Từ bản đồ số, GPS đến ảnh vệ tinh và drone, khoa học không gian đang được ứng dụng để theo dõi rừng, quản lý tài nguyên và đánh giá nguy cơ cháy rừng. Tiến sĩ Trung Nguyễn, Research Fellow về viễn thám cháy rừng tại Đại học RMIT, chia sẻ công việc hằng ngày, con đường học tập và những kỹ năng cần có để bước vào lĩnh vực đang kết hợp ngày càng sâu với AI.
Khoa học không gian (Geospatial Science) có thể vẫn là một tên gọi xa lạ với nhiều người, nhưng các công nghệ của ngành này hiện diện trong rất nhiều hoạt động quen thuộc: định vị bằng GPS, xây dựng bản đồ số, quản lý đất đai, quy hoạch đô thị, giám sát môi trường, theo dõi rừng và ứng phó thiên tai.
Viễn thám (remote sensing) là một nhánh của khoa học không gian. Thay vì chỉ quan sát trực tiếp tại hiện trường, các nhà nghiên cứu thu thập và phân tích thông tin về bề mặt Trái đất từ cảm biến gắn trên vệ tinh, máy bay hoặc thiết bị bay không người lái. Dữ liệu có thể đến từ ảnh quang học, radar, LiDAR hoặc nhiều loại cảm biến khác nhau.
Tiến sĩ Trung Nguyễn hiện là Research Fellow, Remote Sensing of Fire tại School of Science, Đại học RMIT. Công việc của anh tập trung vào phát triển các mô hình và ứng dụng viễn thám, khoa học không gian để theo dõi tài nguyên thiên nhiên, đặc biệt là rừng và đồng cỏ, qua đó hỗ trợ quản lý rừng, nghiên cứu biến đổi khí hậu và đánh giá nguy cơ cháy rừng.
Nói một cách dễ hiểu, chúng tôi phát triển các mô hình AI, học máy và học sâu để ‘giải’ ảnh vệ tinh. Từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, chúng tôi tạo ra thông tin có thể giúp trả lời một câu hỏi cụ thể về môi trường hoặc quản lý tài nguyên.Tiến sĩ Trung Nguyễn, Research Fellow, Remote Sensing of Fire tại School of Science, Đại học RMIT
Từ quản lý đất đai đến niềm đam mê dữ liệu không gian
Con đường nghiên cứu và làm việc của Tiến sĩ Trung Nguyễn không bắt đầu hoàn toàn từ công nghệ thông tin. Ở bậc đại học, anh học quản lý đất đai, sau đó tiếp tục đào sâu vào lĩnh vực khoa học không gian. Trong quá trình học tập và làm việc, anh nhận ra mình đặc biệt hứng thú với xử lý dữ liệu không gian, bản đồ học và mô hình hóa không gian.
Điều thôi thúc anh là một câu hỏi có tính thực tiễn: làm thế nào giải quyết các vấn đề môi trường và quản lý tài nguyên trên một khu vực rộng, thậm chí ở quy mô toàn bang hoặc quốc gia? Viễn thám trở thành câu trả lời bởi công nghệ này cho phép quan sát những khu vực rất lớn từ trên cao, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào khảo sát thủ công tại từng địa điểm.
Trung Nguyễn cho biết phần lớn kiến thức ban đầu về viễn thám của mình đến từ quá trình tự học. Đây cũng là một đặc điểm quan trọng của lĩnh vực công nghệ phát triển nhanh: bằng cấp tạo nền tảng, nhưng khả năng chủ động cập nhật công cụ, dữ liệu và phương pháp mới quyết định một người có thể đi xa đến đâu.
Một ngày làm việc của nhà nghiên cứu sau tiến sĩ
Nhiều người hình dung nhà nghiên cứu chủ yếu ngồi xử lý số liệu hoặc viết bài khoa học. Trên thực tế, công việc của một postdoctoral researcher, thường gọi tắt là postdoc, đa dạng hơn đáng kể.
Một tuần làm việc của TS Trung Nguyễn có thể bao gồm họp với nhóm nghiên cứu và đối tác, trao đổi với sinh viên được hướng dẫn, xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình, viết bài để công bố kết quả, chuẩn bị ý tưởng và tìm nguồn tài trợ cho dự án. Ở một số giai đoạn, anh còn đi thực địa để thu thập dữ liệu, thăm đối tác, trao đổi nhu cầu hoặc chuyển giao công nghệ.
