Ứng dụng AI trong phát triển đô thị thông minh trên thế giới AI thay đổi cách giao thông vận hành như thế nào?

Hệ thống giao thông thông minh (ITS) là gì?

Hệ thống giao thông thông minh (ITS) là sự kết hợp tích hợp giữa cảm biến, truyền thông, điện toán và các chiến lược điều khiển nhằm giám sát và quản lý mạng lưới giao thông trong thời gian thực để cải thiện an toàn, hiệu quả, độ tin cậy và thông tin người dùng mà không cần thiết phải xây dựng thêm cơ sở hạ tầng vật lý mới.

Nếu cảm biến và camera là “đôi mắt” của ITS, thì AI trong giao thông chính là “bộ não”. Thông qua mạng lưới camera, cảm biến IoT, thiết bị định vị và dữ liệu từ phương tiện, hệ thống liên tục thu nhận thông tin về tốc độ, mật độ và hướng di chuyển. Các thuật toán học máy sau đó phân tích và đưa ra quyết định gần như tức thời: kéo dài đèn xanh ở khu vực đông xe, ưu tiên xe buýt hoặc xe cứu thương, cảnh báo nguy cơ ùn tắc hay điều hướng phương tiện sang tuyến thay thế.

Cốt lõi của ITS chính là sự kết nối. Phương tiện có thể giao tiếp với nhau thông qua công nghệ V2V (phương tiện kết nối với phương tiện) và V2I (phương tiện kết nối với hạ tầng). Song song với đó, hệ thống cảm biến, AI camera và các công cụ phân tích dữ liệu hoạt động liên tục để giám sát tình trạng đường sá, điều phối lưu lượng và dự đoán nguy cơ tai nạn.

Theo đánh giá của OECD, giao thông là một trong những lĩnh vực mà AI tạo ra hiệu quả vận hành rõ nhất nhờ khả năng tối ưu sử dụng hạ tầng hiện hữu thay vì chỉ phụ thuộc đầu tư mới.

Singapore: Điều tiết từng giây bằng dữ liệu

Singapore là một trong những quốc gia tiên phong ứng dụng điều hành giao thông dựa trên dữ liệu thời gian thực. Cơ quan Giao thông Đường bộ Singapore (LTA) triển khai hệ thống GLIDE (Green Link Determining System) – nền tảng điều khiển tín hiệu giao thông thích ứng trên quy mô toàn đô thị, được phát triển trên cơ sở công nghệ SCATS của Australia nhằm thay thế mô hình đèn giao thông hoạt động theo chu kỳ cố định.

Điểm khác biệt của GLIDE nằm ở khả năng phản ứng theo trạng thái giao thông thực tế thay vì vận hành theo lịch trình được lập trình sẵn. Hệ thống liên tục điều chỉnh thời gian đèn xanh tại các nút giao khi lưu lượng phương tiện thay đổi, đồng thời đồng bộ hóa các giao lộ liền kề để giảm số lần phương tiện phải dừng đỗ trên cùng một hành trình. Mục tiêu cốt lõi của GLIDE không phải tạo thuận lợi cho một tuyến đường riêng lẻ mà tối ưu hóa toàn bộ mạng lưới giao thông và giảm tổng thời gian chờ cho tất cả người tham gia giao thông.

Để thực hiện điều đó, Singapore triển khai các vòng dây cảm biến (wire loops) được chôn khoảng 25 mm dưới mặt đường, gần vạch dừng tại mỗi giao lộ. Các cảm biến này liên tục ghi nhận số lượng xe đi qua cũng như khoảng thời gian giữa các phương tiện kế tiếp. Dữ liệu sau đó được truyền về hệ thống điều khiển để tính toán chu kỳ đèn tối ưu và phân bổ thời gian đèn xanh tương ứng với lưu lượng thực tế.

Nhờ cơ chế này, GLIDE tạo nên hiện tượng thường được gọi là “làn sóng đèn xanh” (green wave) – tức nhiều nút giao liên tiếp được phối hợp sao cho phương tiện di chuyển theo dòng lưu thông chính có thể đi qua liên tục mà không phải dừng đèn đỏ nhiều lần. Chẳng hạn, vào buổi sáng, hệ thống sẽ ưu tiên các tuyến hướng vào trung tâm thành phố; đến chiều tối, ưu tiên sẽ chuyển sang các trục giao thông hướng ra khu dân cư.

