AI trong giao thông: Định hình lại hệ thống metro

Hệ thống metro là huyết mạch của giao thông công cộng đô thị và chuyên chở hàng triệu hành khách mỗi ngày. Các thành phố như New York và Tokyo lần lượt có hơn 3 triệu và 6 triệu lượt khách đi metro mỗi ngày. Khi các thành phố phát triển, việc giúp hệ thống metro hoạt động hiệu quả, an toàn và thuận tiện hơn cho hành khách trở nên thiết yếu.

Đó là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) phát huy vai trò, thay đổi mọi thứ từ mua vé đến bảo trì tàu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi qua một hệ thống metro để tìm hiểu cách AI cải thiện từng chặng của hành trình và những công nghệ AI vận hành phía sau giúp mọi thứ hoạt động trơn tru.

AI trong giao thông công cộng bắt đầu từ khâu thu phí#

Thông thường, hành trình bằng metro bắt đầu bằng việc xếp hàng, mua vé và đi qua cổng soát vé. AI chủ động tinh giản 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 sử dụng trong hệ thống bán vé metro. Tại các thành phố đông đúc, hành khách có thể sử dụng dịch vụ mà không cần vé giấy hay thẻ thông minh. Thay vào đó, khuôn mặt của họ được quét tại các lối vào, giúp việc ra vào diễn ra thuận lợi. Năm 2019, Bắc Kinh đã triển khai hệ thống nhận diện khuôn mặt để xử lý tình trạng quá tải và giảm thời gian xếp hàng dài vào giờ cao điểm.

Hình 1. Hệ thống nhận diện khuôn mặt tại Metro Thâm Quyến, Trung Quốc.

AI được tích hợp tốt giúp việc đi lại hằng ngày dễ dàng hơn và mang lại lợi ích cho hàng triệu hành khách. Các hệ thống bán vé ứng dụng AI không chỉ cải thiện 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 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. Công nghệ này có thể đẩy nhanh quy trình vào ga, tăng cường an ninh và giảm tình trạng trốn vé.

Điều hướng các tuyến metro với sự hỗ trợ của AI#

Sau khi vào ga tàu điện ngầm, việc tìm đường trong nhà ga có thể gây bối rối, đặc biệt vào giờ cao điểm. Các hệ thống định tuyến dựa trên AI có thể giúp hành khách di chuyển trong metro dễ dàng hơn bằng cách cung cấp hướng dẫn theo 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 tuyến đường tốt nhất và cung cấp chỉ dẫn chính xác, cập nhật. Hành khách có thể dùng ứng dụng di động tương tự Google Maps để nhận chỉ dẫn từng bước bên trong nhà ga, nhanh chóng tìm được sân ga, lối ra và tiện ích. Định tuyến dựa trên AI có thể tiết kiệm thời gian và giảm căng thẳng.

Ngoài định tuyến, dữ liệu từ camera và thị giác máy tính trong metro có thể được dùng để theo dõi mật độ đám đông theo thời gian thực. Camera trên khắp nhà ga có thể đếm hành khách tại các khu vực cụ thể để phát hiện điểm nghẽn và nơi quá đông người tiềm ẩn. Những thông tin này giúp cơ quan vận tải chủ động thực hiện các biện pháp như điều chỉnh tần suất tàu hoặc điều nhân viên đến hỗ trợ quản lý đám đông. Trên thực tế, AI đã được thử nghiệm tại Dubai để giảm ùn tắc 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 người trong metro bằng phát hiện đối tượng.

