1. Tên sản phẩm: Ứng dụng công nghệ tiên tiến và AI nâng cao hiệu quả giám sát rạn san hô ở Việt Nam
2. Xuất xứ: Kết quả này được thực hiện trong khuôn khổ Nhiệm vụ HTQT giữa Viện Hải dương học (IO) và Viện Khoa học biển Australia (AIMS) trong khuôn khổ “Sáng kiến tài nguyên biển – MRI” của Chính phủ Australia. Nhiệm vụ này do PGS.TS. Nguyễn Văn Long (IO) Cchủ trì phía Việt Nam, được thực hiện từ tháng 10/2023 đến tháng 4/2025 với kinh phí là 315.400 đôla Úc, khoảng 5,031 tỷ VNĐ do phía Úc tài trợ hoàn toàn.
3. Giới thiệu tóm tắt về sản phẩm: Các kỹ thuật giám sát rạn san hô truyền thống như kéo ván (Manta tow), khung vuông (Quadrats) và mặt cắt đường thẳng (Line Intercept Transects – LIT) hoặc mặt cắt điểm (Point Intercept Transects – PIT; ReefCheck) đang được sử dụng trên thế giới hiện nay đòi hỏi cần có nguồn nhân lực chuyên môn; tốn kém nhiều chi phí và mất nhiều thời gian để tổng hợp, phân tích dữ liệu; tạo ra sai số khá lớn do những hạn chế về kỹ năng giữa những người thu thập số liệu nên kết quả tạo ra có độ tin cậy chưa cao và thiếu đồng bộ. Vì vậy, ứng dụng công nghệ mới ReefCloud và ReefScan với sự hỗ trợ của AI để phân tích dữ liệu sẽ góp phần khắc phục được những hạn chế nói trên.

Trong khuôn khổ của Nhiệm vụ, 3 chuyên gia IO được AIMS đào tạo chuyên sâu và hoàn toàn chủ động nắm bắt cách vận hành các công nghệ mới, đồng thời phối hợp cùng với AIMS tập huấn sử dụng công nghệ cho 40 cán bộ khoa học khác từ các viện nghiên cứu, trường đại học (IO; IMER; RIMF; IMGG; TT Nhiệt đới Việt-Nga, CN ven biển; Viện KH MT, Biển và Hải đảo-MONRE; Trường ĐH KH Huế), cán bộ quản lý của 10 Khu bảo tồn biển (KBTB) (Bái Tử Long, Bạch Long Vĩ, Cồn Cỏ, Cù Lao Chàm, Lý Sơn, Nha Trang, Núi Chúa, Hòn Cau, Côn Đảo và Phú Quốc) và doanh nghiệp du lịch (Ocean World). Nguồn nhân lực được đào tạo từ Nhiệm vụ này sẽ tiếp tục thực hiện nhằm xây dựng được nguồn dữ liệu thống nhất và đồng bộ, có độ tin cậy và đạt chuẩn quốc tế, phục vụ cho phân tích và đánh giá xu thế biến động dưới các tác động và đề xuất các giải pháp quản lý thích ứng, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý và sử dụng bền vững tài nguyên rạn san hô ở Việt Nam trong tương lai.

4. Ý nghĩa về mặt thực tiễn: Tại các hội thảo tập huấn đào tạo kỹ thuật và công bố kết quả, các chuyên gia và cán bộ quản lý của Việt Nam đều cho rằng việc ứng dụng công nghệ mới kết hợp với AI là phù hợp, góp phần nâng cao năng lực và mang lại hiệu quả cho công tác giám sát rạn san hô tại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu điển hình ứng dụng công nghệ nói trên để đánh giá và đưa ra khuyến nghị nhanh về tình trạng san hô bị tẩy trắng (coral bleaching) vào tháng 6/2024 giúp BQL Vườn Quốc gia Côn Đảo ban hành kịp thời Thông báo số 42/TB-VQG ngày 28/6/2024 tạm thời hạn chế hoạt động du lịch lặn ngắm nhằm tạo điều kiện cho rạn san hô phục hồi, và điều này chưa từng có tiền lệ trong công tác quản lý tại Việt Nam. Trong năm 2025, IO cùng với 8 KBTB đã ứng dụng công nghệ thu thập dữ liệu và xử lý ảnh chụp với sự hỗ trợ của AI trên nền tảng ReefCloud tại nhiều địa phương trên cả nước, gồm Bái Tử Long (5 điểm rạn và 476 ảnh), Cù Lao Chàm (10 điểm, 2.860 ảnh), Lý Sơn (9 điểm, 3.396 ảnh), Nha Trang (7 điểm, 2.262 ảnh), Núi Chúa (6 điểm, 1.920 ảnh), Hòn Cau (6 điểm, 1.532 ảnh), Côn Đảo (10 điểm, 3.040 ảnh) và Phú Quốc (10 điểm, 3.200 ảnh) (tham khảo tại http://reefcloud.ai). Hiện nay, các KBTB đang phân tích dữ liệu và xây dựng báo cáo giám sát rạn san hô của địa phương, trong đó một số KBTB trước đây chưa thực hiện được.
5. Ý nghĩa về mặt khoa học: Có thể nói, việc ứng dụng công nghệ tiên tiến ReefCloud và ReefScan với sự hỗ trợ của AI trong giám sát rạn san hô (RSH) mới chỉ được AIMS phát triển và đưa vào sử dụng tại Úc từ năm 2019, được ứng dụng tại một số quốc gia và vùng lãnh thổ kể từ năm 2022, tuy nhiên đây là điều hoàn toàn mới đối với Việt Nam và nhiều quốc gia khác. Việc ứng dụng các công nghệ này đã và đang góp phần giúp Việt Nam chủ động hòa nhập với quốc tế, chính xác và chuẩn hóa nguồn dữ liệu giám sát rạn san hô, làm nền tảng cho việc xây dựng các báo cáo giám sát quốc gia và tại các địa phương có độ tin cậy và phù hợp với tiêu chuẩn thế giới trong thời gian tới.
6. Ý nghĩa đối với kinh tế – xã hội: Bên cạnh việc tạo ra nguồn dữ liệu đồng bộ và có độ tin cậy cao, việc ứng dụng công nghệ mới này góp phần giảm chi phí thời gian và nguồn nhân lực, tăng hiệu suất phân tích và xử lý dữ liệu (tốc độ xử lý nhanh gấp 700 lần so với các phương pháp thông thường), đồng thời có thể chuyển giao cho các KBTB hoặc địa phương khác trong cả nước với sự hướng dẫn của đội ngũ chuyên gia có chuyên môn và kinh nghiệm của IO đã được AIMS đào tạo chuyên sâu.
7. Triển vọng nhân rộng các kết quả/sản phẩm trong tương lai: Các đơn vị nói trên cam kết sẽ tiếp tục thực hiện trong những năm tiếp theo đã cho thấy tìềm năng nhân rộng và ứng dụng của công nghệ này tại Việt Nam trong tương lai.