Ứng dụng AI trong Ứng phó Biến đổi Khí hậu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành công cụ chiến lược trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu tại nhiều quốc gia. Nhờ khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ từ vệ tinh, cảm biến và trạm khí tượng, AI giúp phân tích xu hướng khí hậu, dự báo thiên tai, tối ưu năng lượng tái tạo và giảm phát thải carbon. Các ứng dụng nổi bật gồm: giám sát rừng, phát hiện rò rỉ methane, điều phối lưới điện thông minh, hỗ trợ nông nghiệp chính xác và quy hoạch đô thị bền vững. 

Bên cạnh đó, AI còn đóng vai trò trong mô phỏng kịch bản khí hậu, hỗ trợ hoạch định chính sách và tăng tính minh bạch cho thị trường carbon. Tuy nhiên, thách thức tồn tại là tiêu thụ năng lượng, nguy cơ thiên lệch dữ liệu và khoảng cách số giữa các quốc gia vẫn còn tồn tại. 

Để AI thực sự trở thành giải pháp bền vững, các quốc gia cần kết hợp phát triển công nghệ tiết kiệm năng lượng, chia sẻ dữ liệu toàn cầu và khung đạo đức minh bạch. Đây là hướng đi để AI trở thành “trợ thủ xanh” trong bảo vệ hành tinh. 

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những ứng dụng nổi bật của AI trong giải quyết biến đổi khí hậu, đồng thời phân tích những thách thức và khuyến nghị cho tương lai. 

I. Một số ứng dụng chính của AI trong “cuộc chiến” chống biến đổi khí hậu

Những ứng dụng của AI trong Ứng phó Biến đổi Khí hậu toàn cầu 

(Nguồn: United Nations Framework Convention on Climate Change, 2024) 

1. Giảm sát phát thải công nghiệp

AI còn đang chứng minh vai trò chiến lược trong giám sát phát thải công nghiệp từ các ngành có lượng phát thải lớn như nhà máy điện, sản xuất thép, xi măng và dầu khí trong hành trình hướng tới trung hòa carbon. Dự án Climate TRACE là ví dụ tiêu biểu khi AI có thể kết hợp dữ liệu từ hơn 300 vệ tinh và 11.000 cảm biến toàn cầu, cho phép theo dõi phát thải theo thời gian thực với độ chính xác cao hơn nhiều so với phương pháp báo cáo truyền thống. 

Bên cạnh đó, AI còn thể hiện vai trò đột phá trong kiểm kê khí nhà kính và hoạch định chiến lược giảm phát thải cho doanh nghiệp tại nhiều quốc gia. Đây là bước quan trọng để đảm bảo tính minh bạch, tuân thủ các chuẩn mực quốc tế và đáp ứng xu hướng ESG toàn cầu. 

Tại Việt Nam, FPT IS đã phát triển và đưa vào vận hành VertZéro – phần mềm kiểm kê khí nhà kính ứng dụng API Integration và AI để tự động hóa toàn bộ quy trình kiểm kê. Hệ thống có khả năng thu thập và đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn (vận hành, năng lượng, vận tải, chuỗi cung ứng), sau đó phân tích và chuẩn hóa báo cáo phát thải theo các tiêu chuẩn ISO 14064-1, GHG Protocol… một cách nhanh chóng, toàn diện và chính xác. 

Phần mềm kiểm kê khí nhà kính – VertZéro 

 VertZéro không chỉ dừng lại ở khâu kiểm kê, mà còn hỗ trợ xây dựng lộ trình giảm phát thải phù hợp với từng ngành nghề và nhu cầu doanh nghiệp, giúp các tổ chức Việt Nam và quốc tế tiết kiệm lên tới 80% nguồn lực so với quy trình thủ công. Sự ra đời của VertZéro đáp ứng nhu cầu cấp thiết khi nhiều doanh nghiệp đang hướng tới mục tiêu Net Zero theo lộ trình Chính phủ Việt Nam đã cam kết tại COP26. 