Lên tàu và di chuyển bằng metro tích hợp AI#

Khi hành khách lên tàu, AI có thể cải thiện trải nghiệm di chuyển theo nhiều cách. Dưới đây là một số ứng dụng:

• Hỗ trợ khả năng tiếp cận: Các kỹ thuật thị giác máy tính như phát hiện đối tượng có thể nhận diện người sử dụng xe lăn và hướng dẫn họ đến khu vực dễ tiếp cận nhất trên tàu. Quy trình đóng cửa cũng có thể được điều chỉnh để những hành khách này có thêm thời gian lên tàu an toàn.
• Thông báo và quảng cáo được cá nhân hóa: AI có thể được dùng để cá nhân hóa thông báo và quảng cáo cho hành khách dựa trên đối tượng đang có mặt trên tàu và thời điểm phát.
• Kiểm tra tàu trống: Tại ga cuối của mạng lưới metro, thị giác máy tính có thể được dùng để thực hiện “kiểm tra tàu trống”, đảm bảo không còn hành khách nào trên tàu.
• Quản lý hành lý bị bỏ quên: Nếu có hành lý bị bỏ lại, thị giác máy tính có thể phát hiện và hiển thị hình ảnh vật dụng trên màn hình sân ga. Hành khách sau đó có thể dễ dàng nhận lại đồ của mình.

Bản thân các đoàn tàu metro cũng có thể được vận hành bằng AI. Tàu hoàn toàn tự hành có thể hoạt động an toàn mà không cần nhân viên trên tàu. Các đoàn tàu ứng dụng AI này sử dụng thuật toán tiên tiến để ra quyết định theo thời gian thực và cảm biến để phát hiện chướng ngại vật, vận hành an toàn. Tàu metro điều khiển bằng AI giảm chi phí nhân sự, linh hoạt hơn trong việc chuyên chở nhiều hành khách với chất lượng dịch vụ tốt hơn, duy trì giờ chạy đúng lịch ổn định hơn và tối ưu hóa khả năng tăng tốc cũng như phanh để giảm tiêu thụ điện năng. Ví dụ, Dự án Giao thông Đường sắt Honolulu là hệ thống hoàn toàn tự hành đầu tiên tại Hoa Kỳ. Hệ thống này dự kiến giảm ùn tắc giao thông và khí thải bằng cách loại bỏ khoảng 40.000 chuyến xe mỗi ngày.

Hình 3. Metro không người lái tại Milan, Ý.

Ứng dụng AI để giám sát hành khách rời ga metro#

Việc theo dõi số người xuống tàu tại các ga khác nhau cũng rất quan trọng để quản lý lưu lượng metro hiệu quả. Các model AI như Ultralytics YOLOv8 đóng vai trò then chốt trong quy trình này. YOLOv8 cũng hỗ trợ theo dõi đối tượng và có thể được dùng để nhận diện, theo dõi nhiều đối tượng theo thời gian thực, rất phù hợp với các hệ thống metro đông đúc. Bằng cách phân tích luồng video từ camera được lắp đặt khắp các nhà ga, YOLOv8 có thể đếm hành khách xuống tàu, theo dõi chuyển động của họ và phát hiện các mô hình ùn tắc.

Ngoài cổng ra của metro, AI có thể được tích hợp vào các giải pháp kết nối chặng cuối. Trạm chia sẻ xe đạp, dịch vụ gọi xe và xe đưa đón tích hợp AI có thể giúp hành khách rời ga dễ dàng hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian thực, AI có thể dự đoán nhu cầu và thời điểm các dịch vụ này sẵn có. Công nghệ này cũng có thể đề xuất tuyến đường và phương thức di chuyển tối ưu dựa trên tình hình giao thông hiện tại và sở thích cá nhân. Nhờ đó, hành khách có thể nhanh chóng tiếp cận các lựa chọn di chuyển phù hợp nhất khi rời ga, giảm thời gian chờ và giúp hành trình thuận tiện hơn.

AI hậu trường: Bảo trì đường ray metro#

Là hành khách, chúng ta thường không để ý đến các quy trình phức tạp diễn ra phía sau mỗi chuyến đi metro. AI đóng vai trò thiết yếu ở hậu trường, đặc biệt trong kiểm tra và bảo trì đường ray. Các hệ thống như Cổng Kiểm tra Toa tàu Duos Technologies (RIP) minh họa cách tiếp cận ứng dụng AI này. Sử dụng thuật toán AI, RIP chụp và phân tích hình ảnh 360 độ của từng toa tàu chỉ trong vài giây, ngay cả ở tốc độ trên 125 dặm/giờ. Các hệ thống AI tại biên này phát hiện sự cố và thông báo cho nhân viên đường sắt về vấn đề bảo trì trong vòng 60 giây. Việc giám sát liên tục giúp nhanh chóng phát hiện và xử lý các vấn đề tiềm ẩn.

