Trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng khắc nghiệt, Ấn Độ – quốc gia có hơn 1,4 tỷ dân – đang bước vào một giai đoạn sinh tử với nắng nóng đô thị. Nhưng điều đáng chú ý không nằm ở con số nhiệt độ chạm ngưỡng 45 độ C, mà ở cách New Delhi – thủ đô đông dân và phức tạp bậc nhất nước này – biến công nghệ thành công cụ đo lường bất công khí hậu.
Thay vì đưa ra khuyến cáo mơ hồ như "uống nhiều nước" hay "tránh ra ngoài giữa trưa", chính quyền và các tổ chức dân sự ở Ấn Độ đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu vệ tinh và bản đồ rủi ro vi mô để định nghĩa lại một câu hỏi tưởng chừng đơn giản: Ai đang chịu nóng nhất – và tại sao?
Nắng nóng không ảnh hưởng đồng đều lên mọi người. Một người ngồi điều hòa tại khu văn phòng hiện đại New Delhi và một đứa trẻ sống dưới mái tôn cạnh bãi rác phải đối mặt với hai thế giới nhiệt khác nhau – một bên là khó chịu, bên kia là sinh tử.
Đó chính là lý do nhóm SEEDS và Chintan tập trung vào việc thu thập dữ liệu "nhiệt độ thật sự" – không chỉ là con số ngoài trời, mà là nhiệt độ bên trong các loại nhà phổ biến ở khu dân cư thu nhập thấp: mái tôn, mái ngói, nhựa và bê tông. Dữ liệu này sau đó được đưa vào mô hình Sunny Lives – một AI do SEEDS phối hợp Microsoft phát triển – để đánh giá rủi ro nhiệt theo từng loại vật liệu xây dựng.
Sự kết hợp giữa AI và hình ảnh vệ tinh cho phép mô hình này suy luận: Với một tòa nhà cụ thể, không cần cảm biến, vẫn có thể ước đoán chính xác nhiệt độ bên trong là bao nhiêu – một bước tiến lớn trong quản lý rủi ro khí hậu đô thị.
Kế hoạch chống nóng của New Delhi năm 2025 hướng tới việc tạo ra bản đồ nhiệt độ mặt đất cấp phường. Tuy nhiên, như chuyên gia địa lý Raj Bhagat Palanichamy từ WRI India chỉ ra, nhiều dữ liệu hiện nay vẫn dựa vào hệ thống viễn thám nông nghiệp, không đủ độ chính xác để phản ánh sự phức tạp của cảnh quan đô thị – nơi những mái nhà, vật liệu xây dựng và luồng khí bị bóp méo bởi bê tông hóa.
Việc phụ thuộc vào dữ liệu không tối ưu có thể khiến các chính sách phòng nóng sai lệch trọng tâm: hỗ trợ nơi "dễ thấy" thay vì nơi "nóng nhất". Đây chính là khoảng trống mà AI có thể lấp đầy bằng khả năng phân tích vi mô, địa phương hóa quyết định – điều mà các hệ thống cảnh báo truyền thống khó làm được.
AI và vệ tinh có thể xác định từng mái tôn đang nung nóng người dân, từng khu chợ đáng ra nên đổi giờ mở cửa. Nhưng khi dữ liệu đã rõ ràng, vấn đề còn lại là ý chí chính trị và năng lực hành chính. Dù nhà chức trách New Delhi hứa hẹn nhiều biện pháp như lắp 3.000 máy làm mát hay tạo nơi tránh nóng cho người vô gia cư, phần lớn vẫn chưa được thực hiện – một minh chứng cho khoảng cách giữa công nghệ và hành động.
Bài học từ New Delhi không nằm ở việc AI "giúp chúng ta hiểu nóng hơn", mà ở chỗ AI đang buộc các đô thị phải đối mặt với câu hỏi khó chịu: Ai đang phải trả giá cho sự phát triển? Những người thu gom rác, người bán hàng rong, công nhân ngoài trời – họ đang phải hứng chịu cái nóng không chỉ của khí hậu, mà của sự lãng quên.
Với AI, các nhà quản lý không còn có thể viện lý do "không biết ở đâu nóng nhất". Khi mọi mái nhà, mọi loại vật liệu đều có thể được định vị và đánh giá nhiệt, việc không hành động là một lựa chọn, không phải là thiếu thông tin.
AI và dữ liệu vệ tinh không thể tự mình cứu người khỏi nắng nóng. Nhưng chúng có thể làm rõ ai đang bị tổn thương, ở đâu, và tại sao. Với các thành phố như New Delhi – nơi chênh lệch giàu nghèo và hạ tầng phi chính thức là thực tế phổ biến – công nghệ không chỉ là giải pháp, mà là lời nhắc: đã đến lúc hành động công bằng với dữ liệu công bằng.