Bạn có muốn biết cách "AI dự báo giao thông giờ cao điểm" hoạt động như thế nào không? Hãy cùng INVIAI khám phá sâu hơn trong bài viết này để tìm câu trả lời!
Ở các thành phố đông đúc, các tuyến đường cao tốc và phố thường biến thành bãi đỗ xe vào giờ cao điểm – một vấn đề gây bức xúc và tốn kém. Các nghiên cứu ước tính rằng ùn tắc giao thông gây thiệt hại cho nhiều nền kinh tế khoảng 2% GDP. Tại Mỹ, ví dụ, người lái xe trung bình mất khoảng 43 giờ mỗi năm chỉ để kẹt xe.
Thời gian lãng phí này cũng đồng nghĩa với hàng tỷ đô la bị mất do giảm năng suất, tiêu hao thêm nhiên liệu và tăng ô nhiễm cũng như áp lực lên sức khỏe con người.
Để giải quyết vấn đề này, các nhà quy hoạch giao thông đang chuyển sang sử dụng trí tuệ nhân tạo. Bằng cách dự báo nơi và thời điểm xảy ra ùn tắc, các hệ thống AI nhằm mục đích làm mượt lưu lượng giao thông trước khi xảy ra tình trạng chậm trễ.
Các dự báo giao thông hiện đại dựa trên dữ liệu lớn. Chúng thu thập một lượng lớn thông tin về các tuyến đường: số lượng và tốc độ từ cảm biến và camera, dấu vết GPS từ điện thoại thông minh và phương tiện, thậm chí cả các yếu tố bên ngoài như thời tiết hoặc sự kiện đặc biệt.
Ví dụ, camera giao thông và thiết bị GPS cung cấp dữ liệu trực tiếp mà AI phân tích cùng với các mẫu lịch sử của cùng tuyến đường.
Điều này giúp mô hình “biết” rằng một đoạn đường cao tốc thường chậm lại vào buổi sáng các ngày trong tuần, hoặc một buổi hòa nhạc ở trung tâm thành phố sẽ khiến lượng xe tăng trên một số tuyến phố nhất định. Trên thực tế, các hệ thống như Google Maps kết hợp dữ liệu giao thông thời gian thực với các xu hướng trong quá khứ để dự đoán tình trạng giao thông trong khoảng 10–50 phút tới.
Thực chất, AI đặt câu hỏi: “Dựa trên những gì đang diễn ra và những gì thường xảy ra vào thời điểm này, giao thông sẽ như thế nào trong tương lai gần?”
Các nguồn dữ liệu chính cho mô hình giao thông AI bao gồm:
- Dữ liệu giao thông lịch sử: Tốc độ và lưu lượng trên từng tuyến đường theo thời gian trong ngày/tuần.
- Dữ liệu trực tiếp: Số lượng và tốc độ phương tiện thời gian thực từ cảm biến đường bộ, camera giao thông và thiết bị có GPS.
- Thông tin bên ngoài: Báo cáo thời tiết, cảnh báo tai nạn hoặc công trình, và lịch trình sự kiện đặc biệt.
- Thuật toán học máy: Các mô hình (như mạng nơ-ron) học các mẫu phức tạp từ tất cả các dữ liệu trên.
Các mô hình AI xử lý những dữ liệu này bằng các kỹ thuật tiên tiến. Các phương pháp thống kê truyền thống gặp khó khăn với quy mô và tính biến động lớn của giao thông đô thị, vì vậy các nhà nghiên cứu hiện sử dụng học sâu.
Ví dụ, mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN) hoặc mạng tích chập có thể nắm bắt sự thay đổi giao thông theo thời gian, còn mạng nơ-ron đồ thị (GNN) sử dụng cấu trúc mạng lưới đường bộ một cách rõ ràng.
