Cháy rừng và bài toán chia ba xe cứu hỏa cho năm đám cháy

Có năm đám cháy bùng lên cùng một lúc. Bạn chỉ có ba đội cứu hỏa. Bạn cho họ đi đâu trước?

Nghe như một câu đố vui, nhưng đây là câu hỏi có thật. Người chỉ huy chữa cháy rừng phải trả lời nó giữa khói, giữa gió, và đôi khi chỉ trong vài giây. Trả lời đúng thì cứu được một khu rừng và một xóm nhà. Trả lời sai thì lửa đi vòng qua lưng đội cứu hỏa.

Vậy họ dựa vào cái gì để quyết? Một nhóm nghiên cứu ở Canada vừa dành hai năm để đi tìm câu trả lời cho chính câu hỏi đó.

Một mùa cháy rộng hơn cả một đất nước

Trước hết là một con số khó tin. Mùa cháy rừng năm 2023 ở Canada đã thiêu rụi hơn 18,5 triệu hecta rừng, tức khoảng 45,7 triệu mẫu Anh.

Con số đó lớn tới mức khó hình dung, nên hãy so thế này: vùng cháy ấy rộng hơn cả diện tích nước Hy Lạp. Cả một quốc gia. Trong một mùa hè.

Những đám cháy như vậy đang xảy ra thường hơn, và khó đoán hơn. Cách làm cũ là dựa vào kinh nghiệm của người chỉ huy, ai từng chữa nhiều đám cháy thì đoán giỏi hơn. Nhưng khi lửa cháy ở mười nơi cùng lúc, kinh nghiệm một người không theo kịp nữa.

Bốn người và 464 bài nghiên cứu

Ở Đại học UBC Okanagan, thuộc Khoa Quản trị, có một nhóm bốn người quyết định tổng kết lại toàn bộ chuyện này. Điều thú vị là hai người trong nhóm vẫn còn là sinh viên đại học: Paria Rostamian và Kibele Sebnem Yildirim. Hai người còn lại là TS. Amin Ahmadi Digehsara và TS. Amir Ardestani-Jaafari.

Họ làm một việc rất kiên nhẫn. Họ lục ra 464 tài liệu, đọc, lọc, rồi giữ lại 177 nghiên cứu đã được các nhà khoa học khác thẩm định. Toàn bộ số nghiên cứu ấy trải dài từ năm 2000 tới năm 2024, tức là gần một phần tư thế kỷ. Kết quả được đăng trên tạp chí Operations Research Forum năm 2026.

Tất cả 177 nghiên cứu đó cùng bàn về một chuyện: dùng toán để giúp người ta quyết định trước khi cháy, trong lúc cháy, và sau khi cháy.

Vận trù học, hay môn chia đồ sao cho khéo

Ngành toán đó có tên là vận trù học. Cái tên nghe xa lạ, nhưng ý tưởng thì bạn đã làm rồi.

Vận trù học là môn tìm cách chia nguồn lực có hạn sao cho được nhiều nhất. Nhà bạn có một cái nồi và bốn món cần nấu, bạn nấu món nào trước? Lớp bạn có sáu bạn và ba cái chổi, chia sao cho quét xong sân nhanh nhất? Đó chính là vận trù học ở cỡ nhỏ. Còn ở cỡ lớn thì nó là ba xe cứu hỏa và năm điểm cháy.

Cái hay là máy tính có thể chạy thử hàng nghìn tình huống trước, khi trời còn chưa cháy gì cả. Đến lúc lửa lên thật, người chỉ huy không phải đoán mò.

Nhóm nghiên cứu tìm ra ba nhóm cách làm chính.

Nhóm thứ nhất là mô phỏng, tức là dựng lại đám cháy trong máy tính rồi thử xem lửa lan thế nào và đội cứu hỏa chặn ở đâu thì hiệu quả.

Nhóm thứ hai là tính sẵn cho nhiều kịch bản. Gió có thể đổi hướng, trời có thể mưa, cũng có thể nắng gắt thêm ba ngày. Máy tính tính cho tất cả các khả năng đó, kể cả khả năng xấu nhất, rồi tìm cách xếp đội hình chịu được cả những ngày xui.