Quản lý và tối ưu hóa năng lượng là những ứng dụng khác của AI trong hệ thống metro mà không nhiều người biết đến. Ví dụ, Metro de Madrid sử dụng một hệ thống dựa trên AI để giảm 25% chi phí năng lượng cho thông gió và cắt giảm 1.800 tấn khí thải CO₂ mỗi năm. Hệ thống vận hành 891 quạt thông gió tiêu thụ tới 80 gigawatt-giờ điện mỗi năm, sử dụng thuật toán tối ưu hóa lấy cảm hứng từ hành vi kiếm ăn của đàn ong. Thuật toán này phân tích lượng lớn dữ liệu, xét đến các yếu tố như nhiệt độ không khí, kiến trúc nhà ga, tần suất tàu, lượng hành khách và giá điện. Hệ thống sử dụng cả dữ liệu lịch sử lẫn dữ liệu mô phỏng để dự đoán và đạt được mức cân bằng tối ưu cho từng nhà ga, đồng thời cải thiện theo thời gian nhờ 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 metro mang lại nhiều lợi ích. Chẳng hạn, AI cải thiện hiệu quả bằng cách giúp hệ thống metro tuân thủ lịch trình, giảm chậm trễ và tối ưu hóa hoạt động để dịch vụ vận hành trơn tru hơn. Việc giám sát liên tục cũng tăng cường an toàn, còn bảo trì dự đoán giúp ngăn ngừa tai nạn và sự cố.

Tuy nhiên, việc triển khai AI trong hệ thống metro cũng đi kèm những thách thức như:

• Lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu: Việc thu thập và sử dụng dữ liệu hành khách làm nảy sinh những lo ngại đáng kể về quyền riêng tư cần được quản lý cẩn trọng để bảo vệ quyền riêng tư của từng cá nhân.
• Tích hợp với hạ tầng hiện có: Việc tích hợp hệ thống AI vào hạ tầng metro hiện có có thể phức tạp và đòi hỏi phải điều chỉnh.
• Chi phí triển khai cao: Chi phí ban đầu để triển khai công nghệ AI có thể cao, trở thành rào cản đối với một số hệ thống metro.
• Cần có chuyên gia lành nghề: Việc triển khai và bảo trì hệ thống AI thành công đòi hỏi chuyên gia có trình độ cao, điều này có thể tạo áp lực về nguồn lực.

Bất chấp những thách thức này, lợi ích của AI khiến công nghệ trở thành động lực chuyển đổi trong các hệ thống giao thông đô thị hiện đại như metro. Tiềm năng nâng cao hiệu quả, tăng cường an toàn và cải thiện trải nghiệm hành khách lý giải vì sao cộng đồng AI đang tích cực tìm cách vượt qua những trở ngại này để khai thác trọn vẹn lợi ích của AI. Vì vậy, lần tới khi đi metro, hãy chú ý đến những đổi mới AI góp phần tạo nên hành trình của bạn.

Tương lai của AI trong giao thông vận tải#

Từ lúc vào ga, tìm đường, đi tàu cho đến khi rời metro, AI đang thay đổi toàn bộ hành trình. AI tối ưu hóa hoạt động, tăng cường an toàn và mang đến trải nghiệm di chuyển thuận tiện hơn cho hành khách. Bằng cách cải thiện bảo trì đường ray và quản lý năng lượng, AI giúp hệ thống metro hoạt động hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Dù có những thách thức như chi phí triển khai và lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, lợi ích của AI trong các hệ thống giao thông đô thị như metro là rất rõ ràng. Khi các thành phố tiếp tục phát triển, AI sẽ ngày càng đóng vai trò thiết yếu trong việc giúp việc đi metro 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 GitHub để tìm hiểu cách ứng dụng AI tạo ra các giải pháp đổi mới trong nhiều ngành như nông nghiệp và sản xuất.