“Khi làm PhD, thông thường bạn tập trung chủ yếu vào đề tài của mình. Còn khi làm postdoc, công việc đa dạng hơn: vừa nghiên cứu, vừa làm việc với nhóm, đối tác, sinh viên và đôi khi phải đi thực địa hoặc chuyển giao kết quả.”
Theo anh, nghiên cứu sau tiến sĩ có thể được xem là một nghề thực thụ, đòi hỏi sự kiên nhẫn và đam mê. Tùy từng vị trí trong trường đại học, một người có thể tập trung vào giảng dạy, kết hợp giảng dạy với nghiên cứu, hoặc dành phần lớn thời gian cho nghiên cứu như công việc hiện tại của anh.
Học ngành nào cũng quan trọng, nhưng điều quan trọng nhất là phải xây dựng được kỹ năng. Đây là một lĩnh vực kỹ thuật và người làm nghề gần như phải học liên tục, vì mỗi dự án lại đặt ra một bài toán mới.Tiến sĩ Trung Nguyễn, Research Fellow, Remote Sensing of Fire tại School of Science, Đại học RMIT
AI đang thay đổi cách xử lý dữ liệu Trái đất
Các vệ tinh và cảm biến liên tục tạo ra khối lượng dữ liệu rất lớn. Trong khi đó, cơ quan quản lý ngày càng cần thông tin nhanh hơn và được cập nhật thường xuyên hơn, chẳng hạn xác định nơi có nguy cơ cháy cao hoặc theo dõi sự thay đổi của rừng và đồng cỏ.
Nếu trước đây nhà nghiên cứu phải xử lý thủ công từng loại dữ liệu, các mô hình AI ngày nay có thể hỗ trợ tổng hợp nhiều nguồn, nhận diện mẫu, phân loại bề mặt và đưa ra kết quả nhanh hơn. Tuy nhiên, AI không tự quyết định câu hỏi nghiên cứu. Con người vẫn phải hiểu đặc tính của từng loại cảm biến, chọn dữ liệu phù hợp và kiểm tra xem kết quả có thực sự trả lời đúng vấn đề của người sử dụng hay không.
Muốn theo lĩnh vực này nên học ngành nào?
Không chỉ có một con đường duy nhất để bước vào khoa học không gian hoặc viễn thám. Sinh viên có thể bắt đầu từ khoa học môi trường, địa lý, quản lý đất đai, trắc địa, khoa học không gian, hệ thống thông tin địa lý (GIS), công nghệ thông tin, khoa học dữ liệu hoặc trí tuệ nhân tạo.
Điều quan trọng là kết hợp kiến thức chuyên ngành với kỹ năng kỹ thuật. Ở mức nền tảng, người học cần biết đọc và tạo bản đồ, hiểu dữ liệu không gian, xử lý các lớp dữ liệu trong GIS và rút ra thông tin mới. Ở mức cao hơn, kỹ năng lập trình, thống kê, xây dựng mô hình không gian, học máy và học sâu ngày càng cần thiết.
Kiến thức về lĩnh vực ứng dụng cũng quan trọng không kém. Nếu nghiên cứu rừng, đồng cỏ hoặc cháy rừng, người làm khoa học không gian cần học thêm về sinh thái, môi trường và quản lý cháy. Một dự án thường quy tụ chuyên gia viễn thám, lâm nghiệp, môi trường, quản lý thiên tai, toán học và phát triển phần mềm.
Với những người thích bản đồ, dữ liệu, công nghệ và muốn giải quyết các vấn đề môi trường có quy mô lớn, khoa học không gian là một hướng đi giao thoa đáng cân nhắc. Lĩnh vực này không chỉ dành cho người xuất phát từ địa lý hay môi trường; người học IT hoặc AI cũng có thể tham gia nếu bổ sung hiểu biết về dữ liệu không gian và bối cảnh ứng dụng.
Mời quý vị nhấn vào phần Audio để nghe toàn bộ câu chuyện của Trung Nguyễn.
(*Quan điểm và trải nghiệm được chia sẻ trong câu chuyện này chỉ mang tính chất cá nhân. Chúng tôi không ủng hộ hay quảng bá bất kỳ tổ chức giáo dục, dịch vụ tài chính hoặc tư vấn cụ thể nào. Người đọc nên tự nghiên cứu và tìm kiếm lời khuyên chuyên nghiệp khi cần thiết.)
Đồng hành cùng chúng tôi tại SBS Vietnamese Facebook và cập nhật tin tức ở sbs.com.au/vietnamese
Chúng tôi cũng có mặt trên YouTube
Nghe SBS Tiếng Việt trên ứng dụng miễn phí SBS Audio, tải về từ App Store hay Google Play
