Bài Tập Lớn: Ứng Dụng Ai-Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Vấn Đề Điều Tiết Giao Thông | Năng Lực Số Ứng Dụng

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG BÀI TẬP LỚN
MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG ĐỀ TÀI:
ỨNG DỤNG AI-TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG VẤN ĐỀ
ĐIỀU TIẾT GIAO THÔNG NHÓM 2-K25KDQTC HÀ NỘI 05/01/2022
HỌC VIỆN NGÂN HÀNG BÀI TẬP LỚN
MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG ĐỀ TÀI
ỨNG DỤNG AI - TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG
VẤN ĐỀ ĐIỀU TIẾT GIAO THÔNG
Giáo viên hướng dẫn: Giang Thị Thu Huyền Danh sách nhóm: ST Mã sinh viên Họ và tên Tỷ lệ đóng Ký xác T góp nhận 1 25A4050054
Phạm Trung Hiếu (NT) 2 25A4051640 Cao Nguyễn Minh Anh 3 25A4052038
Nguyễn Lê Huyền Chi 4 25A4052040 Trần Khánh Chi 5 25A4051670 Nguyễn Hải Tuấn 1 LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, chúng em xin được cảm ơn Ban giám hiệu Học viện Ngân Hàng đã đưa bộ
môn Năng lực số ứng dụng vào chương trình đào tạo của nhà trường để chúng em có cơ
hội học tập, tiếp thu những kiến thức bổ ích nhất về tin học đồng thời tạo các điều kiện
tốt nhất để chúng em có thể nghiên cứu hoàn thiện được dự án của mình.
Chúng em xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc tới cô Giang Thị Thu Huyền, giảng viên bộ
môn Năng lực số ứng dụng đồng thời là người hướng dẫn chúng em trong quá trình thực
hiện bài tập lớn kết thúc học phần này. Cảm ơn cô đã luôn nhiệt tình hướng dẫn và truyền
đạt cho chúng em những kiến thức, phương pháp cần thiết để chúng em có thể hoàn thành được dự án này.
Mặc dù dự án đã được hoàn thành một cách tốt nhất nhưng không thể nào tránh khỏi
những sai sót. Rất mong nhận được sự đóng góp, nhận xét, phê bình của cô để dự án
chúng em có thể hoàn thiện hơn và rút kinh nghiệm cho những dự án sau.
Lời cuối em xin được chúc cô luôn mạnh khỏe, hạnh phúc và thành công tại Học viện Ngân Hàng
Xin chân thành cảm ơn cô! 2
ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ HOẠT ĐỘNG, ĐÓNG GÓP CỦA CÁC THÀNH VIÊN TRONG NHÓM: STT Họ và tên Mã SV Vai trò % Đóng góp 1 Phạm Trung Hiếu 25A4050054 Tìm thông tin, word, thuyết trình, khảo sát 2 Cao Nguyễn Minh 25A4051640 Tìm thông tin, Anh word, thuyết trình, khảo sát 3 Nguyễn Lê Huyền Chi 25A4052038 Tìm thông tin, powerpoint, phỏng vấn, khảo sát 4 Trần Khánh Chi 25A4052040 Tìm thông tin, word, phỏng vấn, khảo sát 5 Nguyễn Hải Tuấn 25A4051670 Tìm thông tin, powerpoint, thuyết trình, khảo sát 3 MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN.................................................................................................................... 2
ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ HOẠT ĐỘNG, ĐÓNG GÓP CỦA CÁC THÀNH VIÊN TRONG
NHÓM:.............................................................................................................................. 3
DANH MỤC HÌNH ẢNH..................................................................................................6
BẢNG DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT......................................................................7
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG.................................................................................8
1.1. Lịch sử phát triển của AI.........................................................................................9
1.2. Khái niệm công nghệ AI là gì?..............................................................................11
1.3. Phân loại công nghệ AI.........................................................................................12
1.4. Ưu điểm và nhược điểm:.......................................................................................16
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG AI TRONG LĨNH VỰC GIAO THÔNG Ở VIỆT NAM.....21
2.1. Các vấn đề còn tồn đọng.......................................................................................21
2.1.1. Ùn tắc và tai nạn giao thông...........................................................................21
2.1.2. Phương tiện công cộng quá tải người và không có đủ phương tiện phục vụ vào
giờ cao điểm:............................................................................................................ 22
2.1.3. Khó khăn cho người đi bộ và việc đỗ xe.........................................................22
2.2. Các giải pháp sử dụng AI đã được thực hiện.........................................................23
