AI trong giao thông: Định hình lại hệ thống metro

Hệ thống metro là mạch máu của giao thông công cộng đô thị và vận chuyển hàng triệu hành khách mỗi ngày. Các thành phố như New York và Tokyo lần lượt đón hơn 3 triệu và 6 triệu lượt hành khách metro mỗi ngày. Khi các thành phố phát triển, việc làm cho hệ thống metro hiệu quả, an toàn và dễ chịu hơn đối với hành khách trở nên thiết yếu.

Đó là lúc Trí tuệ nhân tạo (AI) phát huy vai trò, chuyển đổi mọi khâu từ mua vé đến bảo trì tàu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thực hiện một chuyến đi qua hệ thống metro để tìm hiểu cách AI cải thiện từng bước của hành trình và các công nghệ AI ẩn phía sau giúp mọi hoạt động diễn ra trơn tru.

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

Thông thường, một hành trình bằng metro bắt đầu bằng việc xếp hàng, mua vé và đi qua cổng soát vé. AI chủ động tinh gọn 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 các hệ thống bán vé metro. Tại những thành phố đông đúc, hành khách có thể sử dụng dịch vụ mà không cần vé giấy hoặc thẻ thông minh. Thay vào đó, khuôn mặt của họ được quét tại các điểm vào, cho phép ra vào thuận tiện. 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 trong giờ cao điểm.

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

Việc tích hợp AI liền mạch giúp hành trình đi lại hằng ngày trở nên dễ dàng hơn và mang lại lợi ích cho hàng triệu hành khách mỗi ngày. 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 cấp quyền mới có thể vào 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 qua nhà ga có thể gây bối rối, đặc biệt trong giờ cao điểm. Các hệ thống điều hướng 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, từ đó tìm ra tuyến đường tốt nhất và cung cấp chỉ dẫn chính xác, cập nhật. Hành khách có thể sử dụng các ứng dụng di động tương tự Google Maps để nhận chỉ dẫn từng bước trong nhà ga, nhanh chóng xác định sân ga, lối ra và các tiện ích. Điều hướng 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 metro có thể được sử dụng để giám sát mật độ đám đông theo thời gian thực. Camera được bố trí khắp nhà ga có thể đếm số hành khách tại các khu vực cụ thể nhằm phát hiện các điểm có nguy cơ gây tắc nghẽn và quá tải. Những thông tin này giúp cơ quan quản lý giao thông chủ động thực hiện các biện pháp như điều chỉnh tần suất tàu hoặc cử nhân viên điều phối đám đông. Trên thực tế, AI đã được thử nghiệm tại Dubai để giảm ùn tắc từ 40% đến 60% và rút 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 trên metro ứng dụng AI#

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

• Hỗ trợ khả năng tiếp cận: Các kỹ thuật thị giác máy tính, chẳng hạn như phát hiện đối tượng, có thể xác định 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 tùy chỉnh: AI có thể được sử dụng để tùy chỉnh thông báo và quảng cáo dành cho hành khách dựa trên đối tượng 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 sử dụng để thực hiện “kiểm tra tàu trống”, nhằm đảm bảo không còn hành khách nào trên tàu.
• Quản lý hành lý bị bỏ lại: Nếu có hành lý bị bỏ lại, thị giác máy tính có thể phát hiện và hiển thị vật dụng đó trên các màn hình ở sân ga. Sau đó, hành khách có thể dễ dàng nhận lại đồ đạc của mình.

Bản thân các đoàn tàu metro cũng có thể được vận hành bằng AI. Các đoàn tàu tự hành hoàn toàn có thể hoạt động an toàn mà không cần nhân viên trên tàu. Những đoàn tàu ứng dụng AI này sử dụng các thuật toán tiên tiến để ra quyết định theo thời gian thực và cảm biến để phát hiện chướng ngại vật, đảm bảo vận hành an toàn. Tàu metro điều khiển bằng AI giúp giảm chi phí nhân sự, mang lại sự linh hoạt lớn hơn để vận chuyển nhiều hành khách hơn với chất lượng dịch vụ tốt hơn, duy trì đúng giờ ổn định hơn và tối ưu hóa quá trình tăng tốc, phanh để giảm mức tiêu thụ điện năng. Ví dụ, Dự án Giao thông Đường sắt Honolulu là hệ thống hoàn toàn tự hành đầu tiên tại US. Hệ thống này được kỳ vọng sẽ giảm ùn tắc giao thông và khí thải bằng cách loại bỏ khoảng 40.000 chuyến đi bằng ô tô mỗi ngày.

