Làm sáng tỏ tai biến địa chất trong đới đứt gãy Điện Biên - Lai Châu, đánh giá được nguy cơ tai biến địa chất (động đất, trượt đất) với sự hỗ trợ của học máy, trí tuệ nhân tạo.

Về khoa học: Bằng phân tích tài liệu viễn thám, đặc điểm địa chất – kiến tạo, địa hình địa mạo khu vực đới đứt gãy Điện Biên – Lai Châu (ĐB-LC) và lân cận, đề tài đã xác định được các phân đoạn đứt gãy hoạt động và sinh chấn ảnh hưởng tới khu vực nghiên cứu. Đã thành lập được các sơ đồ đánh giá nguy hiểm động đất theo hai phương pháp đánh giá theo xác suất và tất định tỉ lệ 1:250.000. Với sự hỗ trợ của học máy, trí tuệ nhân tạo, đề tài đã xây dựng thành công quy trình và sơ đồ dự báo nguy cơ trượt lở tỷ lệ 1:50.000 khu vực TX. Mường Lay và Sìn Hồ với độ chính xác cao (ước lượng độ chính xác theo ACC = 92.86%, AUC = 0.982). Nguy cơ trượt lở cao đến rất cao được dự báo tập trung tại khu vực dọc các đới đứt gãy chính, đặc biệt ở dọc đới đứt gãy ĐB-LC và cạnh các đường giao thông chính. Mô hình kết hợp BFPA cho kết quả dự báo cao nhất đối với khu vực nghiên cứu được khuyến nghị ứng dụng cho các khu vực khác có điều kiện tương tự.
Về ứng dụng: Các kết quả của đề tài có khả năng ứng dụng trong công tác quy hoạch, xây dựng phục vụ phòng tránh thiên tai do động đất và trượt lở gây ra tại khu vực nghiên cứu.

Sản phẩm của đề tài:

- Các bài báo đã công bố (liệt kê)
Công bố 02 bài trên tạp chí quốc tế thuộc danh mục SCI-E:
1. Binh Thai Pham, Tran Van Phong, Trung Nguyen-Thoi, Phan Trong Trinh, Quoc Cuong Tran, Lanh Si Ho, Sushant K. Singh, Tran Thi Thanh Duyen, Loan Thi Nguyen, Huy Quang Le, Hiep Van Le, Nguyen Thi Bich Hanh, Nguyen Kim Quoc, Indra Prakash, 2020. GIS-based ensemble soft computing models for landslide susceptibility mapping. Advances in Space Research 66 (2020) 1303–1320.
2. Nguyen Van Dung, Nguyen Hieu, Tran Van Phong, Mahdis Amiri, Romulus Costache, Nadhir Al-Ansari, Indra Prakash, Hiep Van Le, Hanh Bich Thi Nguyen, Binh Thai Pham, 2021. Exploring novel hybrid soft computing models for landslide susceptibility mapping in Son La hydropower reservoir basin. Geomatics, Natural Hazards and Risk 2021, Vol. 12, No. 1, 1688–1714.
Công bố 01 bài trên tạp chí thuộc danh mục ESCI/SCOPUS (VAST1):
1. Tran Van Phong, Hai-Bang Ly, Phan Trong Trinh, Indra Prakash, Dao Trung Hoan, 2020. Landslide susceptibility mapping using Forest by Penalizing Attributes (FPA) algorithm based machine learning approach. Vietnam Journal of Earth Sciences 42 (3): 237-246.
Công bố 01 Chapter:
1. Tran Van Phong, Nguyen Duc Dam, Phan Trong Trinh, Nguyen Van Dung, Nguyen Hieu, Cuong Quoc Tran, Tung Duc Van, Quan Cong Nguyen, Indra Prakash, Binh Thai Pham, 2022. GIS-Based Logistic Regression Application for Landslide Susceptibility Mapping in Son La Hydropower Reservoir Basin. Published in: CIGOS 2021, Emerging Technologies and Applications for Green Infrastructure. Lecture Notes in Civil Engineering. Springer publisher.
- Các sản phẩm cụ thể (mô tả sản phẩm, nơi lưu giữ)
1. Sơ đồ đứt gãy hoạt động và đứt gãy sinh chấn, tập trung cho vùng chìa khóa (Sơ đồ tỷ lệ 1:250.000 lưu trữ định dạng phần mềm Arcmap tại Viện Địa chất)
2. Sơ đồ đánh giá nguy hiểm động đất (Các sơ đồ tỷ lệ 1:250.000 đánh giá nguy hiểm động đất theo các kịch bản xác suất vượt quá 10%, 5%, 2%, 1%, 0,5% trong 50 năm ứng với các chu kỳ lặp lại 475, 975, 2475, 4975, 9975 năm và theo tất định. Các sơ đồ lưu trữ định dạng phần mềm Arcmap).
3. Sơ đồ đánh giá nguy cơ trượt đất từ các thuật toán học máy, trí tuệ nhân tạo, chọn vùng chìa khóa (Sơ đồ dự báo nguy cơ trượt lở đất tỷ lệ 1:50.000 khu vực TX. Mường Lay (Điện Biên) và huyện Sìn Hồ (Lai Châu), sơ đồ lưu trữ định dạng phần mềm Arcmap tại Viện Địa chất)

- Các kết quả của đề tài bước đầu đánh giá chi tiết các nguồn đứt gãy sinh chấn và sử dụng mô hình suy giảm động đất mới trong đánh giá nguy hiểm động đất tại khu vực đới đứt gãy ĐB-LC và lân cận. Đề tài đã xây dựng quy trình chi tiết dự báo nguy cơ trượt lở đất ứng dụng học máy, trí tuệ nhân tạo và lần đầu tiên yếu tố nguy hiểm động đất được xét đến trong đánh giá trượt lở tại khu vực đới đứt gãy ĐB-LC và lân cận.

Kết quả nghiên cứu của đề tài có thể được áp dụng trong thực tiễn, làm tài liệu tham khảo trong giảng dạy tại các trường đại học.