AI trong giao thông vận tải: Định nghĩa lại các hệ thống tàu điện ngầm

Hệ thống tàu điện ngầm là trái tim của giao thông công cộng đô thị, vận chuyển hàng triệu hành khách mỗi ngày. Các thành phố như New York và Tokyo đón hơn 3 triệu và 6 triệu lượt khách đi tàu điện ngầm mỗi ngày. Khi các đô thị phát triển, việc làm cho hệ thống tàu điện ngầm trở nên hiệu quả, an toàn và thuận tiện hơn cho hành khách trở nên vô cùng quan trọng.

Đó là nơi Trí tuệ nhân tạo (AI) xuất hiện, chuyển đổi mọi thứ từ việc mua vé đến bảo trì tàu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thực hiện một chuyến đi qua hệ thống tàu điện ngầm để thấy cách AI cải thiện từng bước trong hành trình và các công nghệ AI ẩn mình giúp mọi thứ vận hành trơn tru.

AI trong giao thông công cộng bắt đầu từ việc thu vé#

Thông thường, một chuyến đi tàu điện ngầm bắt đầu bằng việc xếp hàng, mua vé và đi qua cổng soát vé. AI đang tích cực tối ưu hóa quy trình này, giúp hành khách di chuyển nhanh chóng và thuận tiện hơn. Ví dụ, công nghệ nhận diện khuôn mặt có thể được ứng dụng trong hệ thống bán vé tàu điện ngầm. Tại các thành phố đông đúc, hành khách có thể sử dụng dịch vụ mà không cần vé vật lý hay thẻ thông minh. Thay vào đó, khuôn mặt của họ được quét tại các điểm ra vào, cho phép truy cập suôn sẻ. Vào năm 2019, Bắc Kinh đã giới thiệu hệ thống nhận diện khuôn mặt để giải quyết tình trạng quá tải và cắt giảm thời gian xếp hàng dài trong giờ cao điểm.

Hình 1. Hệ thống nhận diện khuôn mặt tại Ga tàu điện ngầm Thâm Quyến, Trung Quốc.

Sự tích hợp liền mạch của AI giúp việc di chuyển hàng ngày trở nên dễ dàng hơn và mang lại lợi ích cho hàng triệu hành khách mỗi ngày. Các hệ thống bán vé hỗ trợ bởi AI không chỉ nâng cao trải nghiệm hành khách mà còn tăng cường an ninh. Bằng cách phân tích dữ liệu khuôn mặt, hệ thống đảm bảo chỉ những hành khách được phép mới có thể vào nhà ga. AI có thể nhanh chóng xác minh danh tính, ngăn chặn truy cập trái phép và phát hiện các mối đe dọa tiềm ẩn. Nó giúp tăng tốc quy trình vào ga, nâng cao an ninh và giảm thiểu tình trạng trốn vé.

Di chuyển giữa các tuyến tàu điện ngầm với sự hỗ trợ của AI#

Sau khi vào ga, việc tìm đường qua nhà ga có thể gây nhầm lẫn, đặc biệt là trong giờ cao điểm. Các hệ thống điều hướng tích hợp AI có thể giúp việc di chuyển trong tàu điện ngầm trở nên dễ dàng hơn bằng cách cung cấp cho hành khách hướng dẫn thời gian thực. Các hệ thống này sử dụng thuật toán AI để phân tích dữ liệu từ các nguồn như GPS, cảm biến và camera nhằm tìm ra lộ trình tối ưu và cung cấp chỉ đường chính xác, cập nhật liên tục. Hành khách có thể sử dụng ứng dụng di động, tương tự như Google Maps, để nhận chỉ đường chi tiết từng bước bên trong nhà ga nhằm nhanh chóng định vị sân ga, lối thoát hiểm và các tiện ích. Điều hướng dựa trên AI có thể tiết kiệm thời gian và giảm bớt căng thẳng.

Ngoài điều hướng, dữ liệu từ camera và computer vision trong hệ thống tàu điện ngầm có thể được sử dụng để giám sát mật độ đám đông theo thời gian thực. Camera khắp nhà ga có thể đếm số lượng hành khách ở các khu vực cụ thể để phát hiện các điểm nghẽn tiềm ẩn và khu vực quá tải. Những thông tin chi tiết này giúp các cơ quan quản lý giao thông thực hiện các biện pháp chủ động, chẳng hạn như điều chỉnh tần suất chuyến tàu hoặc cử nhân viên quản lý đám đông. Trên thực tế, AI đã được thử nghiệm tại Dubai để giảm tắc nghẽn từ 40% đến 60% và rút ngắn thời gian chờ xuống còn 30 phút trong giờ cao điểm và các sự kiện công cộng.

Hình 2. Đếm số người trong tàu điện ngầm sử dụng object detection.

