Tại Việt Nam, bên cạnh các mô hình toán sử dụng trong cảnh báo lũ quét, sạt lở đất, công nghệ sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) được nhắc đến nhiều trong lĩnh vực Khí tượng thủy văn. Việc sử dụng các số liệu quá khứ và ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI đã tạo ra các sản phẩm được sử dụng rộng rãi và trong lĩnh vực khí tượng thủy văn và đã có những kết quả khả quan.
Tại Hội thảo Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực KTTV, Phó Tổng cục trưởng Tổng cục Khí tượng thủy văn (KTTV) Hoàng Đức Cường từng cho biết: Hiện nay việc sử dụng các số liệu quá khứ và ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI tạo ra các sản phẩm được sử dụng rộng rãi trong tất cả và lĩnh vực KTTV thì xu thế ứng dụng AI đã có những kết quả khả quan.
Thời gian qua, Tổng cục KTTV đã bước đầu có các giải pháp tăng cường chất lượng bản tin cảnh báo lũ quét, sạt lở đất. Cụ thể như tăng cường phát triển hệ thống quan trắc mưa, lưu lượng tự động, đặc biệt trên các vùng núi, đầu nguồn các sông suối. Nâng cao mức chi tiết, độ tin cậy của sản phẩm dự báo mưa bằng các giải pháp khác nhau từ sử dụng mô hình phân giải cao, sử dụng tối đa các dữ liệu quan trắc của ra đa thời tiết, vệ tinh khí tượng, đặc biệt là vùng núi nước ta.
Ngoài công tác tăng cường công nghệ dự báo, đồng hóa số liệu, thông tin truyền thông thì việc ứng dụng AI để nâng cao chất lượng dự báo là tất yếu. Hội thảo là nơi các chuyên gia, các nhà khoa học và nhà quản lý trao đổi, thảo luận về cơ sở khoa học và đánh giá khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực khí tượng thủy văn.
Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artificial intelligence – viết tắt là AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Trí tuệ nhân tạo là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người.
Cùng với đó, Tổng cục KTTV cũng ứng dụng hiệu quả sản phẩm điều tra khảo sát, khoanh vùng có nguy cơ lũ quét, sạt lở đất của Bộ TN&MT. Xây dựng bản đồ cảnh báo lũ quét, sạt lở đất thời gian thực chi tiết (đến cấp huyện/xã) với các mức độ cảnh báo từ nguy cơ thấp đến nguy cơ rất cao.
Hiện nay, bên cạnh các mô hình toán sử dụng trong cảnh báo lũ quét, sạt lở đất, công nghệ sử dụng AI được nhắc đến nhiều trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, tại Việt Nam, chưa có một nghiên cứu về AI nào được triển khai ứng dụng trong nghiệp vụ. Để ứng dụng AI trong cảnh báo lũ quét, sạt lở đất, cần có một nguồn số liệu lớn liên ngành (Big data) không chỉ về dữ liệu KTTV còn dữ liệu về địa chất, thảm phủ thực vật, xây dựng…
Ngoài ra, cần tích hợp thêm các dữ liệu viễn thám phân giải cao và thông tin phân tích từ các thiết bị bay, chụp từ trên cao đối với các khu vực có nguy cơ cao. Việc nghiên cứu ứng dụng công nghệ AI trong cảnh báo rủi ro do sạt lở đất đang bước đầu được nghiên cứu và sẽ có nhiều khả quan ứng dụng khi có một nguồn dữ liệu đầy đủ.
Ứng dụng AI hiện nay
Đến nay, lĩnh vực KTTV đã có một mạng lưới quan trắc KTTV liên tục được cấy dày, tăng cường tự động hóa bằng nguồn vốn đầu tư của nhà nước, xã hội hóa và trở thành mạng lưới nền cho mạng lưới quan trắc TNMT. Với nhu cầu thông tin mang tính chi tiết – định lượng trong các thông tin dự báo KTTV của xã hội, ngành KTTV Việt Nam đã từng bước hiện đại hóa, ứng dụng công nghệ dự báo số trong vấn đề dự báo thời tiết nguy hiểm, mang tính cực đoan như mưa lớn, bão,…
Với việc triển khai một cách đồng bộ từ việc nâng cấp tính toán (hệ thống siêu máy tính CrayXC40) cùng việc đan dầy – đa dạng hóa công nghệ quan trắc đã bước đầu cho phép thử nghiệm công nghệ đồng hóa số liệu song song với công nghệ mô hình dự báo số chi tiết – phân giải cao vào trong nghiệp vụ dự báo thời tiết tại Tổng cục KTTV.
 được nhắc đến nhiều trong lĩnh vực Khí tượng thủy văn. Việc sử dụng các số liệu quá khứ và ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI đã tạo ra các sản phẩm được sử dụng rộng rãi và trong lĩnh vực khí tượng thủy văn và đã có những kết quả khả quan.){kind=link}