Tại hội thảo về ứng dụng AI và bán dẫn cho thành phố thông minh do Trung tâm nghiên cứu triển khai, Khu công nghệ cao TP HCM (SHTP-Labs) tổ chức ngày 29/10, PGS.TS Nguyễn Tuấn Đức, Phó trưởng khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học Văn Lang, nhấn mạnh tính cấp thiết của việc xây dựng TP HCM trở thành đô thị thông minh.
Ông Đức cho rằng TP HCM đang đối mặt với nhiều thách thức của một siêu đô thị, đặc biệt sau khi sáp nhập với Bình Dương và Bà Rịa – Vũng Tàu. Áp lực lên hạ tầng giao thông, tình trạng ngập lụt đô thị ngày càng nghiêm trọng, cùng với ô nhiễm không khí và tiếng ồn, đang ảnh hưởng lớn đến chất lượng sống của hàng triệu người dân. Do đó, việc ứng dụng công nghệ để giải quyết những vấn đề này là vô cùng cần thiết.
Tuy nhiên, ông Đức lưu ý rằng “thành phố thông minh” không chỉ đơn thuần là việc lắp đặt thêm camera hay cảm biến. Cốt lõi của nó nằm ở khả năng kết nối và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ thu thập được. Đây là nơi AIoT, sự kết hợp giữa Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Internet Vạn vật (IoT), có thể phát huy vai trò quan trọng. Theo ông Đức, AIoT có thể trở thành một “vũ khí chiến lược”, cung cấp các giải pháp thực tiễn để giải quyết những vấn đề cấp bách của TP HCM.
Một trong những giải pháp cụ thể là Hệ thống Giao thông Thông minh (ITS). Ông Đức cho rằng AIoT có thể tạo ra một hệ thống “hạ tầng biết nói”, giúp giảm tình trạng kẹt xe thông qua mạng lưới kết nối trực tiếp giữa biển báo giao thông, đèn tín hiệu và phương tiện. Ông nhấn mạnh rằng phương tiện ở đây không chỉ là ô tô mà còn cả xe máy. Khi hạ tầng và phương tiện có thể “nói chuyện” với nhau, việc điều tiết giao thông sẽ trở nên chủ động và hiệu quả hơn.
Ông Đức cũng hình dung về một hệ thống đèn tín hiệu điều tiết theo dạng thích ứng nhờ AIoT. Thay vì hoạt động theo chu kỳ cố định, hệ thống giao thông sẽ “nhìn” lưu lượng thực tế. AI sẽ phân tích dữ liệu từ camera và cảm biến để tối ưu hóa trạng thái tín hiệu, ưu tiên thời gian đèn xanh cho hướng có lưu lượng xe đông hơn.
Một hệ thống khác được ông Đức đề cập là Computer Vision, hay còn gọi là “mắt thần” theo dõi phương tiện. Camera AI không chỉ “nhìn” mà còn “hiểu” những gì đang diễn ra trên đường, đếm số lượng phương tiện, phân loại các loại xe và tính toán lưu lượng giao thông. Khi kết hợp với học sâu (deep learning), hệ thống này có thể dự đoán tai nạn bằng cách phân tích hành vi lái xe nguy hiểm hoặc các tình huống va chạm tiềm ẩn, từ đó tạo ra “bản đồ kẹt xe” theo thời gian thực, cung cấp cho người dân thông qua ứng dụng.
Đối với tình trạng ngập lụt và triều cường ngày càng gia tăng, ông Đức cho rằng AIoT có thể giúp tạo ra một hệ thống giám sát chặt chẽ, tổng hợp thông tin qua từng năm và đưa ra dự đoán sớm. Ví dụ, AI có thể dự đoán mực nước trên đường trong một hoặc hai giờ tới nếu có mưa kết hợp với mực nước sông và kênh rạch dâng cao, giúp người dân và chính quyền có sự chuẩn bị kịp thời.
Trong lĩnh vực giám sát ô nhiễm không khí và nguồn nước, ông Đức đề xuất triển khai các cảm biến IoT để theo dõi chất lượng không khí và nước theo thời gian thực. Ông cũng nhấn mạnh sự cần thiết của việc ứng dụng AI để hạn chế ô nhiễm tiếng ồn, một vấn đề thường bị bỏ qua.
Về vấn đề môi trường, TS Nguyễn Ngô Minh Trị, nghiên cứu viên Viện Công nghệ vi mạch bán dẫn thuộc trường Đại học Nguyễn Tất Thành, cho biết đã có một số giải pháp trong nước để cải thiện. Trường của ông đang phát triển hệ thống giám sát môi trường thông minh gồm các “Nút IoT” đặt ngoài trời, trang bị cảm biến đo các chỉ số như CO, độ ẩm, nhiệt độ và bụi mịn (PM1, PM2.5 và PM10).
