Tiến sĩ Phạm Việt Hùng (Đại học RMIT Việt Nam) nhận định để giải quyết bài toán kẹt xe, hiểu lý do tại sao giao thông ùn tắc quan trọng không kém việc dự báo nơi sẽ kẹt xe.
Với hàng triệu người Việt ở các thành phố lớn, ùn tắc giao thông là nỗi ngán ngẩm thường nhật vì lãng phí thời gian, ảnh hưởng hiệu suất làm việc và giảm chất lượng cuộc sống.
Riêng ở Hà Nội, ùn tắc giao thông dự đoán tiêu tốn của nền kinh tế khoảng 1,2 tỉ đô la Mỹ mỗi năm, trong khi đó người tham gia giao thông có thể phải mất hàng giờ đồng hồ kẹt trong các luồng xe cộ. Giao thông còn là một yếu tố chính khiến ô nhiễm không khí tại các đô thị.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang giúp các thành phố dự báo tình trạng giao thông. Tuy nhiên, nghiên cứu của Tiến sĩ Phạm Việt Hùng (Khoa Khoa học, Kỹ thuật và Công nghệ, Đại học RMIT Việt Nam) chỉ ra rằng dự đoán không thôi chưa đủ. Để giải quyết ùn tắc, thành phố cần hiểu nguồn cơn gây ra tình trạng này.
Không dừng lại ở dự báo ùn tắc giao thông
Hầu hết các ứng dụng dự báo giao thông có thể cho chúng ta biết những nơi có khả năng xảy ra ùn tắc, nhưng thường không thể cho chúng ta biết nguyên nhân tại sao.
Nghiên cứu của Tiến sĩ Hùng và đồng nghiệp hướng tới trả lời câu hỏi này bằng cách dùng dữ liệu giao thông từ dữ liệu điện thoại của người tham gia giao thông hằng ngày.
Nhóm đã kết hợp học máy, một dạng AI có khả năng nhận diện các khuôn mẫu từ bộ dữ liệu, cùng AI có khả năng luận giải (Explainable AI), nhằm lý giải cách một hệ thống AI đưa ra kết luận cuối cùng.
Nhóm nghiên cứu dùng một mô hình AI để phân tích quy luật giao thông và một công cụ khác để nhận diện các yếu tố giúp đưa ra dự báo.
Điều này cho họ thấy được địa điểm, thời gian trong ngày, dịp cuối tuần hay sự kiện đặc biệt nào dẫn đến tình trạng ùn tắc tại một nơi cụ thể và khung thời gian cụ thể.
Một trong những phát hiện thú vị là địa điểm lại quyết định tình trạng tắc nghẽn nhiều hơn dự đoán. Có những cung đường và khu vực nhất định ảnh hưởng đến tình trạng giao thông nhiều hơn các yếu tố khác. Khi bỏ thông tin địa điểm khỏi khung tham chiếu, mô hình kém chính xác hẳn.
Nghiên cứu còn phát hiện rằng không phải tất cả những vụ kẹt xe đều diễn ra vào giờ cao điểm. Một số diễn ra trong khoảng thời gian yên ắng hơn, nguyên nhân là từ hoạt động diễn ra tại khu vực đó hay một số yếu tố đặc biệt liên quan tới địa điểm mà nhóm đo lường.
Nếu không có AI có khả năng luận giải, những quy luật này sẽ vẫn nằm sâu trong kho dữ liệu.
Hiểu rõ giao thông để xây dựng đô thị thông minh
Nghiên cứu của TS Hùng đặc biệt gần gũi với những thành phố lớn như TP.HCM, nơi đường sá và hệ thống giao thông thường chưa đáp ứng được nhu cầu di chuyển ngày càng tăng cao.
Phát triển các mạng lưới cảm biến giao thông lớn có thể tốn kém, trong khi hàng triệu người tham gia giao thông đang tạo ra thông tin hữu dụng hằng ngày từ chiếc điện thoại trong túi họ.
Với khoảng tám triệu người điều khiển phương tiện giao thông ở TP.HCM, nguồn dữ liệu này có thể đem đến bức tranh phong phú hơn về cách người dân di chuyển và đâu là nơi giao thông gặp vấn đề nghiêm trọng nhất.
Hiểu rõ hơn về giao thông còn có thể giúp các đơn vị logistics và giao hàng lên tuyến đường hiệu quả hơn, giảm thời gian di chuyển cũng như chi phí vận hành. Các nhà quy hoạch đô thị có thể xác định những điểm ùn tắc chính xác hơn và chọn giải pháp mang lại hiệu quả cao nhất.
Nhóm của TS Hùng dự kiến sẽ mở rộng khung tham chiếu bằng cách đưa thêm các nguồn thông tin bổ trợ, như điều kiện thời tiết, sự cố trên đường và các sự kiện công cộng.
Nhóm còn kỳ vọng thử hướng tiếp cận này ở các thành phố khác để hiểu hơn về quy luật giao thông ở các môi trường đô thị khác nhau.
TS Hùng chia sẻ: "Động lực thúc đẩy tôi tiến hành nghiên cứu này là cơ hội biến dữ liệu từ người tham gia giao thông thường nhật thành báo cáo chi tiết thực tiễn có thể giúp chính phủ, doanh nghiệp và cộng đồng đưa ra quyết định tốt hơn.
Bằng cách khiến AI không chỉ quyền năng hơn mà còn minh bạch và dễ hiểu, chúng tôi kỳ vọng đóng góp cho một tương lai nơi công nghệ góp phần tạo ra những thành phố hiệu quả, đáng sống và lấy con người làm trọng tâm trên khắp Việt Nam".
Một chạm, vạn biến là chuỗi bài viết mang đến góc nhìn của chuyên gia RMIT về những vấn đề, xu hướng và thách thức đang định hình tương lai.
Dựa trên nghiên cứu đã được công bố từ Đại học RMIT, loạt bài kết nối tri thức học thuật với những câu chuyện thời sự, giúp độc giả hiểu sâu hơn về những biến chuyển trong kinh tế, công nghệ, môi trường và xã hội, đồng thời gợi mở các giải pháp và cơ hội cho tương lai.
Đọc bài gốc tại đây.