Lên tàu và trải nghiệm tàu điện ngầm hỗ trợ AI#

Khi hành khách lên tàu, AI có thể cải thiện trải nghiệm chuyến đi của họ theo nhiều cách. Hãy cùng tìm hiểu một số ứng dụng này:

• Hỗ trợ Accessibility: Các kỹ thuật computer vision, chẳng hạn như object detection, có thể xác định người dùng xe lăn và hướng dẫn họ đến phần dễ tiếp cận nhất của tàu. Quá trình đóng cửa cũng có thể được điều chỉnh để cho phép những hành khách này có thêm thời gian lên tàu an toàn.
• Thông báo và quảng cáo tùy chỉnh: AI có thể được sử dụng để cá nhân hóa các thông báo và quảng cáo cho hành khách dựa trên đối tượng khách hàng trên tàu và thời điểm trong ngày.
• Kiểm tra tàu trống: Tại ga cuối của mạng lưới tàu điện ngầm, computer vision có thể được sử dụng để thực hiện việc "kiểm tra tàu trống" nhằm đảm bảo không còn hành khách nào bị bỏ lại trên tàu.
• Quản lý hành lý bỏ quên: Nếu có hành lý bị bỏ lại, computer vision có thể phát hiện và hiển thị hình ảnh các món đồ đó trên màn hình tại sân ga. Hành khách sau đó có thể dễ dàng lấy lại đồ của mình.

Bản thân các đoàn tàu điện ngầm cũng có thể được trang bị AI. Các đoàn tàu tự hành hoàn toàn có thể vận hành an toàn mà không cần nhân viên đoàn tàu. Những đoàn tàu chạy bằng AI này sử dụng các thuật toán tiên tiến để ra quyết định theo thời gian thực và các cảm biến để phát hiện vật cản và vận hành an toàn. Tàu điện ngầm điều khiển bằng AI giúp giảm chi phí nhân sự, mang lại tính linh hoạt cao hơn để chuyên chở nhiều hành khách hơn với chất lượng dịch vụ tốt hơn, duy trì giờ giấc đúng hẹn ổn định hơn, đồng thời tối ưu hóa gia tốc và phanh để giảm tiêu thụ điện năng. Ví dụ, Dự án Vận tải Đường sắt Honolulu là hệ thống tự hành hoàn toàn đầu tiên tại Hoa Kỳ. Hệ thống này dự kiến sẽ làm giảm ùn tắc giao thông và lượng khí thải bằng cách loại bỏ khoảng 40.000 chuyến xe ô tô mỗi ngày.

Hình 3. Tàu điện ngầm không người lái tại Milan, Ý.

Sử dụng AI để giám sát hành khách rời nhà ga tàu điện ngầm#

Việc giám sát số lượng người ra khỏi các nhà ga khác nhau cũng rất cần thiết để quản lý luồng hành khách tàu điện ngầm hiệu quả. Các mô hình AI, chẳng hạn như Ultralytics YOLOv8, đóng vai trò cốt lõi trong quá trình này. YOLOv8 cũng hỗ trợ object tracking và có thể được sử dụng để nhận diện và theo dõi nhiều đối tượng trong thời gian thực, làm cho nó trở nên hoàn hảo cho các hệ thống tàu điện ngầm đông đúc. Bằng cách phân tích nguồn cấp dữ liệu video từ các camera đặt khắp nhà ga, YOLOv8 có thể đếm số hành khách thoát ra, theo dõi chuyển động của họ và phát hiện các mẫu ùn tắc.

Ngoài các cổng ra của tàu điện ngầm, AI có thể được tích hợp vào các giải pháp kết nối chặng cuối. Các trạm chia sẻ xe đạp, dịch vụ gọi xe và dịch vụ đưa đón hỗ trợ AI có thể giúp hành khách rời nhà ga thuận tiện hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu thời gian thực, AI có thể dự đoán nhu cầu và thời điểm các dịch vụ này khả dụng. Công nghệ này cũng có thể gợi ý các lộ trình và phương tiện vận chuyển tối ưu dựa trên điều kiện giao thông hiện tại và sở thích cá nhân. Nhờ đó, hành khách có thể nhanh chóng tiếp cận các phương án di chuyển phù hợp nhất khi ra khỏi nhà ga, giảm thời gian chờ đợi và làm cho hành trình của họ thuận tiện hơn.

AI ở hậu trường: Bảo trì đường ray tàu điện ngầm#

Là hành khách, chúng ta thường bỏ qua các quy trình phức tạp diễn ra đằng sau những chuyến đi tàu điện ngầm của mình. AI đóng vai trò quan trọng đằng sau hậu trường, đặc biệt là trong việc kiểm tra và bảo trì đường ray. Các hệ thống như Duos Technologies Railcar Inspection Portal (RIP) minh họa cho phương pháp tiếp cận hướng dữ liệu AI này. Sử dụng các thuật toán AI, RIP chụp và phân tích hình ảnh 360 độ của mọi toa tàu trong vài giây, thậm chí ở tốc độ vượt quá 125 mph. Các hệ thống AI biên này phát hiện sự cố và cảnh báo cho nhân viên đường sắt về các vấn đề bảo trì trong vòng 60 giây. Việc giám sát liên tục giúp phát hiện và giải quyết nhanh chóng các vấn đề tiềm ẩn.