Trong hệ thống của Google, các đoạn đường gần nhau được nhóm thành “siêu đoạn” và một GNN được huấn luyện trên dữ liệu giao thông để dự đoán thời gian di chuyển cho từng đoạn. Thời gian di chuyển dự đoán (ETA) sau đó được dùng để xếp hạng các tuyến đường khả thi. Sơ đồ dưới đây minh họa quy trình này:
Quy trình dự báo giao thông của Google: dữ liệu tuyến đường và tốc độ được ẩn danh, nhóm thành siêu đoạn, xử lý bởi Mạng Nơ-ron Đồ thị để dự đoán thời gian di chuyển, rồi dùng để xếp hạng các tuyến theo ETA.
Ứng Dụng Thực Tiễn
Dự báo giao thông bằng AI đã được các công ty công nghệ và thành phố trên toàn thế giới áp dụng. Ví dụ, Google Maps tích hợp dữ liệu người dùng trực tiếp và mô hình AI để dự báo ùn tắc.
Nó “ghi nhớ” rằng một tuyến đường cao tốc thường chậm lại từ 6–7 giờ sáng, sau đó kết hợp lịch sử đó với tốc độ hiện tại để dự đoán tình trạng trong tương lai.
Phòng thí nghiệm AI DeepMind (thuộc Google) báo cáo rằng các mô hình ML nâng cao (sử dụng GNN) đã cải thiện độ chính xác ETA lên đến 50% tại các thành phố như Đài Trung và Sydney. Sau nâng cấp này, hơn 97% ETA chuyến đi đạt độ chính xác cao.
Nói cách khác, nếu AI dự đoán tuyến đường của bạn mất 30 phút, thì gần như luôn đúng.
Các nền tảng thương mại khác cũng sử dụng ý tưởng tương tự. Công ty phân tích giao thông INRIX cho biết AI của họ có thể “dự đoán tốc độ giao thông thời gian thực trên tất cả các tuyến đường” bằng cách xử lý dữ liệu hàng thập kỷ.
Inrix tận dụng tiến bộ trong AI và điện toán đám mây để bao phủ cả những con đường nhỏ mà cảm biến truyền thống không thể theo dõi.
Các ứng dụng dẫn đường như Waze (thuộc Google) và Apple Maps cũng sử dụng GPS do người dùng cung cấp và AI để cảnh báo tài xế về các điểm chậm trễ sắp tới, đôi khi đề xuất tuyến đường thay thế trước khi xảy ra ùn tắc.
Các thành phố và cơ quan giao thông cũng đang triển khai AI. Tại Bellevue, Washington, ví dụ, camera tại 40 giao lộ truyền video trực tiếp vào AI để phát hiện điểm nóng ùn tắc theo thời gian thực.
Ở Đan Mạch, hệ thống thành phố sử dụng AI để xử lý lưu lượng giao thông và tự động điều chỉnh thời gian đèn tín hiệu (đèn xanh) dựa trên lưu lượng hiện tại.
Ngay cả đèn giao thông truyền thống cũng trở nên thông minh hơn: Pittsburgh và Los Angeles hiện có đèn tín hiệu thích ứng AI điều chỉnh linh hoạt, giảm thời gian chờ và giữ cho xe cộ di chuyển. Các dự án nghiên cứu cũng đang được tiến hành trên toàn cầu.
Một hợp tác châu Âu–Nhật Bản đang thử nghiệm hệ thống học sâu gọi là TRALICO vừa dự báo ùn tắc vừa điều khiển đèn giao thông tại Istanbul.
Tất cả các ứng dụng thực tế này nhằm mục tiêu dự báo ùn tắc trước để các nhà quy hoạch có thể hành động trước khi xảy ra tắc nghẽn.
Lợi Ích Cho Người Lái Xe Và Thành Phố
Lợi ích của dự báo giao thông chính xác là rất lớn. Đối với người đi lại cá nhân, AI mang lại thời gian di chuyển đáng tin cậy hơn và giảm thời gian ngồi chờ trong giao thông.
Các ứng dụng có thể cảnh báo bạn trước khi xuất phát nếu một tuyến đường sắp ùn tắc, hoặc điều hướng bạn tránh các điểm chậm trễ.
