Ứng dụng AI trong giao thông vận tải: Định hình lại hệ thống tàu điện ngầm

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

Đó là lý do Trí tuệ nhân tạo (AI) xuất hiện, thay đổi mọi thứ từ việc mua vé đến bảo trì tàu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá một hệ thống tàu điện ngầm, xem AI cải thiện từng bước của hành trình như thế nào và các công nghệ AI ẩn giúp mọi thứ vận hành trơn tru. 

Ứng dụng AI trong giao thông công cộng bắt đầu từ việc thu phí

Thông thường, một hành trình trong tàu điện ngầm bắt đầu bằng việc xếp hàng, mua vé và đi qua cửa soát vé. AI chủ động hợp lý hóa quy trình này, giúp hành khách thực hiện nhanh hơn và thuận tiện hơn. Ví dụ: công nghệ nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng trong hệ thống bán vé tàu điện ngầm. Ở các thành phố đông đúc, hành khách có thể truy cập các dịch vụ mà không cần vé vật lý hoặc thẻ thông minh. Thay vào đó, khuôn mặt của họ được quét tại các điểm vào, cho phép truy cập thông suốt. Vào năm 2019, Bắc Kinh đã giới thiệu một hệ thống nhận dạng khuôn mặt để giải quyết tình trạng quá tải và cắt giảm hàng dài trong giờ cao điểm.

‍

Sự tích hợp liền mạch của AI giúp việc đi lại hàng ngày trở nên dễ dàng hơn và mang lại lợi ích cho hàng triệu hành khách mỗi ngày. Các hệ thống bán vé do AI cung cấp không chỉ cải thiện trải nghiệm của hành khách mà còn tăng cường bảo mật. Bằng cách phân tích dữ liệu khuôn mặt, hệ thống đảm bảo rằng chỉ những hành khách được ủy quyền mới được 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 có thể tăng tốc quá trình nhập cảnh, tăng cường bảo mật và giảm trốn vé.

Ứng dụng AI để điều hướng các tuyến tàu điện.

Sau khi vào tàu điện ngầm, việc tìm đường trong ga có thể khá khó khăn, đặc biệt là trong giờ cao điểm. Hệ thống dẫn đường dựa trên AI có thể giúp việc di chuyển trong tàu điện ngầm dễ dàng hơn bằng cách cung cấp cho hành khách 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 để tìm ra tuyến đường tốt nhất và cung cấp chỉ đường chính xác, cập nhật. Hành khách có thể sử dụng các ứng dụng di động, tương tự như: Google Bản đồ, để nhận chỉ dẫn từng bước trong nhà ga, giúp nhanh chóng xác định vị trí sân ga, lối ra và các tiện nghi. Hệ thống dẫn đường dựa trên AI có thể tiết kiệm thời gian và giảm căng thẳng.

Ngoài điều hướng, dữ liệu từ camera và thị giác máy tính trong tàu điện ngầm có thể được sử dụng để theo dõi mật độ đám đông trong thời gian thực. Camera trên 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 các điểm quá đông đúc. Những thông tin chi tiết này giúp các cơ quan giao thông vận tải thực hiện các biện pháp chủ động, chẳng hạn như điều chỉnh tần suất tàu hoặc điều động nhân viên để quản lý đám đông. Trên thực tế, AI đã được sử dụng thử nghiệm ở Dubai để giảm tắc nghẽn từ 40% đến 60% và giảm thời gian chờ đợi xuống 30 phút trong giờ cao điểm và các sự kiện công cộng.

‍

Lên tàu và di chuyển bằng tàu điện ngầm hỗ trợ AI

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

• Hỗ trợ tiếp cận: Các kỹ thuật computer vision (thị giác máy tính), chẳng hạn như nhận diện đối tượng, có thể xác định người dùng xe lăn và hướng dẫn họ đến khu vực 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 tùy chỉnh các thông báo và quảng cáo cho hành khách dựa trên những người có mặt trên tàu và vào thời điểm nào.
  ‍
• Kiểm tra tàu trống: Tại ga cuối của mạng lưới tàu điện ngầm, thị giác máy tính có thể được sử dụng để thực hiện “kiểm tra tàu trống” để đảm bảo không còn hành khách nào trên tàu.
  ‍
• Quản lý hành lý bị bỏ rơi : Nếu bất kỳ hành lý nào bị bỏ lại, công nghệ thị giác máy tính có thể detect và hiển thị các mặt hàng trên màn hình sân ga. Hành khách có thể dễ dàng lấy đồ của mình. 

Bản thân tàu điện ngầm cũng có thể được hỗ trợ bởi AI. Các đoàn tàu hoàn toàn tự động có thể hoạt động an toàn mà không cần phi hành đoàn. Những đoàn tàu được hỗ trợ bởi AI này sử dụng các thuật toán tiên tiến để đưa ra quyết định theo thời gian thực và các cảm biến để detect Tàu điện ngầm được điều khiển bằng AI giúp giảm chi phí nhân sự, linh hoạt hơn trong việc vận chuyển nhiều hành khách hơn với chất lượng dịch vụ tốt hơn, đúng giờ hơn và tối ưu hóa khả năng tăng tốc và phanh để giảm mức tiêu thụ điện năng. Ví dụ, Dự án Vận tải Đường sắt Honolulu là hệ thống hoàn toàn tự động đầu tiên tại Hoa Kỳ. Hệ thống này dự kiến sẽ giảm tắc nghẽn giao thông và khí thải bằng cách loại bỏ khoảng 40.000 chuyến xe mỗi ngày. 