2.2.1. Áp dụng công nghệ AI vào việc giải quyết vấn đề an toàn giao thông...........23
2.2.2. Dùng AI để di chuyển an toàn trong thời kỳ Covid 19...................................23
2.2.3. AI giúp chuyển đổi số trong giao thông công cộng........................................24
CHƯƠNG III: CÁC GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT...................................................................25
3.1. Xe tự lái................................................................................................................. 26
3.2. Phát hiện giao thông và biển báo giao thông.........................................................27
3.3. Phát hiện người đi bộ............................................................................................28
3.4. Quản lý bãi đậu xe, hỗ trợ tầm nhìn......................................................................31
3.5. Giám sát tình trạng đường.....................................................................................31
3.6. Tự động phát hiện sự cố giao thông......................................................................32
3.7. Nhận dạng biển số xe tự động...............................................................................32 4
3.8. Giám sát người điều khiển phương tiện.................................................................33
3.9. Hiệu quả................................................................................................................34
CHƯƠNG IV: TỔNG KẾT..............................................................................................39
4.1. Khảo sát với sinh viên học viện ngân hàng...........................................................39
4.2. Đánh giá của sinh viên khi có phương án áp dụng AI để giải quyết các vấn đề giao
thông:........................................................................................................................... 39
4.3. Tổng kết................................................................................................................ 40
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................................ 41 5 DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1 Minh họa về AI.......................................................................................................8
Hình 2 Biểu đồ cột về giá trị thị trường của các tập đoàn công nghệ năm 2018(đơn vị: tỉ
đô).................................................................................................................................... 12
Hình 3 Thuật toán Deep Learning....................................................................................10
Hình 4 AlphaGO – Chương trình “chơi cờ vây” của Google...........................................13
Hình 5 Các phương tiện không người lái ứng dụng AI....................................................14
Hình 6 Robot tích hợp AI.................................................................................................15
Hình 7 AI có khả năng tự nhận thức và suy nghĩ độc lập.................................................16
Hình 8 Ứng dụng Chatbot và Voicebot............................................................................18
Hình 9 Hoạt động kiểm kê sử dụng AI.............................................................................19
Hình 10 Tình trạng giao thông Việt Nam.........................................................................21
Hình 11 Biểu đồ tai nạn giao thông 8 tháng đầu năm (2018-2022)..................................21
Hình 12 Tình trạng “tắc nghẽn người” trên phương tiện công cộng.................................22
Hình 13 Các kỹ sư trực chiến 24/24 giờ tại Trung tâm giám sát và điều khiển giao thông
TPHCM. Ảnh: Minh Quân...............................................................................................23
Hình 14 AI camera...........................................................................................................24
Hình 15 Xe tự lái của Tesla..............................................................................................26
Hình 16 Phát hiện đối tượng............................................................................................27
Hình 17 Kết nối các phương tiện với đèn tín hiệu giao thông..........................................28
Hình 18 Dự đoán hướng của người đi bộ.........................................................................29
Hình 19 Xác định người đi bộ.........................................................................................29