Nhờ khả năng chuẩn hóa dữ liệu và tối ưu nguồn lực, VertZéro đang trở thành công cụ chiến lược đồng hành cùng doanh nghiệp Việt Nam trong tiến trình chuyển đổi xanh, nâng cao năng lực cạnh tranh và đáp ứng yêu cầu minh bạch về phát thải trên thị trường toàn cầu. 

 2. Phân tích dữ liệu khí hậu & Dự báo thời tiết cực đoan

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu khiến các hiện tượng thời tiết cực đoan ngày càng gia tăng cả về tần suất lẫn cường độ, AI đã trở thành công cụ đột phá trong phân tích dữ liệu khí tượng và dự báo thiên tai. Bằng cách xử lý và đồng bộ hóa dữ liệu khổng lồ từ vệ tinh, cảm biến IoT, radar và trạm khí tượng, AI có khả năng nhận diện mô hình thời tiết bất thường, đưa ra dự báo bão, lũ, hạn hán với độ chính xác cao hơn đáng kể so với phương pháp truyền thống. 

Lợi ích của AI không chỉ dừng ở khả năng cảnh báo sớm mà còn hỗ trợ tối ưu hóa phân bổ nguồn lực ứng phó, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Một ví dụ điển hình là dự án EW4ALL tại Ethiopia, nơi AI kết hợp dữ liệu vệ tinh để xác định các khu vực dễ bị tổn thương, triển khai cảnh báo sớm và kế hoạch bảo vệ cộng đồng trước những rủi ro khó dự đoán. Mục tiêu của dự án hướng đến là mọi người dân đều được bảo vệ trước các hiện tượng khí hậu nguy hiểm vào năm 2027. 

Kế hoạch hành động EW4ALL tại châu Phi giai đoạn 2023 – 2027 

3. Giám sát môi trường & Phát hiện ô nhiễm

Suy giảm tài nguyên thiên nhiên và ô nhiễm môi trường hiện đang trở thành thách thức toàn cầu cấp bách, đòi hỏi các giải pháp công nghệ chính xác và có khả năng triển khai trên diện rộng. Trong bối cảnh đó, trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một công cụ trọng yếu, giúp giám sát môi trường và phát hiện ô nhiễm với quy mô và độ chính xác vượt trội. 

AI phân tích dữ liệu từ vệ tinh viễn thám, hình ảnh máy bay không người lái (UAV) và cảm biến IoT để theo dõi biến động thảm thực vật, chất lượng không khí, nguồn nước và tình trạng đại dương theo thời gian thực. Ví dụ như công nghệ Computer Vision – công nghệ AI cho phép máy tính xử lý và phân tích thông tin từ hình ảnh và video như con người – đã được ứng dụng giúp phát hiện nhanh chóng và chính xác rò rỉ khí methane từ các cơ sở hạ tầng ngoài khơi thông qua hệ thống vệ tinh. Ngoài ra, AI còn được ứng dụng trong việc theo dõi ô nhiễm nhựa đại dương, nhận diện dòng chảy rác thải và các điểm tập kết, hỗ trợ chiến lược thu gom và xử lý hiệu quả tại nhiều quốc gia. 

Nhờ khả năng phân tích sâu và phản hồi nhanh, ứng dụng AI trong giám sát môi trường không chỉ nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên, mà còn đóng vai trò bảo vệ đa dạng sinh học và minh bạch hóa các cam kết giảm phát thải toàn cầu. 

4. Quy hoạch đô thị bền vững & Giao thông thông minh

Trong bối cảnh đô thị hóa diễn ra nhanh chóng, các thành phố trên thế giới đang phải đối mặt với những thách thức ngày càng phức tạp: ùn tắc giao thông, phát thải khí nhà kính gia tăng và chất lượng sống suy giảm. Để giải quyết những vấn đề này, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành công cụ chiến lược, giúp các đô thị chuyển mình theo hướng xanh và bền vững. 