Nhóm thứ ba là chẻ nhỏ bài toán. Có những bài toán lớn tới mức máy tính chạy mãi không ra. Vậy thì người ta cắt nó thành nhiều bài nhỏ, giải từng phần, rồi ghép lại.

Chỗ vướng nằm ở đâu

Đây mới là phần bất ngờ. Nhóm nghiên cứu kết luận rằng ngành này đã lớn rất nhanh, nhưng phần lớn những mô hình giỏi nhất vẫn nằm trong tạp chí, chưa ra tới hiện trường.

Có hai chỗ vướng.

Chỗ thứ nhất là dữ liệu. Muốn máy tính đoán đúng thì phải cho nó biết rừng đang ra sao. Nhưng đo rừng bằng tia laser từ máy bay, gọi là LiDAR, thì rất đắt. Ảnh vệ tinh thì chỗ có chỗ không. Còn dữ liệu gửi về ngay từ vùng đang cháy lại hay sai, vì khói và lửa làm hỏng thiết bị. TS. Ahmadi Digehsara nói thẳng rằng nhiều mô hình được xây và công bố như một bản mẫu, chứ không phải một công cụ mà cơ quan chữa cháy dùng được thật.

Chỗ thứ hai còn thú vị hơn: mô hình phải giải thích được. Nếu máy tính bảo "đưa đội hai sang sườn đồi phía tây" mà không nói vì sao, người lính cứu hỏa đang đứng trước biển lửa sẽ không dám tin. Họ chỉ có vài giây để quyết. Một câu trả lời không giải thích được thì không dùng được.

Vì vậy nhóm đề nghị ba việc: làm những bộ dữ liệu cháy rừng dùng chung và mở, để các nhóm nghiên cứu so kết quả với nhau trên cùng một tình huống; cho nhà nghiên cứu và cơ quan chữa cháy làm việc cùng nhau lâu dài, thử mô hình trong điều kiện thật trước khi đem ra dùng; và tập trung làm những hệ thống minh bạch, nói rõ được lý do. Như Rostamian nói, công cụ thì đã có sẵn rồi, thứ còn thiếu là cây cầu nối từ phòng nghiên cứu ra tới hiện trường.

Bạn tự dựng một mô hình được, bằng giấy kẻ ô

Đây là việc bạn làm được ngay hôm nay, và nó đúng là việc các nhà nghiên cứu đang làm.

Lấy một tờ giấy kẻ ô. Tô một số ô màu xanh, đó là cây. Tô vài ô màu nâu, đó là nhà. Chọn một ô làm điểm cháy đầu tiên. Chọn một hướng gió, ví dụ gió thổi sang phải.

Mỗi lượt, gieo một con xúc xắc. Nếu ra số chẵn, lửa lan sang ô kế bên theo hướng gió. Nếu ra số lẻ, lửa lan sang một ô bất kỳ chạm vào nó. Cứ thế cho tới khi không còn gì để cháy.

Bây giờ tới phần khó. Trước khi bắt đầu, bạn được đặt ba ô "đội cứu hỏa". Lửa gặp ô đó thì dừng lại. Chơi vài ván với vài cách đặt khác nhau, rồi đếm xem cách nào cứu được nhiều ô nhất.

Bạn vừa làm đúng thứ mà nhóm ở UBC Okanagan nghiên cứu, chỉ khác một điều: máy tính của họ chạy hàng nghìn ván cùng một lúc.

Và đây là câu hỏi để bạn nghĩ tiếp. Nếu bạn không biết gió sẽ đổi hướng nào, bạn sẽ đặt ba đội cứu hỏa sao cho cứu được thật nhiều trong ván may mắn nhất, hay sao cho không mất quá nhiều trong ván xui nhất?

Chưa ai có câu trả lời chắc chắn cho câu hỏi đó. Kể cả các nhà khoa học.

Lưu ý

Bài viết dựa trên tin khoa học đã công bố, viết lại cho bạn đọc nhỏ tuổi. Có chỗ nào con muốn tìm hiểu thêm thì rủ bố mẹ đọc cùng nhé.