Quang (Trường Đại học Thủy lợi) gây ấn tượng mạnh với báo cáo “Từ động lực học sông – biển đến cảnh báo sớm dựa trên AI: Vận hành trí tuệ dự báo lũ tại miền Trung Việt Nam”.
- Quản lý chất lượng nước: TS. Phạm Thị Hồng (thay mặt nhóm nghiên cứu GREENTECH của Trường Đại học Thủy lợi) trình bày giải pháp đánh giá rủi ro và dự báo chất lượng nước bằng AI.
- Sử dụng AI để cải thiện dữ liệu từ cảm biến: Bên cạnh đó, nghiên cứu viên Tạ Minh Trí, đại diện VinUni, cũng giới thiệu giải pháp mới sử dụng Conservative AI để xử lý và cải thiện ảnh siêu phổ trong điều kiện mây che phủ, nhằm giám sát chất lượng nước trong những ngày âm u.
Bước sang phiên chiều, dưới sự điều phối của CSIRO, các đại biểu đã tham gia phiên chạy nước rút vận hành (Operational Readiness Sprint). Hội trường được chia thành các nhóm thảo luận nhỏ để trực tiếp phân tích tiềm năng, rào cản và đề xuất các giải pháp.
Các nhóm đánh giá cao sự nhạy bén công nghệ của thế hệ kỹ sư trẻ Việt Nam hiện nay trong việc tiếp cận AI, IoT, bản sao số (Digital Twin) và công nghệ viễn thám Trái Đất (Earth Observation). Tuy nhiên, thách thức lớn nhất hiện nay là hệ thống dữ liệu còn phân tán, thiếu đồng bộ và thiếu cơ chế thể chế để chuyển hóa các kết quả nghiên cứu thí điểm thành một hệ thống vận hành thực tế.
Từ việc thảo luận các nhu cầu thực tế ở các vùng peri-urban (vùng ven đô) và hệ thống nông nghiệp, các nhóm đã đề xuất các mô hình thí điểm cụ thể, chẳng hạn như ứng dụng Bản sao số (Digital Twin) để giám sát môi trường biển hoặc tinh chỉnh thuật toán AI dựa trên phản hồi thực địa để xử lý các bài toán môi trường cấp bách tại các địa phương, với khu vực pilot như sông hồng, sông Mekong. Ngoài ra, các nhóm cũng đề xuất một hệ thống chia sẻ dữ liệu bảo mật, an toàn và giá thành thấp.
Phiên Tọa đàm Cấp cao (High-level Panel Discussion): Từ giám sát đến vận hành thực tế
Hội thảo khép lại với phiên tọa đàm cấp cao đặc biệt dưới sự chủ trì của TS. Nguyễn Duy Duy, chuyên gia đến từ CSIRO. Phiên tọa đàm có sự góp mặt của các nhà lãnh đạo và học giả uy tín: GS.TS. Nguyễn Trung Việt (Hiệu trưởng Trường Đại học Thủy Lợi), GS. Laurent El Ghaoui (Phó Hiệu trưởng Trường Đại học VinUni), bà Lina Wong (Tham tán Kinh tế, Đại sứ quán Australia tại Việt Nam), TS. Tim Malthus (chuyên gia CSIRO) và TS. Bùi Du Dương (Phó Viện trưởng Viện Nghiên cứu Nước thuộc Trung tâm Quy hoạch và Điều tra tài nguyên nước quốc gia (NAWAPI), Bộ Nông nghiệp và Môi trường Việt Nam).
Với chủ đề “From Environmental Monitoring to Operational Environmental Intelligence: Opportunities for Vietnam and Southeast Asia”, phiên tọa đàm tập trung vào một câu hỏi xuyên suốt: đâu là khoảng trống lớn nhất giữa năng lực giám sát và nghiên cứu môi trường hiện nay với một hệ thống môi trường thông minh thực sự có khả năng vận hành, hỗ trợ các quyết định thực tế và duy trì bền vững trong dài hạn? Tại phiên tọa đàm, các chuyên gia và đại diện hoạch định chính sách đã đi sâu phân tích ba bài toán cốt lõi của giám sát và dự báo: tính bất định của các mô hình, vai trò thực tế của trí tuệ nhân tạo (AI) và cơ chế thương mại hóa kết quả nghiên cứu.