Hình 20 Quá trình phát hiện người đi bộ..........................................................................30
Hình 21 Quản lý bãi đỗ xe...............................................................................................31
Hình 22 Xác định tình trạng đường..................................................................................32
Hình 23 Công nghệ nhận dạng biển số xe........................................................................33
Hình 24 AI được xem là loại năng lượng mới tương tự điện trong Cách mạng Công
nghiệp lần thứ 2 và 3. Ảnh: Forbes..................................................................................34
Hình 25 Hệ thống giao thông thông minh........................................................................35
Hình 26 Hạ tầng giao thông thông minh..........................................................................36
Hình 27 Trung tâm Quản lý điều hành giao thông đô thị quản lý (Sở GTVT), ứng dụng hệ
thống giao thông thông minh trên địa bàn TP..................................................................37
Hình 28 Bảng hiển thị bSmartLed....................................................................................38 6
BẢNG DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT STT Ký hiệu Nguyên nghĩa 1
AI ( Artificial Intelligence) Trí tuệ nhân tạo 2
ITS (Intelligent Transport
Hệ thống giao thông thông minh Systerm) 3 GM ( General motos)
Công ty sản xuất ô tô lớn thứ 2 thế giới 4
SPI (Serial Peripheral Interface)
Giao diện Ngoại vi Nối tiếp. 5
CCTV(Closed Circuit Television ) Camera quan sát 6
BMS (Building Management
Hệ thống quản lý tòa nhà System.) 7
JAAD (Journal of the American
Tạp chí của học viện da liễu Mĩ Academy of Dermatology) 7
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG
Thế giới ngày càng phát triển, các điều kiện về vật chất ngày càng tiên tiến, các phương
tiện thì vô cùng hiện đại do vậy mà chất lượng cuộc sống của con người ngày càng được
nâng cao. Một điều tất yếu sẽ xảy ra đó có những vấn đề lớn phát sinh ở trong mọi lĩnh
vực như: kinh tế, sản xuất, giáo dục, y tế và một lĩnh vực cũng không thể thiếu đó là giao
thông. Nhu cầu đi lại của con người ngày càng được nâng cao do vậy mà trên đường phố
số lượng xe máy, ô tô ngày một tăng lên. Dễ thấy, những tuyến đường ở Hà nội trong
khoảng 5 đến 6 giờ chiều thường xuyên xảy ra hiện tượng tắc đường, những đoạn đường
2,3 km nhưng có thể sẽ phải đi 1 giờ mới đi hết, và với tâm lí ai cũng muốn về trước, về
sớm thì họ có thể hành động thiếu kiểm soát như vượt đèn đỏ, đi vào phần đường cho
người đi bộ,.... và như vậy thì rất dễ xảy ra tại nạn giao thông. Mặc dù đã có lực lượng
cảnh sát giao thông điều phối các tuyến đường, nhưng với số lượng phương tiện giao
thông đông như vậy thì chúng ta cần có các phương pháp quản lí chặt chẽ, tối ưu hơn. Vì
vậy mà ứng dụng công nghệ, đặc biệt AI để giải quyết các vấn đề trên là thực sự cần thiết.
Và đó là lý do tại sao chúng tôi chọn đề tài này
Hình 1 Minh họa về AI 8
1.1. Lịch sử phát triển của AI
Bằng sáng chế đầu tiên cho việc phát minh ra điện thoại xảy ra vào năm 1876, và sau đó,
khái niệm AI đã được xuất hiện.
Nói đúng ra, lĩnh vực nghiên cứu AI được bắt nguồn từ một hội thảo được tổ chức trong
khuôn viên trường Đại học Dartmouth vào mùa hè năm 1956. Vào thời điểm đó, người ta
dự đoán rằng một cỗ máy thông minh như con người sẽ có thể tồn tại và họ đã được cấp
hàng triệu đô la để biến ý tưởng này thành hiện thực.
Việc đầu tư vào AI đã tăng nhanh chóng trong những thập kỷ đầu tiên của thế kỷ 21. Từ
thời điểm đó, học máy (Machine Learning) đã được ứng dụng thành công vào nhiều vấn
đề liên quan đến học thuật và công nghiệp, nhờ vào sự bùng nổ và phát triển mạnh mẽ của máy tính.
1.2.1. 1950 -Thời điểm mà tất cả mọi thứ mới bắt đầu
Mặc dù khái niệm này đã xuất hiện trong nhiều thập kỷ trước đó nhưng cho đến năm
1950, nhiều người vẫn chưa biết đến thuật ngữ này. John McCarthy, người được biết đến
với tư cách là người sáng lập trí tuệ nhân tạo đã đưa ra thuật ngữ về 'Trí tuệ nhân tạo AI' vào những năm 1955.
McCarthy cùng với Alan Turing, Allen Newell, Herbert A. Simon và Marvin Minsky
được biết đến như những cha đẻ của AI. Alan đã đưa ra gợi ý đầu tiên về AI rằng: Nếu
con người sử dụng thông tin có sẵn và tư duy lý trí, để giải quyết các vấn đề và đưa ra
quyết định - thì tại sao việc này không thể được thực hiện với sự trợ giúp của máy móc?
1.2.2. 1974 - Máy tính phát triển mạnh mẽ!
Dần dần cùng với thời gian, làn sóng máy tính bắt đầu phát triển và bùng nổ mạnh mẽ.