AI có khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ từ cảm biến giao thông, bản đồ quy hoạch, hệ thống GPS và dữ liệu dân số nhằm đưa ra các giải pháp quản lý và điều phối thông minh. Trong lĩnh vực giao thông, AI được ứng dụng để tối ưu hóa tín hiệu đèn, dự báo lưu lượng phương tiện, gợi ý lộ trình thông minh và giảm thời gian di chuyển – từ đó cắt giảm đáng kể lượng CO₂ phát thải từ tình trạng ùn tắc. 

Ứng dụng AI trong quản lý giao thông đô thị thông minh 

 Trong quy hoạch đô thị, AI thậm chí được sử dụng như một công cụ chính hỗ trợ mô phỏng các kịch bản phát triển hạ tầng, phân tích nhu cầu năng lượng, mật độ dân cư và phân bổ không gian xanh, giúp các kiến trúc sư và nhà quản lý thiết kế thành phố tối ưu hóa ánh sáng tự nhiên, thông gió và sử dụng tài nguyên hiệu quả. 

Nhiều đô thị tiên phong đã áp dụng AI để quản lý năng lượng tòa nhà, tối ưu hóa hệ thống điện, nước và xử lý chất thải, tiến gần hơn đến mục tiêu “thành phố thông minh – phát thải thấp”. Đây là bước tiến quan trọng, kết hợp tăng trưởng kinh tế đô thị với bảo vệ môi trường một cách hài hòa và bền vững. 

5. Quan trắc đa dạng sinh học & Bảo tồn hệ sinh thái

Bên cạnh những lĩnh vực đã và đang được ứng dụng mạnh mẽ, AI còn ngày càng khẳng định vai trò chiến lược trong công tác quan trắc đa dạng sinh học và bảo tồn hệ sinh thái – những “lá chắn tự nhiên” đóng vai trò then chốt trong giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu. Các hệ sinh thái khỏe mạnh như rừng nguyên sinh, rừng ngập mặn, san hô và thảm cỏ biển không chỉ hấp thụ và lưu trữ carbon mà còn giúp điều hòa khí hậu, bảo vệ bờ biển và duy trì cân bằng sinh thái. 

AI còn có thể tận dụng dữ liệu từ máy bay không người lái (UAV), cảm biến âm thanh, camera bẫy ảnh và vệ tinh viễn thám để giám sát quần thể loài, theo dõi diễn biến hệ sinh thái và phát hiện sớm dấu hiệu suy thoái môi trường. Không chỉ ghi nhận hiện trạng, các mô hình AI còn có khả năng phân tích chuỗi thời gian dữ liệu (time-series analysis) để dự đoán biến động quần thể và nguy cơ tuyệt chủng, từ đó đề xuất các biện pháp bảo tồn chủ động. 

Một ví dụ tiêu biểu là Dự án Guacamaya tại Amazon, nơi AI được tích hợp để xử lý đồng thời dữ liệu hình ảnh độ phân giải cao và dữ liệu âm thanh sinh học thu thập từ rừng nhiệt đới. Hệ thống này có thể xác định chính xác “điểm nóng” phá rừng, ghi nhận tiếng kêu của các loài chim hoặc động vật đặc hữu bị đe dọa, và phát hiện những vùng có dấu hiệu suy giảm đa dạng sinh học. Nhờ khả năng phân tích nhanh và chính xác, AI giúp lực lượng bảo tồn triển khai biện pháp ứng phó kịp thời – từ ngăn chặn khai thác trái phép, phục hồi môi trường sống, đến quản lý hiệu quả trữ lượng carbon trong hệ sinh thái. 

Dự án Guacamaya dùng ảnh vệ tinh độ phân giải cao cập nhật hàng ngày và AI để theo dõi và phân tích biến động rừng Amazon theo thời gian (Nguồn: Smith, 2023) 

II. Thách thức & Rủi ro khi ứng dụng AI trong hành động khí hậu

Mặc dù việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các chiến lược ứng phó biến đổi khí hậu mang lại những cơ hội đột phá, nhưng đồng thời cũng đặt ra những thách thức đáng kể cần được quản trị một cách thận trọng và có định hướng. 

