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 tại các đô thị, chuyên chở hàng triệu hành khách mỗi ngày. Các thành phố như New York và Tokyo đón nhận hơn 3 triệu và 6 triệu lượt hành khách đi tàu điện ngầm mỗi ngày. Khi các thành phố phát triển, việc làm cho hệ thống tàu điện ngầm trở nên hiệu quả, an toàn và dễ chịu 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.

Link to this sectionAI trong giao thông công cộng bắt đầu từ việc thu vé#

Thông thường, một hành trình tàu điện ngầm bắt đầu bằng việc xếp hàng, mua vé và đi qua cửa soát vé. AI đang chủ động tinh giản quy trình này, giúp hành khách tiết kiệm thời gian và thuận tiện hơn. Ví dụ, công nghệ nhận diện khuôn mặt có thể được sử dụng trong các hệ thống bán vé tàu điện ngầm. Tại các thành phố bận rộn, hành khách có thể tiếp cận dịch vụ mà không cần vé giấy hoặc thẻ thông minh. Thay vào đó, khuôn mặt của họ được quét tại các điểm kiểm soát, cho phép ra vào thuận tiện. Năm 2019, Bắc Kinh đã giới thiệu hệ thống nhận diện khuôn mặt để giải quyết tình trạng quá tải và giảm bớt các hàng dài chờ đợi trong giờ cao điểm.

Hình 1. Hệ thống nhận diện khuôn mặt tại 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.

Link to this sectionDi chuyển giữa các tuyến tàu điện ngầm với sự hỗ trợ của AI#

Sau khi vào tàu điện ngầm, việc tìm đường trong nhà ga có thể gây nhầm lẫn, đặc biệt là trong giờ cao điểm. Các hệ thống điều hướng dựa trên AI có thể giúp việc di chuyển qua tàu điện ngầm dễ dàng hơn bằng cách cung cấp cho hành khách sự hướng dẫn theo thời gian thực. Các hệ thống này sử dụng các 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 các chỉ dẫn chính xác, cập nhật. Hành khách có thể sử dụng ứng dụng di động, tương tự như Google Maps, để nhận chỉ dẫn từng bước trong nhà ga nhằm nhanh chóng tìm thấy sân ga, lối ra và các tiện ích. Điều hướng dựa trên AI giúp tiết kiệm thời gian và giảm căng thẳng.

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

Hình 2. Đếm số người trong tàu điện ngầm bằng phương pháp nhận diện đối tượng.

Link to this sectionLên 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 khả năng tiếp cận: Các kỹ thuật computer vision, chẳng hạn như object detection, có thể xác định người dùng xe lăn và hướng dẫn họ đến toa tàu thuận tiện nhất. Quy trình đóng cửa tàu cũng có thể được điều chỉnh để cho phép những hành khách này có thêm thời gian lên tàu một cách 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 vận hành bởi AI. Các đoàn tàu tự hành hoàn toàn có thể vận hành an toàn mà không cần nhân viên trên tàu. Những đoàn tàu hỗ trợ AI này sử dụng các thuật toán tiên tiến để đưa ra quyết định thời gian thực và các cảm biến để phát hiện vật cản, từ đó vận hành một cách an toàn. Tàu điện ngầm tự lái bởi AI giúp giảm chi phí nhân sự, mang lại sự linh hoạt hơn trong việc phục vụ nhiều hành khách hơn với chất lượng dịch vụ tốt hơn, đảm bảo giờ giấc ổn định hơn, đồng thời tối ưu hóa khả năng tăng 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 Mỹ. Hệ thống này được kỳ vọng sẽ giúp giảm ùn tắc giao thông và khí thải bằng cách loại bỏ khoảng 40.000 chuyến xe ô tô mỗi ngày.

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

Link to this sectionSử dụng AI để giám sát hành khách rời nhà ga tàu điện ngầm#

Giám sát số lượng người ra khỏi các nhà ga khác nhau cũng rất cần thiết để quản lý luồng hành khách hiệu quả. Các mô hình AI, như Ultralytics YOLOv8, đóng vai trò then chốt trong quy 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, khiến nó trở nên hoàn hảo cho các hệ thống tàu điện ngầm bận rộn. Bằng cách phân tích luồng video từ các camera được đặt khắp nhà ga, YOLOv8 có thể đếm số hành khách ra khỏi ga, theo dõi lộ trình của họ và phát hiện các mô hình 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.

Link to this sectionAI ở hậu trường: Bảo trì đường ray tàu điện ngầm#

Là hành khách, chúng ta thường bỏ qua các quy trình phức tạp đang diễn ra phía sau hành trình tàu điện ngầm. AI đóng vai trò quan trọng ở hậu trường, đặc biệt là trong việc kiểm tra và bảo trì đường ray. Các hệ thống như Cổng kiểm tra toa xe (RIP) của Duos Technologies là minh chứng cho cách tiếp cận dựa trên AI này. Sử dụng các thuật toán AI, RIP chụp và phân tích hình ảnh 360 độ của mỗi toa tàu chỉ trong vài giây, ngay cả khi tàu chạy ở tốc độ hơn 125 dặm/giờ. Các hệ thống AI tại biên này phát hiện các vấn đề và cảnh báo cho nhân viên đường sắt về các sự cố bảo trì trong vòng 60 giây. Việc giám sát liên tục giúp xác định và giải quyết các vấn đề tiềm ẩn một cách nhanh chóng.

Quản lý và tối ưu hóa năng lượng là những ứng dụng khác của AI trong tàu điện ngầm mà ít người biết đến. 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 hàng năm, hệ thống sử dụng thuật toán tối ưu hóa lấy cảm hứng từ hành vi tìm kiếm thức ăn của các đàn ong. Thuật toán này phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, xem xét các yếu tố như nhiệt độ không khí, kiến trúc nhà ga, tần suất tàu, mật độ hành khách và giá điện. Nó sử dụng cả dữ liệu lịch sử và mô phỏng để dự đoán và đạt được trạng thái 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.

Link to this sectionƯu 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:

• Lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu: Việc thu thập và sử dụng dữ liệu hành khách đặt ra những lo ngại về quyền riêng tư đáng kể mà cần phải 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 cho việc triển khai công nghệ AI có thể rất cao, đây 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.

Link to this sectionTương 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! Xem 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 công nghiệp như nông nghiệp và sản xuất. 🚀