Càng ngày, máy tính càng có tốc độ xử lý nhanh hơn, giá cả phải chăng hơn và có thể lưu
trữ nhiều thông tin hơn. Và đặc điểm quan trọng nhất chúng ta cần bàn đến ở đây là máy
tính cũng có thể suy nghĩ trừu tượng, có thể tự nhận thức và đạt được khả năng xử lý
ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)
1.2.3. 1980 - Năm của AI
Vào năm 1980, nghiên cứu về AI đã bắt đầu trở lại với việc mở rộng quỹ đầu tư và các
công cụ thuật toán. Với kỹ thuật Deep Learning, máy tính đã dần học được trải nghiệm của người dùng.
Hình 2 Thuật toán Deep Learning
1.2.4. 2000's - Cán mốc
Sau tất cả những nỗ lực và có cả thất bại, công nghệ này đã được thành lập thành công
nhưng phải đến những năm 2000, chúng ta mới xem như đạt được các mục tiêu quan 10
trọng về AI. Vào thời điểm đó, AI đã phát triển mạnh, mặc dù thiếu vốn đầu tư của chính
phủ và sự chú ý của công chúng.
Sự thật về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo
Chúng ta biết rằng công nghệ đang phát triển từng ngày và AI đang đạt đến một tầm cao
mới. Thậm chí, các nghiên cứu đang phát triển không ngừng và sẽ vẫn tiếp tục phát triển.
Trong 5 năm qua, nghiên cứu về AI đã tăng 12,9% mỗi năm trên toàn thế giới, do đó, ta
có thể thấy rằng tốc độ phát triển của AI thực sự đáng được quan tâm.
Nhiều người dự đoán rằng trong 4 đến 5 năm tới, Trung Quốc sẽ trở thành nguồn cung
cấp công nghệ về trí tuệ nhân tạo lớn nhất toàn cầu và sẽ soán ngôi Hoa Kỳ. Và chúng ta
cũng không cần quá ngạc nhiên khi Châu Âu sẽ trở thành vị trí số một. Đây là khu vực đa
dạng nhất với mức độ hợp tác quốc tế cao. Và cuối cùng, vị trí thứ ba sẽ do Ấn Độ nắm
giữ, một quốc gia sở hữu một nguồn vốn đầu tư rất lớn cho nghiên cứu AI. [ CITATION vie221 \l 1066 ]
[1] Theo viettelIDC, 2022, [Cẩm nang AI] Lịch sử của trí tuệ nhân tạo - Quá khứ, hiện tại
và tương lai của AI (https://viettelidc.com.vn/tin-tuc/cam-nang-ai-lich-su-cua-tri-tue-
nhan-tao-qua-khu-hien-tai-va-tuong-lai-cua-ai-3139)
1.2. Khái niệm công nghệ AI là gì?
AI (cụm từ viết tắt của Artificial Intelligence), còn được gọi là trí tuệ nhân tạo, một trong
những công nghệ đang được phát triển rất nhiều bởi những “gã khổng lồ” công nghệ,
mục đích là để mô phỏng lại quá trình học tập, tư duy và suy nghĩ của con người để cho
máy học, đặc biệt là những hệ thống máy tính lớn với khả năng xử lý cao. Các quá trình
này bao gồm học tập (máy sẽ tự thu thập và học hỏi những thông tin xung quanh, quy tắc
sử dụng thông tin đó), sau đó sẽ tiến hành lập luận (lập luận, tư duy theo những quy tắc
để đưa ra kết quả chính xác nhất), khả năng tự sửa lỗi. Sự phát triển của AI đã mang đến
nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chúng được sử dụng trong các hệ thống
chuyên gia, giúp nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính (máy có thể nhận diện được
khuôn mặt, vật thể và chữ viết). Hiện nay, công nghệ AI đang được mở rộng không
ngừng, nó bao gồm các quá trình tự động hóa của robot, người máy, tất cả chúng đều dựa
trên công nghệ AI.Sự xuất hiện của Big Data (Dữ liệu lớn) đã giúp đẩy nhanh quá trình 11
phát triển của AI, các công ty công nghệ bắt đầu quan tâm hơn đến dữ liệu và các hệ
thống máy tính, công nghệ phần cứng của mình để thúc đẩy công nghệ AI phát triển, cho
phép AI xử lý lượng lớn dữ liệu với tốc độ nhanh chóng. Ứng dụng của AI mặc dù còn ít
nhưng với các công ty thiết kế website chuyên nghiệp như ở Mona Media thì AI đang
được vận dụng vào các dự án Thiết kế website học trực tuyến cũng hoạt động khá trơn
tru. [ CITATION Dot221 \l 1066 ]
Hình 3 Biểu đồ cột về giá trị thị trường của các tập đoàn công nghệ năm 2018(đơn vị: tỉ đô)
[ CITATION Dot221 \l 1066 ]Theo DotNetGuru, 2022, Tìm hiểu về công nghệ AI và phân loại AI
(https://dotnetguru.org/tim-hieu-ve-cong-nghe-ai-va-phan-loai-ai/)
Giá trị thị trường và giá trị thương hiệu của 5 công ty công nghệ:
https://wikimobi.vn/5-ga-khong-lo-lang-cong-nghe-ai-se-dat-1000-ti-dau-tien/
1.3. Phân loại công nghệ AI
Hiện nay, công nghệ AI vẫn được đang được nghiên cứu và rất phúc tạp, tuy nhiên chúng
ta có thể phân chia chúng thành 4 loại chính dưới đây.