Thách thức & Rủi ro trong việc ứng dụng AI vào “cuộc chiến” chống biến đổi khí hậu  

(Nguồn: United Nations Framework Convention on Climate Change, 2024) 

1. Thách thức

Một thách thức nổi bật là mức tiêu thụ năng lượng khổng lồ của các mô hình AI quy mô lớn, đặc biệt là Large Language Models (LLMs). Quá trình huấn luyện và vận hành các mô hình này đòi hỏi năng lực tính toán cực cao, kéo theo nhu cầu điện năng và nước làm mát lớn. Nếu nguồn năng lượng chưa được “xanh hóa”, AI có nguy cơ tạo ra phát thải gián tiếp, làm giảm giá trị môi trường mà công nghệ này hướng tới.  

Một nghiên cứu gần đây đã chỉ ra, huấn luyện một mô hình AI lớn có thể tạo ra lượng CO₂ tương đương một chuyến bay xuyên Đại Tây Dương cho hàng trăm hành khách – một con số đáng lưu tâm trong bối cảnh mục tiêu trung hòa carbon. Hơn thế nữa, trong một dự báo của OECD, lượng nước tiêu thụ cho việc làm mát tại các trung tâm dữ liệu có thể đạt tới 6,6 tỷ m³ vào năm 2027 nếu không có biện pháp kiểm soát. Điều này sẽ tạo thêm áp lực cho các khu vực vốn đã khan hiếm tài nguyên. 

Song song đó, thiếu dữ liệu khí hậu chất lượng cao cũng là rào cản lớn. AI phụ thuộc mạnh vào nguồn dữ liệu chính xác, đầy đủ và kịp thời; tuy nhiên, ở nhiều nước đang phát triển, hạ tầng thu thập, chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu còn hạn chế. Sự thiếu đồng bộ giữa dữ liệu trong nước và quốc tế, cùng chi phí cao để tiếp cận dữ liệu vệ tinh độ phân giải lớn, khiến nhiều mô hình AI không đạt độ chính xác mong muốn. Ngay cả khi dữ liệu đã sẵn có, nguy cơ thiên lệch dữ liệu (data bias) vẫn hiện hữu: các mô hình huấn luyện chủ yếu từ dữ liệu các quốc gia phát triển thường không phù hợp với điều kiện tự nhiên, kinh tế và xã hội ở những khu vực khác. 

Khoảng cách số (digital divide) là thách thức mang tính hệ thống. Cụ thể, sự chênh lệch về hạ tầng công nghệ, kết nối Internet, năng lực lưu trữ và tính toán, cùng sự thiếu hụt nhân lực chuyên môn đang hạn chế khả năng tiếp cận và ứng dụng AI tại nhiều quốc gia, đặc biệt là các nước kém phát triển (LDCs) và quốc đảo nhỏ dễ bị tổn thương (SIDS). Khoảng cách này không chỉ tồn tại giữa các quốc gia, mà còn hiện diện trong từng quốc gia, khi các thành phố lớn có khả năng tiếp cận công nghệ vượt trội so với cộng đồng nông thôn, vùng sâu và vùng xa. 

2. Rủi ro

Rủi ro về an ninh dữ liệu cũng là yếu tố đáng lưu tâm. Các hệ thống AI khai thác khối lượng lớn thông tin môi trường, tài nguyên và dữ liệu cộng đồng, trong đó có nhiều dữ liệu nhạy cảm. Nếu thiếu hạ tầng bảo mật mạnh, rủi ro bị tấn công mạng hoặc khai thác sai mục đích có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến nỗ lực ứng phó khí hậu và bảo vệ cộng đồng dễ bị tổn thương. 

