TP.HCM: AI trong giao thông, kết quả đạt xa kỳ vọng

Bên cạnh việc đầu tư cơ sở hạ tầng thì việc ứng dụng các thành tựu của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đã và đang giúp công tác quản lý giao thông trở nên hiệu quả hơn. PV VOV Giao thông  có cuộc trao đổi với ông Nguyễn Kỳ Nam - Đội trưởng đội vận hành giám sát giao thông, Trung tâm quản lý điều hành giao thông đô thị TP.HCM về nội dung này.

PV: Xin chào Ông Nguyễn Kỳ Nam, ông đánh giá như thế nào về vai trò của công nghệ và các ứng dụng trong công tác quản lý điều hành giao thông đô thị tại TP.HCM?

Ông Nguyễn Kỳ Nam: trong thập kỷ qua chúng ta đã chứng kiến hệ thống giao thông thông minh ra đời song hành trong cuộc sống hàng ngày. Đi kèm với đó là ứng dụng AI là 1 xu thế quan trọng vượt trội hiện nay.

Với ngành giao thông thì chỉ tiêu đầu tiên là đảm bảo năng suất và tính linh hoạt bằng cách sử dụng tốt hơn cơ sở hạ tầng hiện có cũng như liên kết với đường, đường sắt, mặt đất…hướng đến 1 tương lai đa phương thức, liền mạch, giảm thểu ùn tắc giao thông.

PV: Quá trình ứng dụng công nghệ và AI vào quản lý giao thông đô thị đã mang đến những kết quả gì thưa ông?

Ông Nguyễn Kỳ Nam: Trong những năm qua, ngành GTVT TP.HCM đã ứng dụng nhiều kỹ thuật học máy, AI trong quản lý điều hành giao thông đô thị. Những năm gần đây thì xu hướng AI học sâu cũng tiếp tục được phát triển và chúng tôi cũng đã tham mưu Sở GTVT ứng dụng 2 kỹ thuật tiên tiến nhất hiện nay là Digital Twin và ứng dụng kỹ thuật xử lý học sâu trong phân tích và dự báo kết quả hình ảnh.

Về kỹ thuật học sâu đầu tiên thì AI sẽ tự động thu thập dữ liệu từ cảm biến được gắn trên đường và kết hợp với các hệ thống cũ đã được đầu tư và đưa vào 1 hỗ dữ liệu lớn, từ đó tự động phân tích và đưa ra kết quả dự báo nhu cầu giao thông. Tiếp theo đó hệ thống sẽ thực hiện mô hình hoá các dòng phương tiện lưu thông trên đường như thế nào, ùn tắc ra sao.

Kỹ thuật này đang được áp ụng trên các tuyến Mai Chí Thọ, Võ Văn Kiệt, Phạm Văn Đồng. Bước đầu cho thấy hệ thống có thể phản ánh được những tình huống ùn tắc có thể xảy ra và dự báo từ 15-30 phút về những đột biến có thể xảy ra, từ đó giúp người vận hành đưa ra quyết định để giải toả dòng phương tiện đang có xu hướng tăng cao.

Công nghệ thứ 2 là ứng dụng kết quả nghiên cứu của mô hình Hybryd Model base để tự động học và tối ưu hoá. Càng ngày thì các bản sao số sẽ phản ánh đúng thực tế hiện nay. Sau 2 tháng hoạt động, mô hình đạt được 98% so với nhu cầu thực tế.

PV: Như vậy sau 2 tháng triển khai thực tế thì bộ mặt quản lý giao thông TP.HCM có những thay đổi như thế nào?

Ông Nguyễn Kỳ Nam: Sau khi triển khai 2 tháng thì những kết quả đạt được vượt xa kỳ vọng mà từ trước đến giờ chưa nghĩ tới.

Việc giải quyết ùn tắc giao thông không chỉ giải quyết ở 1, 2 hay 3 nút giao lân cận mà các kỹ thuật AI này tối ứu hoá kịch bản trên toàn tuyến để đảm bảo làm sao dòng lưu lương trên tuyến ưu tiên như Mai Chí Thọ, Phạm Văn Đồng lúc nào cũng được tối đa từ đó giảm thểu áp lực cho các đường nhánh. Sau khi đưa vào áp dụng thực tế thì toàn bộ mạng lưới hoạt động rất trơn tru.

PV: Sắp tới chúng ta có kế hoạch mở rộng như thế nào bên cạnh các tuyến đang thí điểm?

Ông Nguyễn Kỳ Nam: Định hướng sắp tới trung tâm sẽ tham mưu Sở GTVT tiếp tục mở rộng ra các khu vực đã có dữ liệu cảm biến khá đủ và đầu tư bổ sung ở khu vực Quận 1, Quận 3. Trong năm 2025, để hoàn thiện việc thu thập dữ liệu khu quận 1, quận 3 và các khu vực trọng tâm của TP.HCM, trung tâm cũng đề xuất Sở GTVT bổ sung khoảng 300 camera tự động phát hiện sự cố và thu thập phân loại dữ liệu xe máy, xe ô tô con, xe khách, xe vận tải…cùng với đó là đầu tư khoảng 200 thiết bị quan trắc lưu lượng và 200 tủ tín hiệu giao thông.

Ngoài việc phát triển cho giao thông đô thị, điều tiết nhu cầu đi lại thì giám đốc Sở GTVT cũng đặt ra cho trung tâm bài toán làm sao đánh giá tổng thể nhu cầu của người dân về việc sử dụng metro, mạng lưới xe buýt từ đó tối ưu hoá, phát triển hệ thống hạ tầng liên thông này.

PV: Cám ơn ông về cuộc trò chuyện này!