Quản lý giao thông bằng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu thời gian thực

một giờ trướcBài gốc

Dự báo chủ động

Trong giai đoạn trước, các giải pháp giảm thiểu UTGT của Hà Nội chủ yếu tập trung vào việc gia tăng năng lực hạ tầng. Nhưng giờ đây, sự đột phá phải đến từ: Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu thời gian thực trong hệ thống giao thông thông minh (ITS).

Việc chuyển đổi sang một mô hình quản lý dựa trên công nghệ không chỉ là lựa chọn mà là yêu cầu tiên quyết để biến mạng lưới giao thông Hà Nội từ một thực thể tĩnh thành một hệ thống vận hành linh hoạt, thích ứng và dự báo được.

Việc áp dụng công nghệ thời gian thực phải gắn liền với các mục tiêu chiến lược cụ thể, đặc biệt trong bối cảnh ưu tiên phát triển GTCC và giao thông xanh.

Mạng lưới giao thông Hà Nội hiện tại dù đã được cải thiện, vẫn phụ thuộc phần lớn vào các hệ thống tín hiệu điều khiển theo thời gian cố định hoặc bán cảm ứng. Các chu kỳ đèn giao thông được lập trình dựa trên dữ liệu lưu lượng lịch sử và giả định về hành vi giao thông ổn định.

Vấn đề lớn nhất của giao thông Hà Nội chính là sự hỗn loạn và không thể đoán trước. Dòng phương tiện xe máy lớn, các sự cố nhỏ lẻ, hay những tình huống đột ngột về thời tiết, sự kiện đều có thể làm thay đổi lưu lượng di chuyển theo từng phút. Hệ thống cũ hoàn toàn bất lực trước những biến động này, dẫn đến sự thiếu đồng bộ, tắc nghẽn cục bộ rồi lan truyền thành tắc nghẽn toàn mạng lưới giao thông.

Việc chuyển đổi sang quản lý bằng dữ liệu thời gian thực chính là chấp nhận một tư duy mới: Sử dụng năng lực tính toán vượt trội của máy móc để liên tục điều chỉnh, tối ưu hóa mọi quyết định điều khiển, thay vì trông chờ vào những giải pháp thủ công hoặc đã lỗi thời.

Sự chuyển đổi này đòi hỏi phải hình thành một Trung tâm Điều hành giao thông thông minh (TMC) tập trung - nơi được coi là bộ não số, xử lý thông tin từ toàn bộ mạng lưới giao thông. TMC phải hoạt động như một hệ thống mạng lưới, nơi mà các cảm biến đóng vai trò là dây thần kinh, truyền tín hiệu liên tục để TMC có thể đưa ra phản ứng thần kinh vận động gần như tức thời.

Để hệ thống TMC vận hành hiệu quả, cần xây dựng một kiến trúc dữ liệu và điều khiển phức tạp, vượt xa các hệ thống giám sát camera thông thường. Kiến trúc này được hình thành từ ba trụ cột công nghệ chính.

Một là “Thu thập dữ liệu và cảm biến thông minh” - yếu tố then chốt để có quyết định điều khiển giao thông thời gian thực. Hà Nội cần triển khai đồng bộ nhiều loại cảm biến tiên tiến, không chỉ là camera CCTV, mà còn phải có Camera AI với khả năng phân tích hình ảnh và nhận diện vật thể, giúp đếm chính xác số lượng phương tiện, phân loại ô tô, xe máy; nhận diện các hành vi bất thường ảnh hưởng đến lưu thông như: dừng đỗ trái phép, hay tai nạn.

Đặc biệt, việc tận dụng dữ liệu xe di động từ các thiết bị GPS trên taxi, xe buýt, và các ứng dụng gọi xe sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện về tốc độ và thời gian di chuyển thực tế của người dân trên toàn mạng lưới.

Hai là “Bộ não AI để mô hình hóa dự báo và điều khiển thích ứng” xử lý dữ liệu thô thu thập được bằng các thuật toán trí tuệ nhân tạo và học máy để chuyển thành thông tin hữu ích và mang tính dự báo. TMC không chỉ xử lý dữ liệu lớn mà còn thực hiện phân tích dự báo. Các mô hình này có thể nhận diện các điểm nóng UTGT tiềm năng dựa trên sự gia tăng lưu lượng bất thường, dự đoán các nút giao nào sẽ bị tắc nghẽn trong 5 - 15 phút tới, và chủ động đưa ra kịch bản điều khiển trước khi tắc nghẽn xảy ra.

Các hệ thống khi được tùy biến cho điều kiện giao thông hỗn hợp của Hà Nội, sẽ thay đổi liên tục độ dài chu kỳ đèn và thứ tự pha đèn tại các nút giao trong một khu vực lớn nhằm đảm bảo mỗi phương tiện di chuyển qua giao lộ một cách hiệu quả nhất, giảm thiểu tối đa thời gian chờ và tăng khả năng thông hành của toàn tuyến.

