TP.HCM có thể dự báo các điểm ùn tắc, ngập nước... hướng tới giao thông thông minh

Sáng 6-6, Trường Đại học Việt Đức đã tổ chức Hội thảo "Bản sao kỹ thuật số cho quản lý giao thông đô thị thông minh". Hội thảo chia sẻ các nghiên cứu trong nước và quốc tế nhằm thúc đẩy hợp tác phát triển giao thông thông minh và bền vững tại Việt Nam và khu vực Châu Á.

TP.HCM có thể dự báo các điểm ùn tắc, ngập nước... hướng tới giao thông thông minh. Ảnh: ĐT

PGS.TS Vũ Anh Tuấn, Trường Đại học Việt Đức chia sẻ nghiên cứu về ứng dụng dữ liệu lớn (GPS) để mô tả, mô phỏng và dự báo ngắn hạn tình trạng hoạt động của mạng lưới giao thông dưới tác động của các sự kiện thời tiết xấu. Đơn cử như mưa lớn, triều cường dâng cao gây ngập đường và kéo theo ùn tắc giao thông.

Các bộ dữ liệu lớn bao gồm dữ liệu về vị trí tức thời của xe buýt nhận được qua tín hiệu GPS (trong quá khứ và tức thời), đo đếm lưu lượng xe nhờ các hệ thống camera và dữ liệu thời tiết khí hậu, ngập đường hiện tại và quá khứ.

Từ các dữ liệu lớn, các mô hình học máy (machine learning) được phát triển phù hợp với điều kiện TP.HCM. Ngoài khả năng dự báo các điểm ùn tắc, công cụ số này còn có khả năng gợi ý các phương án điều chỉnh lộ trình của xe buýt để tránh các điểm ùn tắc nghiêm trọng...; hoặc khi có sự cố giao thông. Đây là dự án nghiên cứu có sự hợp tác với Trung tâm Giao thông cộng cộng, Sở Xây dựng TP.HCM.

GS. William H.K. Lam, Đại học Bách khoa Hồng Kông cho biết bản sao kỹ thuật số tại Hồng Kông cũng có nhiều cơ hội và thách thức. Ông cũng chỉ ra rằng để sử dụng có hiệu quả bản sao kỹ thuật số cần tập trung cải thiện độ tin cậy của các mô hình dự báo hành trình thông qua phát triển các thuật toán, giải quyết thách thức triển khai nhờ ứng dụng dữ liệu thời gian thực kết hợp dữ liệu lịch sử. Dựa vào các camera giao thông, hệ thống trung tâm quản lý thiết bị ngoại vi (camera, biển báo điện tử…), công nghệ thông tin đem lại hiệu quả rất lớn trong việc quản lý giao thông đô thị (mô hình ITS - hệ thống giao thông thông minh).

GS Ngô Duy Đông, Đại học Monash (Úc) cũng trình bày về kỹ thuật học máy thích ứng trong hiệu chỉnh mô phỏng giao thông hỗn hợp theo thời gian thực. Từ đó, giúp cải thiện độ chính xác của các mô phỏng giao thông tại khu vực Đông Nam Á với điều kiện giao thông hỗn hợp, không phân làn.

Giải pháp đưa ra là tích hợp dữ liệu thực tế và mô phỏng, liên tục cập nhật tham số để phản ánh chính xác các điều kiện giao thông động - biến đổi do sự cố, thời tiết xấu hoặc các sự kiện xã hội. Giải pháp được chứng minh có tính ứng dụng khá cao ở TP.HCM trong mô phỏng và điều khiển hệ thống đèn tín hiệu giao thông.

ĐÀO TRANG