Không kém phần quan trọng, AI vẫn có thể làm gia tăng rủi ro khí hậu nếu bị sử dụng sai mục đích. Việc ứng dụng AI để thăm dò khai thác nhiên liệu hóa thạch, tối ưu hóa chuỗi cung ứng sản xuất tiêu thụ cao carbon, hay thậm chí khuếch đại thông tin sai lệch về khí hậu đều có nguy cơ cản trở tiến trình chuyển đổi xanh và giảm phát thải toàn cầu. 

III. Tương lai & Khuyến nghị 

Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo (AI) được dự đoán sẽ giữ vai trò trung tâm trong các giải pháp ứng phó biến đổi khí hậu, đặc biệt khi công nghệ này được phát triển theo hướng bền vững, minh bạch và tiết kiệm năng lượng. Sự ra đời của các AI nhẹ (Small AI Models) hứa hẹn giảm đáng kể tiêu thụ điện và nước trong quá trình huấn luyện, đồng thời mở rộng khả năng ứng dụng tại các quốc gia có hạ tầng công nghệ hạn chế. 

Bên cạnh đó, hợp tác quốc tế sẽ là yếu tố quyết định để khai thác tối đa tiềm năng AI. Việc chia sẻ dữ liệu vệ tinh, mô hình dự báo khí hậu và tiêu chuẩn đánh giá phát thải sẽ không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn giúp giảm chi phí nghiên cứu trùng lặp. Các sáng kiến như #AI4ClimateAction của UNFCCC là minh chứng cho sức mạnh của hợp tác đa phương trong mở rộng ứng dụng AI phục vụ khí hậu. 

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, khung đạo đức và quản trị minh bạch cần được các quốc gia thiết lập và thống nhất tuân thủ nghiêm ngặt. Trong đó, AI phải được phát triển theo các nguyên tắc công bằng, tránh thiên lệch dữ liệu, bảo vệ quyền lợi của cộng đồng dễ bị tổn thương và không tạo thêm gánh nặng môi trường. 

Khi được định hướng đúng, AI sẽ không chỉ là một công cụ hỗ trợ kỹ thuật mà còn trở thành đòn bẩy chiến lược, đưa nhân loại tiến gần hơn tới mục tiêu trung hòa carbon, đảm bảo một tương lai xanh và bền vững cho các thế hệ mai sau. 

Tài liệu tham khảo 

Bạch Dương. (2024, March 21). Cứu rừng bằng Trí tuệ Nhân tạo. VietnamPlus. https://www.vietnamplus.vn/cuu-rung-bang-tri-tue-nhan-tao-post935719.vnp 

Smith, E. (2023, September 6). AI may hold a key to the preservation of the Amazon rainforest. Microsoft. https://news-microsoft-com.translate.goog/source/latam/features/ai/amazon-ai-rainforest-deforestation/?lang=en&_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=vi&_x_tr_hl=vi&_x_tr_pto=tc 

Snow, J. (2019, July 18). How artificial intelligence can tackle climate change. National Geographic Society. https://www.nationalgeographic.com/environment/article/artificial-intelligence-climate-change 

Stern, N., Romani, M., Pierfederici, R., Braun, M., Barraclough, D., Shajeeshan Lingeswaran, Weirich-Benet, E., & Niemann, N. (2025). Green and intelligent: the role of AI in the climate transition. Npj Climate Action, 4(1). https://doi.org/10.1038/s44168-025-00252-3 

Stern, N., & Stiglitz, J. E. (2023). Climate change and growth. Industrial and Corporate Change, 32(2). https://doi.org/10.1093/icc/dtad008 

Tasha, S. (2025). A Review of Artificial Intelligence Applications in Climate Change Mitigation. International Journal of Environment and Climate Change, 15(5), 443–449. https://doi.org/10.9734/ijecc/2025/v15i54864 

United Nations Framework Convention on Climate Change. (2024). Artificial intelligence for climate action in developing countries: Opportunities, challenges and risks. https://www.preventionweb.net/publication/artificial-intelligence-climate-action-developing-countries-opportunities-challenges