Điểm khác biệt của giải pháp này nằm ở công nghệ truyền dẫn. Thay vì sử dụng wifi hay 4G/5G, hệ thống sử dụng sóng LoRa (Long Range) tiết kiệm điện và có tầm xa tới 15 km, phù hợp cho các trạm quan trắc ở xa, không có nguồn điện ổn định. Dữ liệu thu thập được mã hóa bằng thuật toán RSA để bảo mật trước khi gửi về máy chủ, sau đó được phân tích, phân loại và trực quan hóa trên bản đồ số GIS Map bằng AI. Tuy nhiên, ông Trị cũng thừa nhận thách thức về chi phí do yêu cầu mật độ trạm dày đặc có thể cản trở việc triển khai rộng rãi.
Trong lĩnh vực y tế thông minh, ông Đức cho biết các bệnh viện hiện đang bắt đầu hỗ trợ chẩn đoán bằng AI, kết nối y tế từ xa để theo dõi bệnh nhân và tư vấn sức khỏe cơ bản. Một số nơi đã sử dụng AI để tối ưu hóa hoạt động bệnh viện cũng như khám chữa bệnh. Tuy nhiên, ông nhấn mạnh rằng trong một thành phố thông minh, dữ liệu này cần được kết nối và chia sẻ với nhau.
Một ứng dụng ngày càng phổ biến là robot trợ lý. Ông Đức cho biết chúng ta có thể thấy nhiều robot trợ lý tại các khu vực như ủy ban thành phố, trường đại học hoặc metro. Đây là một ứng dụng AIoT điển hình, khi các robot có thể tự động kết nối với nhau và với trung tâm, tự hành, hướng dẫn và cung cấp thông tin, giúp giảm tải công việc cho con người.
Cuối cùng, ông Đức đề cập đến di chuyển “xanh” thông minh, hay “Smart Mobility”. Ông đánh giá hệ thống cho thuê và chia sẻ xe đạp điện công cộng là một giải pháp giúp giải quyết các vấn đề về di chuyển. Ông giải thích rằng chúng ta có thể phát triển một hệ thống GIS (Hệ thống Thông tin Địa lý) và chia sẻ xe dựa trên thiết bị IoT được tích hợp vào xe.
Ông đề xuất TP HCM cần nhân rộng các trạm sạc xe đạp điện, thu thập dữ liệu vận hành, định vị chống trộm theo hướng thông minh hơn, và thậm chí áp dụng thuật toán máy học để phát hiện hành vi trộm cắp hoặc phá hoại.
Ông Đức kết luận rằng những giải pháp này, dù chưa phải là tất cả, có thể giải quyết các “vấn đề lớn” đang tồn tại ở TP HCM. Ông nhận định con đường xây dựng đô thị thông minh còn dài, nhưng với “bộ não” AIoT, lộ trình đang trở nên rõ ràng hơn.
Trong nhiều năm qua, TP HCM đã là một trong những địa phương tiên phong ứng dụng công nghệ vào điều hành giao thông và đô thị. Trung tâm điều hành giao thông thông minh, được đưa vào vận hành từ năm 2019, là trung tâm điều hành thông minh đầu tiên của cả nước. Vào tháng 7, thành phố đã phát triển hệ thống phân tích dữ liệu theo thời gian thực và ứng dụng AI để dự đoán sự cố, tối ưu hóa quản lý và điều hành giao thông, hợp tác với Đại học Monash (Australia).
Thành phố cũng đã nghiên cứu và triển khai hệ thống điều khiển tín hiệu giao thông thông minh, có khả năng tự động điều chỉnh dựa trên tình hình thực tế và mô hình dự báo lưu lượng. Công nghệ AI sẽ được ứng dụng để dự đoán sự cố, hỗ trợ điều hành hiệu quả, cũng như mô phỏng các kịch bản giao thông phức tạp để phục vụ công tác quản lý.
Ngoài các giải pháp điều hành, TP HCM định hướng phát triển hệ thống giao thông công cộng thân thiện môi trường, đào tạo năng lực chuyên môn cho đội ngũ quản lý. Các công nghệ mới như ITS (điều hành giao thông thông minh), xe tự hành, hệ thống quản lý đỗ xe, giao thông xanh và thanh toán tự động cũng sẽ được thí điểm tại một số tuyến đường trọng điểm, hướng tới xây dựng một đô thị hiện đại.
Admin
Nguồn: VnExpress