Nghiên cứu cho thấy điều này có thể giúp người lái tiết kiệm hàng giờ mỗi tuần. Hướng dẫn của AI cũng giảm tiêu hao nhiên liệu – không còn phải dừng đèn đỏ lâu hay di chuyển chậm trên đường cao tốc đông đúc giúp tiết kiệm xăng.
Thực tế, một dự án AI của Google báo cáo giảm 30% số lần dừng xe và 10% khí thải nhiên liệu tại các giao lộ đông đúc.
Ở cấp thành phố, lưu lượng giao thông mượt mà hơn đồng nghĩa với giảm ô nhiễm và tăng trưởng kinh tế. Ít thời gian kẹt xe hơn giúp nâng cao năng suất, giảm căng thẳng khi đi lại và cải thiện chất lượng không khí.
Tóm lại, dự báo giao thông bằng AI giúp người dân đưa ra quyết định lộ trình tốt hơn và hỗ trợ các thành phố thiết kế mạng lưới đường bộ hiệu quả hơn.
Thách Thức Và Triển Vọng Tương Lai
Xây dựng các dự báo giao thông bằng AI không phải không có khó khăn. Việc thu thập và xử lý lượng dữ liệu lớn có thể tốn kém – các thành phố có thể cần đầu tư vào cảm biến, camera và hạ tầng điện toán.
Việc tích hợp AI vào các hệ thống giao thông cũ kỹ cũng phức tạp, và nhân viên cần được đào tạo để sử dụng các công cụ mới.
Cũng có những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu và thiên lệch. Bộ dữ liệu vị trí khổng lồ phải được bảo mật chặt chẽ, và mô hình có thể sai lệch nếu dữ liệu huấn luyện thiếu sót (ví dụ, thiếu dữ liệu về đường nông thôn là một điểm yếu đã biết).
An ninh mạng cũng là vấn đề: các hệ thống giao thông kết nối có thể trở thành mục tiêu tấn công, vì vậy cần có các biện pháp bảo vệ vững chắc.
Dù vậy, các chuyên gia vẫn lạc quan. AI trong quản lý giao thông vẫn còn ở giai đoạn đầu, với nhiều tiềm năng phát triển. Các nhà nghiên cứu nhìn thấy những hướng đi rõ ràng – như tạo ra các mô hình thích ứng theo thời gian thực với các sự kiện đột xuất (ví dụ như khi một trận đấu thể thao kết thúc) và mở rộng giải pháp ra các vùng nông thôn.
Một ý tưởng tiên tiến là sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (như các mô hình đứng sau ChatGPT) để bổ sung ngữ cảnh cho dự báo. Ví dụ, một phương pháp mới cho phép AI “hiểu” thông tin viết về đóng đường hoặc sự kiện và đưa vào dự báo.
Trong tương lai gần, các hệ thống AI có thể tích hợp báo cáo giao thông từ mạng xã hội hoặc nguồn tin tức trực tiếp, giúp dự báo thông minh hơn nữa.
>>> Nhấn để tìm hiểu cách thức: AI Tối Ưu Tuyến Xe Buýt Giúp Giảm Thời Gian Chờ
Tóm lại, trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách chúng ta xử lý giao thông giờ cao điểm. Bằng cách học từ các xu hướng lịch sử rộng lớn và điều kiện đường bộ trực tiếp, các hệ thống AI có thể nhìn trước tương lai và ước lượng nơi nào sẽ xảy ra ùn tắc.
Điều này mang lại lợi thế quý giá cho người lái và thành phố: điều chỉnh tín hiệu, điều hướng phương tiện hoặc thay đổi lịch trình trước khi xảy ra tắc nghẽn.
Với những tiến bộ liên tục và triển khai cẩn trọng, dự báo giao thông dựa trên AI hứa hẹn sẽ giúp hành trình của chúng ta ngắn hơn, sạch hơn và bớt căng thẳng hơn.