Quản lý và tối ưu hóa năng lượng là những ứng dụng khác của AI trong tàu điện ngầm ít được biết đến hơn. Ví dụ, Metro de Madrid sử dụng hệ thống dựa trên AI để giảm chi phí năng lượng cho việc thông gió xuống 25% và cắt giảm 1.800 tấn khí thải CO2 hàng năm. Vận hành 891 quạt thông gió tiêu thụ tới 80 gigawatt-giờ năng lượng mỗi năm, hệ thống này sử dụng thuật toán tối ưu hóa lấy cảm hứng từ hành vi tìm kiếm thức ăn của đàn ong. Thuật toán này phân tích lượng lớn dữ liệu, xem xét các yếu tố như nhiệt độ không khí, kiến trúc nhà ga, tần suất tàu, tải trọng hành khách và giá điện. Nó sử dụng cả dữ liệu lịch sử và dữ liệu mô phỏng để dự đoán và đạt được sự cân bằng tốt nhất cho từng nhà ga, cải thiện theo thời gian thông qua machine learning.

Hình 4. Hệ thống thông gió dựa trên AI của Metro de Madrid.

Ưu và nhược điểm của AI trong giao thông công cộng#

Việc tích hợp AI vào hệ thống tàu điện ngầm đã mang lại nhiều lợi ích. Ví dụ, nó cải thiện hiệu quả bằng cách giúp các hệ thống tàu điện ngầm tuân thủ lịch trình, giảm sự chậm trễ và tối ưu hóa hoạt động để dịch vụ mượt mà hơn. Sự an toàn cũng được gia tăng thông qua giám sát liên tục, và bảo trì dự đoán giúp ngăn ngừa tai nạn và hỏng hóc.

Tuy nhiên, việc triển khai AI trong hệ thống tàu điện ngầm đi kèm với những thách thức, chẳng hạn như:

• Mối quan ngại về quyền riêng tư dữ liệu: Việc thu thập và sử dụng dữ liệu hành khách đặt ra những mối quan ngại về quyền riêng tư đáng kể cần được quản lý cẩn thận để bảo vệ quyền riêng tư cá nhân.
• Tích hợp với cơ sở hạ tầng hiện có: Tích hợp các hệ thống AI vào cơ sở hạ tầng tàu điện ngầm sẵn có có thể phức tạp và đòi hỏi phải sửa đổi nhiều hạng mục.
• Chi phí triển khai cao: Chi phí ban đầu để triển khai công nghệ AI có thể rất cao, điều này có thể là rào cản đối với một số hệ thống tàu điện ngầm.
• Nhu cầu về chuyên gia có trình độ: Việc triển khai và duy trì thành công các hệ thống AI đòi hỏi những chuyên gia có trình độ cao, và đây có thể là một thách thức về nguồn lực.

Bất chấp những thách thức này, các lợi ích làm cho AI trở thành một động lực chuyển đổi trong các hệ thống giao thông đô thị hiện đại như tàu điện ngầm. Tiềm năng tăng hiệu quả, nâng cao sự an toàn và cải thiện trải nghiệm hành khách giải thích lý do tại sao cộng đồng AI đang tích cực làm việc để vượt qua những trở ngại này nhằm hiện thực hóa hoàn toàn các lợi ích mà AI mang lại. Vì vậy, lần tới khi bạn đi tàu điện ngầm, hãy chú ý đến những đổi mới AI là một phần trong hành trình của bạn.

Tương lai của AI trong giao thông vận tải#

Từ việc vào nhà ga đến điều hướng, đi tàu và rời ga, AI đang chuyển đổi toàn bộ hành trình. Nó tối ưu hóa hoạt động, nâng cao sự an toàn và mang lại trải nghiệm liền mạch cho hành khách. Bằng cách cải thiện việc bảo trì đường ray và quản lý năng lượng, AI đảm bảo các hệ thống tàu điện ngầm hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Mặc dù còn những thách thức như chi phí triển khai và lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, những lợi ích của AI trong các hệ thống giao thông đô thị như tàu điện ngầm là không thể phủ nhận. Khi các thành phố tiếp tục phát triển, AI sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong việc làm cho việc di chuyển bằng tàu điện ngầm trở nên thông minh, an toàn và hiệu quả hơn.

Hãy kết nối với cộng đồng của chúng tôi để tiếp tục tìm hiểu về AI! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá cách chúng ta có thể sử dụng AI để tạo ra các giải pháp đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau như nông nghiệp và sản xuất. 🚀