Sau gần bốn thập niên vận hành và nâng cấp, hiện nay toàn bộ hệ thống đèn tín hiệu trên đảo quốc (khoảng 2.700 nút giao) đều được kết nối vào mạng GLIDE. Các giao lộ được chia thành từng cụm do 18 máy tính khu vực điều hành, mỗi cụm có thể quản lý tới khoảng 250 nút giao, trong khi một trung tâm điều hành cấp quốc gia giám sát toàn bộ hoạt động của hệ thống.

Không chỉ phục vụ phương tiện cơ giới, GLIDE còn tích hợp cả hệ thống dành cho người đi bộ. Tại nhiều điểm giao cắt, đèn dành cho người đi bộ chỉ kích hoạt khi có yêu cầu, tránh việc xe phải dừng không cần thiết. Singapore cũng thử nghiệm công nghệ kích hoạt đèn bằng thao tác vẫy tay thay cho nút bấm truyền thống nhằm giảm hư hỏng và nâng cao trải nghiệm sử dụng. Song song với đó, hơn 1.300 đèn tín hiệu dành cho người đi bộ đã được tích hợp âm thanh hỗ trợ người khiếm thị nhận biết thời điểm an toàn để sang đường.

Pittsburgh: Đèn giao thông biết tự học

Tại Mỹ, thành phố Pittsburgh trở thành một trong những nơi đầu tiên thử nghiệm đèn giao thông sử dụng học tăng cường (reinforcement learning) - một nhánh của trí tuệ nhân tạo cho phép máy học thông qua quá trình thử nghiệm, phản hồi và tự tối ưu quyết định theo thời gian. Công nghệ này được phát triển bởi nhóm nghiên cứu thuộc Đại học Carnegie Mellon thông qua dự án Surtrac – hệ thống điều khiển giao thông thích ứng theo thời gian thực. Khác với mô hình điều khiển truyền thống vốn vận hành theo chu kỳ tín hiệu cố định hoặc dựa trên các kịch bản lập trình sẵn, Surtrac biến mỗi nút giao thành một “tác nhân thông minh” có khả năng quan sát lưu lượng xe đang đến, dự đoán trạng thái trong vài phút tiếp theo và tự điều chỉnh thời lượng đèn xanh - đỏ để tối ưu dòng di chuyển. Quan trọng hơn, các nút giao không hoạt động độc lập mà liên tục trao đổi thông tin với các giao lộ lân cận, tạo thành một mạng lưới phối hợp giống như cách các tế bào thần kinh truyền tín hiệu trong não bộ. Khi lưu lượng thay đổi đột ngột do tai nạn, thời tiết hoặc dòng xe tăng bất thường, hệ thống không cần chờ trung tâm điều hành can thiệp mà tự tái phân bổ thời gian tín hiệu gần như tức thời.

Trong các thử nghiệm thực tế được công bố bởi Đại học Carnegie Mellon và chính quyền Pittsburgh, kết quả cho thấy thời gian chờ tại nút giao giảm khoảng 40%, thời gian hành trình trung bình giảm 26% và lượng khí thải giao thông giảm khoảng 21% nhờ xe ít phải dừng và tăng tốc liên tục. Một số đánh giá còn ghi nhận mức tiêu thụ nhiên liệu giảm khoảng 10%. Theo nhóm nghiên cứu, hiệu quả đến từ việc tận dụng tốt hơn năng lực sẵn có của mạng lưới giao thông.

Kinh nghiệm từ các quốc gia cho thấy AI trong giao thông đã giúp đưa ra quyết định nhanh hơn con người, chính xác hơn mô hình cố định và tiết kiệm hơn việc liên tục mở rộng hạ tầng. Tuy nhiên, công nghệ không phải lời giải duy nhất. Những mô hình thành công đều có điểm chung: dữ liệu được chuẩn hóa, hạ tầng kết nối đồng bộ và có cơ chế phối hợp giữa các cơ quan quản lý.

Quốc Đạt