Hình 3. Một tuyến metro không người lái ở Milan, Italy.

Sử dụng AI để giám sát hành khách rời khỏi ga metro#

Việc giám sát số lượng người rời ga qua các nhà ga khác nhau cũng rất cần thiết để quản lý luồng di chuyển trong metro một cách hiệu quả. Các model AI như Ultralytics YOLOv8 đóng vai trò quan trọng trong quy trình này. YOLOv8 cũng hỗ trợ theo dõi đối tượng và có thể được sử dụng 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 số hành khách rời ga, theo dõi chuyển động của họ và phát hiện các mô hình ùn tắc.

Bên ngoài các cổng ra của metro, 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 xe trung chuyển ứng dụng 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 khả dụng. Công nghệ này cũng có thể đề xuất tuyến đường và phương thức di chuyển tốt nhất dựa trên tình hình giao thông hiện tại và sở thích cá nhân. Nhờ đó, hành khách có thể nhanh chóng tiếp cận phương án giao thông phù hợp nhất khi rời ga, giảm thời gian chờ và giúp hành trình thuận tiện hơn.

AI phía sau hậu trường: Bảo trì đường ray metro#

Là hành khách, chúng ta thường không để ý đến những quy trình phức tạp diễn ra phía sau mỗi hành trình metro. AI đóng vai trò quan trọng ở hậu trường, đặc biệt trong kiểm tra và bảo trì đường ray. Các hệ thống như Cổng Kiểm tra Toa tàu Đường sắt Duos Technologies (RIP) thể hiện phương pháp tiếp cận dựa trên AI này. Sử dụng các thuật toán AI, RIP chụp và phân tích hình ảnh 360 độ của từng toa tàu chỉ trong vài giây, ngay cả khi tàu chạy với tốc độ hơn 125 dặm/giờ. 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 xác định và xử lý nhanh chóng các vấn đề tiềm ẩn.

Quản lý và tối ưu hóa năng lượng là những ứng dụng khác của AI trong metro nhưng chưa được nhiều người biết đến. Ví dụ, Metro de Madrid sử dụng 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. 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 phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, xem xét 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 và dữ liệu mô phỏng để dự đoán, đạt được sự cân bằng tốt nhất cho từng nhà ga, đồng thời 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 các hệ thống metro đã 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 cung cấp dịch vụ trơn tru hơn. An toàn cũng được nâng cao nhờ giám sát liên tục, trong khi bảo trì dự đoán giúp ngăn ngừa tai nạn và sự cố.

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

• Mối lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu: Việc thu thập và sử dụng dữ liệu hành khách làm dấy lên những mối lo ngại đáng kể về quyền riêng tư, cần được quản lý cẩn trọng để bảo vệ quyền riêng tư của mỗi cá nhân.
• Tích hợp với hạ tầng hiện có: Việc tích hợp các hệ thống AI vào hạ tầng metro hiện hữu 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.
• Nhu cầu về nhân sự có chuyên môn: Việc triển khai và duy trì thành công các hệ thống AI đòi hỏi đội ngũ chuyên môn cao, điều này có thể tạo ra thách thức về nguồn lực.

Bất chấp những thách thức này, các lợi ích khiến AI trở thành một động lực chuyển đổi trong những 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 nỗ lực vượt qua các trở ngại này để khai thác đầy đủ những lợi ích mà AI mang lại. Vì vậy, lần tới khi đi metro, hãy chú ý đến những đổi mới AI đang hiện diện trong hành trình của bạn.

Tương lai của AI trong giao thông vận tải#

Từ lúc vào ga đến khi điều hướng, lên tàu và rời metro, AI đang chuyển đổi toàn bộ hành trình. AI tối ưu hóa hoạt động, tăng cường an toàn và mang lại trải nghiệm liền mạch cho hành khách. Bằng cách cải thiện công tác bảo trì đường ray và quản lý năng lượng, AI đảm bảo hệ thống metro vận hành hiệu quả với chi phí hợp lý. Bất chấp những thách thức như chi phí triển khai và mối lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, lợi ích của AI trong các hệ thống giao thông đô thị như metro là không thể phủ nhận. Khi các thành phố tiếp tục phát triển, AI sẽ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc giúp việc di chuyển bằng 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! Hãy xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá cách sử dụng AI nhằm tạo ra các giải pháp đổi mới trong nhiều ngành như nông nghiệp và sản xuất. 🚀