Ngày 26/9, tại Trường ĐH Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, nghiên cứu sinh Nguyễn Phúc Hiếu đã bảo vệ thành công luận án tiến sĩ cấp cơ sở đào tạo, chuyên ngành Quản lý tài nguyên và môi trường với đề tài: “Nghiên cứu ứng dụng phương pháp học máy và học sâu dự báo nồng độ bụi PM2.5 trong không khí xung quanh – Trường hợp nghiên cứu cho Thành phố Hồ Chí Minh”. Luận án được thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Đào Nguyên Khôi và TS. Nguyễn Lý Sỹ Phú.
Bụi mịn PM2.5 là loại hạt có kích thước siêu nhỏ (đường kính ≤ 2,5 micromet), có khả năng xâm nhập sâu vào phổi và hệ tuần hoàn, gây nhiều tác hại đối với sức khỏe con người như bệnh hô hấp, tim mạch và thậm chí ung thư. Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng nồng độ PM2.5 cao còn làm giảm tầm nhìn và tác động tiêu cực đến môi trường sống. Tại các đô thị lớn như TP.HCM, tình trạng bụi mịn đang ngày càng được quan tâm, đặc biệt trong những giai đoạn giao mùa hoặc khi mật độ giao thông và hoạt động công nghiệp gia tăng. Việc dự báo và cảnh báo sớm nồng độ PM2.5 vì thế có ý nghĩa quan trọng, giúp cộng đồng và nhà quản lý chủ động có giải pháp bảo vệ sức khỏe và môi trường.
Nội dung và kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu ứng dụng kết hợp các thuật toán học máy và học sâu để mô phỏng và dự báo nồng độ PM2.5 tại khu vực trung tâm TP.HCM. Kết quả phân tích cho thấy một số mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng dự báo hiệu quả hơn các phương pháp còn lại, đặc biệt trong cả mô phỏng hiện tại và dự báo ngắn hạn (1, 3, 5 và 7 ngày).
Từ đó, NCS đã phát triển một ứng dụng dự báo nồng độ PM2.5 với giao diện trực quan, dễ sử dụng. Ứng dụng cung cấp dữ liệu dự báo theo nhiều mốc thời gian, đồng thời quy đổi nồng độ bụi mịn sang chỉ số chất lượng không khí (VN_AQI) và đưa ra khuyến nghị nhằm giúp người dân chủ động bảo vệ sức khỏe.
Đóng góp và triển vọng
Nghiên cứu đã xây dựng và so sánh hệ thống các mô hình dự báo, qua đó xác định được những thuật toán có độ chính xác cao hơn trong bối cảnh đô thị lớn như TP.HCM. Kết quả cho thấy các mô hình trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo, có tiềm năng trở thành công cụ hỗ trợ giám sát chất lượng không khí khi dữ liệu quan trắc còn hạn chế.
Trong giai đoạn tiếp theo, hướng nghiên cứu có thể tập trung vào hai khía cạnh: (i) mở rộng hệ thống quan trắc tại nhiều vị trí khác nhau ở TP.HCM và các khu vực lân cận nhằm tăng độ bao phủ không gian, phản ánh chính xác hơn sự phân bố nồng độ PM2.5; (ii) tích hợp thêm dữ liệu về giao thông, mật độ dân cư, nguồn thải công nghiệp và yếu tố mùa vụ để nâng cao khả năng dự báo dài hạn, đặc biệt trong các giai đoạn ô nhiễm cao.
Một số hình ảnh tại buổi bảo vệ luận án