Ba là “Tích hợp đa nền tảng và an toàn dữ liệu”. TMC phải là trung tâm tích hợp mọi dữ liệu liên quan như: hệ thống giám sát môi trường; hệ thống quản lý giao thông công cộng (GTCC); dữ liệu từ các lực lượng phản ứng khẩn cấp (cảnh sát, cứu hỏa). Tuy nhiên, với lượng dữ liệu lớn và nhạy cảm, việc đảm bảo an ninh mạng và bảo mật dữ liệu là yếu tố sống còn, tránh việc dữ liệu bị rò rỉ hoặc hệ thống bị tấn công mạng làm tê liệt.

Tối ưu hóa chuyển động đô thị

Việc áp dụng công nghệ thời gian thực phải gắn liền với các mục tiêu chiến lược cụ thể, đặc biệt trong bối cảnh ưu tiên phát triển GTCC và giao thông xanh. ITS phải phục vụ cho chiến lược chuyển đổi từ xe cá nhân sang GTCC. Hệ thống ưu tiên tín hiệu xe buýt cần được triển khai trên toàn mạng lưới.

Khi xe buýt, đặc biệt là các tuyến buýt nhanh và xe trung chuyển đến nhà ga đường sắt đô thị tiếp cận giao lộ, hệ thống cần đảm bảo ưu tiên tối đa cho chúng bằng cách kéo dài đèn xanh hoặc rút ngắn đèn đỏ cho phương tiện khác. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian hành trình của xe buýt, làm cho GTCC trở nên nhanh chóng và đáng tin cậy hơn hẳn so với xe máy hay ô tô cá nhân.

Mặt khác, trong môi trường giao thông phức tạp như Hà Nội, một vụ va chạm nhỏ cũng có thể gây ra UTGT kéo dài hàng giờ. Hệ thống AI tại TMC phải có khả năng tự động phát hiện sự cố ngay khi nó vừa xảy ra, đồng thời tự động kích hoạt một chuỗi hành động: điều chỉnh tín hiệu giao thông trên các tuyến đường lân cận để chuyển hướng hoặc giảm tải; điều động CSGT và xe cứu hộ đến hiện trường theo lộ trình tối ưu nhất, giảm thiểu thời gian phong tỏa và xử lý hiện trường.

Bên cạnh đó, thông tin giao thông phải được dân chủ hóa. Dữ liệu thời gian thực không chỉ phục vụ cho hệ thống điều khiển mà còn phải được cung cấp minh bạch và kịp thời cho người dân thông qua ứng dụng di động, màn hình thông báo điện tử lớn tại trên tuyến đường chính, và các phương tiện truyền thông khác. Mục tiêu là xây dựng nền tảng tích hợp thông tin tất cả các phương thức di chuyển vào một ứng dụng duy nhất, giúp người dân dễ dàng lập kế hoạch, đặt vé và thanh toán cho hành trình liên tục, tối ưu và hiệu quả nhất.

Quá trình chuyển đổi sang ITS thời gian thực là một cam kết dài hạn và đòi hỏi vượt qua nhiều rào cản. Đầu tiên là bài toán vốn và công nghệ. Chi phí đầu tư ban đầu cho hệ thống cảm biến AI, máy chủ xử lý dữ liệu lớn và phát triển các thuật toán là rất lớn. Hà Nội cần có cơ chế thu hút đầu tư theo hình thức đối tác công - tư và hợp tác quốc tế để đảm bảo nguồn vốn và chuyển giao công nghệ.

Thứ hai là thách thức về chính sách và sự đồng bộ liên ngành. Hệ thống TMC cần tích hợp dữ liệu từ nhiều sở ngành khác nhau, đòi hỏi một nghị quyết mạnh mẽ của chính quyền TP về việc tiêu chuẩn hóa giao thức dữ liệu và đảm bảo sự phối hợp hành động giữa các cơ quan.

Cuối cùng và quan trọng nhất là nguồn nhân lực. Vận hành một hệ thống ITS đòi hỏi đội ngũ kỹ sư, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia vận tải được đào tạo chuyên sâu về AI, mô hình hóa và tối ưu hóa hệ thống. Việc đào tạo, thu hút và giữ chân nhân tài công nghệ là yếu tố then chốt để đảm bảo hệ thống không chỉ được lắp đặt mà còn được duy trì và phát triển hiệu quả.

Hà Nội không thể giải quyết bài toán UTGT bằng các công cụ quản lý của thế kỷ trước. Cuộc cách mạng về ITS dựa trên dữ liệu thời gian thực là con đường duy nhất để Thủ đô tiến tới một tương lai bền vững, nơi tắc nghẽn không còn là nỗi ám ảnh thường nhật.

Bằng cách xây dựng TMC làm trung tâm, áp dụng AI để điều khiển thích ứng, và ưu tiên tuyệt đối cho GTCC, Hà Nội sẽ có trong tay một công cụ quản lý mạnh mẽ, linh hoạt, đủ sức tối ưu hóa từng chuyển động nhỏ nhất trên toàn mạng lưới. Đây chính là bước nhảy vọt chiến lược, sớm đưa Hà Nội trở thành một đô thị thông minh và đáng sống.

Chuyên gia giao thông, thạc sĩ Lê Trung Hiếu

Nguồn KTĐT : https://kinhtedothi.vn/quan-ly-giao-thong-bang-tri-tue-nhan-tao-va-du-lieu-thoi-gian-thuc.916483.html