Từ các góc nhìn của cơ quan quản lý nhà nước, trường đại học, nghiên cứu khoa học, trí tuệ nhân tạo, quan trắc môi trường và hợp tác quốc tế, các diễn giả cho rằng thách thức không chỉ nằm ở việc có thêm dữ liệu, cảm biến hay các mô hình ngày càng phức tạp. Một hệ thống thực sự có khả năng vận hành cần kết nối được quan trắc tại chỗ, viễn thám, mô hình hóa, AI và dự báo với nhu cầu ra quyết định cụ thể của người sử dụng, đồng thời phải bảo đảm tính tin cậy, khả năng tiếp cận dữ liệu, năng lực vận hành, nguồn lực tài chính và trách nhiệm duy trì hệ thống sau khi các dự án nghiên cứu kết thúc.
Một nội dung được trao đổi sâu là tính bất định của dữ liệu và của mô hình dự báo. Các diễn giả nhấn mạnh rằng bất định là đặc tính vốn có của các hệ thống môi trường và không thể loại bỏ hoàn toàn. Vì vậy, vấn đề không chỉ là cải thiện độ chính xác của mô hình mà còn là cách diễn giải và truyền đạt mức độ bất định một cách rõ ràng, hữu ích cho người ra quyết định. Thay vì chỉ cung cấp một giá trị dự báo duy nhất, các hệ thống cần giúp người dùng hiểu được mức độ tin cậy, phạm vi có thể xảy ra và những giới hạn của thông tin dự báo.
Vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) cũng được thảo luận trong bối cảnh này. AI có tiềm năng lớn trong việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn, tích hợp nhiều nguồn thông tin và hỗ trợ dự báo nhanh hơn, nhưng không nên được xem như một “hộp đen” thay thế hoàn toàn cho hiểu biết về quá trình vật lý. Các hướng tiếp cận như Explainable AI, Physics-informed AI, cũng như sự kết hợp giữa mô hình quá trình và mô hình dựa trên dữ liệu, được xem là quan trọng nhằm tăng tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng chấp nhận của các cơ quan quản lý và người dùng.
Bên cạnh công nghệ, phiên tọa đàm nhấn mạnh một số rào cản mang tính thể chế và tổ chức, đặc biệt là thiếu cơ chế chia sẻ dữ liệu, sự phân tán dữ liệu giữa các cơ quan và thiếu các cơ chế phối hợp rõ ràng để các tổ chức có thể cùng phát triển, vận hành và duy trì một hệ thống chung. Các diễn giả cho rằng dữ liệu có thể đã tồn tại ở nhiều nơi, nhưng nếu không có quy trình chia sẻ, tiêu chuẩn chung, trách nhiệm rõ ràng và cơ chế hợp tác liên ngành, thì rất khó chuyển từ các hệ thống riêng lẻ hoặc các dự án thí điểm sang một nền tảng vận hành ở quy mô rộng hơn.
Một thông điệp quan trọng khác là cần đồng thiết kế với cơ quan quản lý và người sử dụng ngay từ giai đoạn đầu, thay vì phát triển công nghệ trước rồi mới tìm kiếm bài toán ứng dụng. Dù nguồn lực nghiên cứu và cơ chế thúc đẩy đổi mới sáng tạo hiện nay rất rộng mở (đặc biệt là Nghị quyết 57), các chuyên gia vẫn kiến nghị cần có sự tham gia của các bên làm chính sách ngay từ khâu đặt đề bài nghiên cứu. Điều này giúp bảo đảm rằng thông tin được tạo ra phù hợp với quyết định thực tế, đồng thời làm rõ ngay từ đầu ai sẽ sở hữu dữ liệu, ai vận hành hệ thống, ai chịu trách nhiệm bảo trì và nguồn lực nào sẽ duy trì hệ thống sau khi dự án kết thúc.