‍

Sử dụng AI để giám sát hành khách ra khỏi ga tàu điện ngầm

Việc theo dõi số lượng người ra vào các ga khác nhau cũng rất quan trọng để quản lý lưu lượng tàu điện ngầm hiệu quả. Các mô hình AI, như Ultralytics YOLOv8 , đóng vai trò quan trọng trong quá trình này. YOLOv8 cũng hỗ trợ theo dõi đối tượng và có thể được sử dụng để nhận dạng và theo dõi nhiều đối tượng theo thời gian thực, rất lý tưởng cho các hệ thống tàu điện ngầm đông đúc. Bằng cách phân tích dữ liệu video từ các camera được đặt khắp các nhà ga, YOLOv8 có thể đếm số hành khách ra vào, track chuyển động của chúng và phát hiện các kiểu tắc nghẽn.

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 khỏi nhà 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 có sẵn. Công nghệ này cũng có thể đề xuất các tuyến đường và phương thức vận chuyển tốt nhất dựa trên điều kiện giao thông hiện tại và sở thích cá nhân. Do đó, hành khách có thể nhanh chóng tiếp cận các lựa chọn vận chuyển phù hợp nhất khi họ ra khỏi nhà ga, giảm thời gian chờ đợi và giúp hành trình của họ thuận tiện hơn.

AI đằng sau hậu trường: Bảo trì đường ray tàu điện ngầm

Là hành khách, chúng ta thường bỏ qua những quy trình phức tạp diễn ra đằng sau hành trình tàu điện ngầm của mình. Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng trong hậu trường, đặc biệt là trong track Kiểm tra và bảo trì. Các hệ thống như Cổng Kiểm tra Toa tàu (RIP) của Duos Technologies thể hiện phương pháp tiếp cận dựa trên AI này. Sử dụng thuật toán AI, RIP chụp và phân tích hình ảnh 360 độ của mọi toa tàu chỉ trong vài giây, ngay cả ở tốc độ trên 200 km/h. Các hệ thống AI dựa trên biên này detect và cảnh báo nhân viên đường sắt về các vấn đề bảo trì trong vòng 60 giây. Việc giám sát liên tục giúp xác định và xử lý nhanh chóng các vấn đề tiềm ẩn.

Quản lý và tối ưu hóa năng lượng là một ứng dụng khác của AI trong một đô thị mà không phải ai cũng biết. Ví dụ: Metro de Madrid sử dụng hệ thống dựa trên AI để giảm chi phí năng lượng cho hệ thống thông gió xuống 25% và cắt giảm 1.800 tấn khí thải CO2 mỗi năm. Vận hành 891 quạt thông gió tiêu thụ tới 80 gigawatt giờ năng lượng mỗi năm, hệ thống này sử dụng một thuật toán tối ưu hóa lấy cảm hứng từ hành vi kiếm ăn của các 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, lượng 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 mỗi nhà ga, cải thiện theo thời gian thông qua máy học.

‍

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 hệ thống tàu điện ngầm tuân thủ lịch trình, giảm sự chậm trễ và tối ưu hóa hoạt động để dịch vụ suôn sẻ hơn. An toàn cũng được tăng cường thông qua giám sát liên tục và bảo trì dự đoán giúp ngăn ngừa tai nạn và trục trặc.

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

• Các lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu: Việc thu thập và sử dụng dữ liệu hành khách làm dấy lên những lo ngại đáng kể về quyền riêng tư cần được quản lý cẩn thận để bảo vệ quyền riêng tư cá nhân.
  ‍
• Tích hợp với cơ sở hạ tầng hiện có: Việc tích hợp các hệ thống AI vào cơ sở hạ tầng tàu điện ngầm hiện có có thể phức tạp và đòi hỏi các sửa đổi.
  ‍
• Chi phí triển khai cao: Chi phí ban đầu của việc triển khai công nghệ AI có thể cao, điều này có thể là một rào cản đối với một số hệ thống tàu điện ngầm.
  ‍
• Nhu cầu về các chuyên gia lành nghề: Việc triển khai và duy trì thành công các hệ thống AI đòi hỏi các chuyên gia có tay nghề cao, và đây có thể là một thách thức về nguồn lực.

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

Tương lai của AI trong ngành giao thông vận tải

Từ việc vào ga đến việc điều hướng, lên tàu và xuống tàu, AI đang thay đổi toàn bộ hành trình. Nó tối ưu hóa hoạt động, nâng cao an toàn và mang lại trải nghiệm liền mạch cho hành khách. Bằng cách cải thiện track Trong lĩnh vực bảo trì và quản lý năng lượng, AI đảm bảo hệ thống tàu điện ngầm hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Bất chấp 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 tàu điện ngầm là không thể phủ nhận. Khi các thành phố tiếp tục phát triển, AI sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc giúp giao thông tàu điện ngầm thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn.

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