"Hành lang thông minh" là dự án thí điểm hệ thống tối ưu hóa giao thông đầu tiên trên thế giới. Ảnh: Kapsch

AUSTRALIA - Dự án mới ở Melbourne sẽ sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI), thuật toán học sâu và mô hình dự đoán để giảm thời gian di chuyển, khí thải và tắc nghẽn giao thông.

"Hành lang thông minh" là thử nghiệm kéo dài 3 năm trên đoạn đường dài 2,5 km ở phố Nicholson, Carlton, một trong những con đường đông đúc nhất Melbourne. Đại học Melbourne hợp tác với công ty Kapsch TrafficCom của Áo và Cơ quan giao thông Victoria để tiến hành dự án. Hệ thống quản lý giao thông ra mắt vào cuối tháng 3 này sử dụng dữ liệu lịch sử và dữ liệu theo thời gian thực từ mạng lưới cảm biến khổng lồ và đa dạng, bao gồm camera CCTV, Bluetooth, thiết bị theo dõi chất lượng không khí, thông tin từ phương tiện công cộng, dữ liệu dịch vụ TomTom, dữ liệu thời tiết, tín hiệu đèn giao thông, dữ liệu logic ở giao lộ.

Một số dữ liệu sẵn có trong thành phố, những nguồn dữ liệu khác được cài sẵn từ trước trong dự án Hệ sinh thái đa phương tích tích hợp Australia (AIMES). AIMES là hệ sinh thái đầu tiên và lớn nhất thế giới trong thử nghiệm công nghệ giao thông liên kết mới ở quy mô lớn trong môi trường đô thị phức tạp.

Nhóm thực hiện dự án cho biết đây là lần đầu tiên dữ liệu lịch sử và dữ liệu theo thời gian thực được kết hợp trong một dự án quản lý giao thông, xử lý bởi trí thông minh nhân tạo (AI) và thuật toán học sâu. Đầu tiên, hệ thống có thể điều khiển đèn giao thông ở mọi ngã tư trên hành lang để đạt luồng lưu thông tối ưu. David Bolt, phó chủ tịch công ty Kapsch, giải thích "Chúng tôi dùng hình ảnh quay từ một trong số hàng trăm nghìn camera trên khắp mạng lưới. Chúng tôi sử dụng nền tảng học sâu linh hoạt để phân tích hình ảnh, sau đó hình thành nhận thức. Chúng tôi xem xét dữ liệu khi phát hiện hàng dài xe xộ ở một làn đường. Điều đó ảnh hưởng tới các pha và thời gian chuyển màu của đèn tín hiệu. Chúng tôi có thể điều chỉnh và tối ưu hóa giao thông ở ngã tư".

Hệ thống có nhiều cách để liên lạc với người sử dụng đường và xe cộ công cộng, để tác động tới luồng giao thông khi có tai nạn hoặc cân đối lượng xe. Nếu một tai nạn ngăn xe điện chạy qua ngã tư, hệ thống có thể đối chiếu mỗi xe điện chạy tới để đề nghị chiếc xe đó chở hành khách mắc kẹt tới điểm đến.

Hệ thống quản lý giao thông có thể theo dõi các khu vực sang đường dành cho người đi bộ và phản hồi cho tài xế thông qua kênh liên lạc với những xe có kết nối. Một ví dụ mà nhóm nghiên cứu đưa ra là khi chạy qua một giao lộ đặc biệt mà tài xế phải lái qua khúc cua hẹp và không thể trông thấy người đi đường cho tới khi sắp va vào họ. Cảnh báo theo thời gian thực sẽ được gửi tới những chiếc xe có kết nối nếu hệ thống phát hiện tài xế sắp gặp khúc cua kiểu này.

Quản lý tai nạn cũng là một phần quan trọng trong hệ thống. Hệ thống mới sẽ đưa cảnh báo cho nhà điều hành khi phát hiện điều bất thường hoặc dự đoán vấn đề sắp xảy ra. Người điều hành có thể lựa chọn từ danh mục hành động để xử lý tình huống hoặc xem lại hình ảnh camera thời gian thực để xác định những gì xảy ra. Họ cũng có thể tìm kiếm tai nạn tương tự trong lịch sử khu vực, bao gồm ảnh hưởng tới lưu thông.

Trong 3 năm tới, nhóm nghiên cứu hy vọng có thể thử nghiệm mọi ý tưởng, từ bảo đảm xe cấp cứu chỉ gặp đèn xanh, tới phân luồng giao thông quanh trường học vào thời gian đón/trả học sinh, đổi tuyến giao thông theo bản đồ chất lượng không khí, tự động nhắn tin cho chủ xe đậu ở vị trí gây tắc đường. Dự án sẽ thu thập dữ liệu trước và sau khi sử dụng để đo và theo dõi hiệu quả của hệ thống. Theo Kapsch, hệ thống này được thiết kế để nâng quy mô từ giao lộ nhỏ và khai triển trên đoạn đường ngắn tới áp dụng rộng rãi trên toàn thành phố.