Bên cạnh khía cạnh khoa học, khoảng trống lớn nhất hiện nay được nhận diện là việc chuyển hóa các nghiên cứu từ phòng thí nghiệm thành giải pháp thực tế để giải quyết các điểm nóng như ngập úng đô thị, sạt lở hay dòng chảy xa bờ. Phiên thảo luận cũng đề cập đến vai trò của đầu tư, tài chính và hợp tác quốc tế, đặc biệt trong bối cảnh các rủi ro khí hậu và môi trường ngày càng gia tăng. Các cơ chế tài chính như blended finance, hợp tác công – tư và các chương trình hợp tác song phương hoặc khu vực có thể giúp đưa các kết quả nghiên cứu vượt ra khỏi giai đoạn thí điểm và hướng tới các dịch vụ có thể duy trì và mở rộng quy mô, là đòn bẩy quyết định để thương mại hóa và mở rộng quy mô giải pháp thành các dịch vụ công ích.
Ở phần kết, khi được hỏi, các phản hồi của các diễn giả cho thấy một bức tranh khá nhất quán về những thay đổi mong muốn trong vài năm tới. Về công nghệ, đó là khả năng triển khai rộng rãi hơn các cảm biến tiên tiến nhưng có chi phí thấp, ít yêu cầu bảo trì, cùng với việc tích hợp bền vững các nguồn dữ liệu lớn, hệ thống quan trắc, mô hình và nền tảng số. Tuy nhiên, các diễn giả cũng nhấn mạnh rằng tiến bộ thực sự sẽ không chỉ được đánh giá bằng số lượng cảm biến hay mức độ hiện đại của công nghệ. Một dấu hiệu quan trọng hơn sẽ là khi các cơ quan trong nước, các trường đại học, tổ chức nghiên cứu, đối tác quốc tế và các bên liên quan có thể tìm được tiếng nói chung, chia sẻ dữ liệu, xác định rõ vai trò và cùng xây dựng, vận hành cũng như duy trì các hệ thống môi trường ở quy mô thực tế.
Để hiện thực hóa việc chuyển giao này và ở phương diện đơn vị đào tạo và nghiên cứu, GS.TS. Nguyễn Trung Việt đã định vị rõ 3 trụ cột hành động cốt lõi của Trường Đại học Thủy lợi trong giai đoạn vận hành thực tế :
- Nâng cao năng lực và đào tạo chuyển giao: Trường Đại học Thủy lợi sẽ phát huy vai trò là trung tâm đào tạo, nâng cao năng lực công nghệ và kỹ thuật cho đội ngũ nhân sự vận hành thực tế ở các địa phương.
- Duy trì nghiên cứu và cải tiến liên tục: Nhà trường tiếp tục duy trì hoạt động thu thập dữ liệu thực địa để liên tục tinh chỉnh thuật toán AI, vá các lỗ hổng của mô hình trước sự biến đổi liên tục của khí hậu và công nghệ.
- Cầu nối tối ưu hóa nguồn vốn tài trợ và đồng hành chính sách: Sử dụng các kết quả thực tế làm luận cứ khoa học vững chắc để đề xuất các chuỗi dự án mới, tiếp tục thu hút nguồn vốn tài trợ song phương từ các quỹ quốc tế lớn, và định hướng hợp tác lâu dài thay vì theo sáng kiến nhỏ lẻ
Hội thảo đã kết thúc tốt đẹp, mở ra những cơ hội hợp tác toàn diện, thúc đẩy vị thế của Trường Đại học Thủy lợi trong việc tiên phong ứng dụng công nghệ thông minh để bảo vệ môi trường và phát triển bền vững tại Việt Nam cũng như khu vực Đông Nam Á.
Vũ Hương Ngân – Phòng KHCN và HTQT
Ảnh: Đại học VinUni
