Loạt startup Việt đang “bẻ lái” ngành khí tượng: Dùng AI, IoT để dự báo mưa bão, xuất khẩu công nghệ cảnh báo lũ sang nước ngoài

Startup Việt âm thầm “làm chủ bầu trời”

Năm 2015, từ một công ty hoạt động chủ yếu trong lĩnh vực tư vấn xây dựng công trình, WATEC chuyển hướng sang nghiên cứu phát triển các thiết bị, công nghệ quan trắc khí tượng thủy văn và cảnh báo thiên tai.

Công ty ngay lập tức thu hút sự chú ý khi phát triển hệ thống Trạm đo mưa tự động Vrain. Không đơn thuần là thiết bị khí tượng, hệ thống này hoạt động theo mô hình IoT – dữ liệu từ cảm biến mưa được truyền thời gian thực về bản đồ số, tích hợp phân tích lưu lượng và dự báo nguy cơ ngập lụt.

Theo thông tin trên website, WATEC hiện đã triển khai 2538 Trạm đo mưa tự động Vrain trên toàn quốc. Đã lắp đặt và đưa vào sử dụng 125 Tháp báo lũ thông minh và Trạm giám sát ngập lụt đô thị tại 16 tỉnh thành, kết nối, chia sẻ dữ liệu trên các nền tảng của Trung tâm giám sát, điều hành thông minh của các tỉnh, thành.

Đáng chú ý, mô hình “Smart Flood Warning Tower” (Tháp cảnh báo lũ thông minh) của startup này thậm chí đã được xuất khẩu sang Philippines – một trong những quốc gia chịu bão nặng nhất thế giới.

“Chúng tôi coi dữ liệu thời tiết là tài sản số cần được dân chủ hoá. Mỗi cộng đồng, doanh nghiệp hay chính quyền địa phương đều cần có dữ liệu kịp thời để quyết định kịch bản ứng phó với thiên tai” – đại diện từng WATEC chia sẻ trên truyền thông.

Không chỉ có WATEC, hệ sinh thái công nghệ khí hậu tại Việt Nam đang dần hình thành với một số tên tuổi mới.

Reecotech công ty chuyên cung cấp trạm quan trắc khí tượng, thuỷ văn và chất lượng không khí được thành lập năm 2012. Đây một trong những nhà cung cấp hệ thống giám sát thời tiết cho sân bay và các khu công nghiệp lớn tại Việt Nam.

Theo thông tin trên website, Reecotech hiện đã triển khai hơn 1.000 trạm quan trắc trên toàn quốc, nổi bật là các trạm ở Cảng Cam Ranh, Cảng Saigon Petro, Thủy điện Sông Đà…

Ngoài ra còn có TechCoop và HiveTech Vietnam – các công ty công nghệ bản đồ (GIS) – đang phát triển hệ thống phân tích rủi ro thiên tai dựa trên không gian địa lý và dữ liệu thời tiết để phục vụ cho ngành logistics, nông nghiệp và quy hoạch đô thị thông minh

“Ông lớn” nhà nước cũng chuyển mình

Không chỉ startup vào cuộc, Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia (NCHMF) cũng chính thức bước vào kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo khi bắt tay với nhóm AI từ Đại học Bách Khoa Hà Nội.

Từ giữa năm 2024, nhóm này phát triển mô hình AI sử dụng dữ liệu vệ tinh, radar, các trạm đo địa phương và dữ liệu thời tiết toàn cầu (GFS) để cảnh báo mưa lớn trước 2–3 ngày với độ chính xác cao hơn mô hình truyền thống. Thay vì mô hình vật lý mất nhiều giờ tính toán, AI đưa ra nhiều kịch bản dự báo song song, cập nhật liên tục và có thể tùy chỉnh theo khu vực cụ thể.

Theo đại diện NCHMF, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo không thay thế hoàn toàn dự báo viên, nhưng sẽ hỗ trợ đưa ra nhiều kịch bản thời tiết cực đoan, đồng thời cung cấp công cụ mô phỏng cho chính quyền địa phương trong công tác chuẩn bị và sơ tán dân cư.

Bên cạnh đó, một số viện nghiên cứu – như Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam – đã xây dựng hệ thống cảm biến lũ quét gắn tại các bản làng miền núi phía Bắc, sử dụng công nghệ truyền dữ liệu qua vệ tinh và mạng di động để cảnh báo sớm cấp xã. Giải pháp này đang được thử nghiệm tại Hà Giang, Sơn La, Lai Châu – những địa phương thường xuyên xảy ra lũ ống, lũ quét.

Từ một lĩnh vực thuần kỹ thuật, dự báo thiên tai tại Việt Nam đang trở thành mảnh đất mới cho đổi mới sáng tạo. Giai đoạn 2015-2023, 49 công ty khởi nghiệp công nghệ khí hậu Việt Nam đã huy động 92,6 triệu USD vốn tài trợ, theo Báo cáo Hệ sinh thái Công nghệ Khí hậu Việt Nam do New Energy Nexus và Clickable Impact công bố.

Giai đoạn 2021-2023, nguồn vốn đầu tư cho các startup công nghệ khí hậu Việt Nam tăng trưởng trung bình 365% mỗi năm. Báo cáo chỉ ra còn rất nhiều dư địa tăng trưởng khi nguồn vốn đầu tư công nghệ khí hậu vì hiện chỉ chiếm 4% tổng vốn đầu tư mạo hiểm của Việt Nam vào năm 2023 – thấp hơn nhiều so với mức trung bình toàn cầu là 10%.

Phan Trang