1.3.1. Loại 1: Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine) 12
Một trong những thành công đầu tiên có thể kể đến trong lĩnh vực nghiên cứu AI là
chương trình Deep Blue do IBM tạo ra, chương trình đã đánh bại kỳ thủ cờ vua Garry
Kasparov bằng cách xác định và dự đoán những nước đi của đối thủ, từ đó lập luận để
đưa ra những bước đi phù hợp nhất. Tuy nhiên do những hạn chế về công nghệ của
những năm 90 mà Deep Blue của IBM không có ký ức cũng như không thể sử dụng
những kinh nghiệm trong quá khứ trong tương lai để tiếp tục phát triển. Tuy nhiên đây
cũng được xem là một thành công lớn trong lĩnh vực nghiên cứu về AI của IBM.
Hình 4 AlphaGO – Chương trình “chơi cờ vây” của Google.
Khái niệm về AI phản ứng là việc máy có thể phân tích những động thái khả thi nhất của
mình và của đối thủ, đưa ra giải pháp tối ưu nhất. Bên cạnh đó, một sản phẩm khác của
“gã khổng lồ” Google là AlphaGO được thiết kế để chơi cờ vây, tuy nhiên nó còn tồn tại
những hạn chế giống như Deep Blue, đây chỉ là những nghiên cứu ban đầu về AI nên còn
nhiều hạn chế và không thể áp dụng rộng rãi.
1.3.2. Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế.
Đây được xem là một trong những thành công lớn khi ứng dụng thành công AI trong một
số lĩnh vực và sản phẩm công nghệ khác như xe không người lái, máy bay drone hoặc
những tàu ngầm hiện đại. Công nghệ AI này khắc phục được những nhược điểm của của 13
AI phản ứng, chúng có thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra những
quyết định trong tương lai. Công nghệ AI này thường được kết hợp với nhiều cảm biến
môi trường xung quanh để dự đoán những tình huống có thể xảy ra và đưa ra những
quyết định tốt nhất cho thiết bị. Ví dụ như các xe hơi không người lái, chúng được phát
triển với nhiều cảm biến xung quanh xe, một cảm biến ở đầu xe có thể tính toán được
khoảng cách của xe với xe phía trước, AI sẽ dự đoán nguy có thể xảy ra va chạm, từ đó
điều chỉnh tốc độ xe để đảm bảo an toàn và tránh gây tai nạn giao thông.
Hình 5 Các phương tiện không người lái ứng dụng AI.
Các robot với trí tuệ nhân tạo đã được tạo ra ở nhiều nước có nền công nghệ phát triển
trên thế giới, và lĩnh vực này vẫn không ngừng phát triển cao hơn nữa.
1.3.3. Loại 3: Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo
Tốc độ phát triển chóng mặt của công nghệ đã đẩy sự phát triển của AI lên một tầm cao
mới, những AI do các “ông lớn” tạo ra đang dần có thể học hỏi và có suy nghĩ riêng, sau
đó sử dụng những kiến thức đó để thực hiện một việc cụ thể. 14
Hình 6 Robot tích hợp AI
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Một trong những minh
chứng cho việc này là AI do Facebook tạo ra nhằm hỗ trợ giao tiếp kỹ thuật số được tốt
hơn, tuy nhiên các AI này lại vượt ra khỏi tầm kiểm soát của đội ngũ Facebook, chúng
được lập trình để sử dụng ngôn ngữ là tiếng Anh, giúp con người có thể đọc hiểu được,
tuy nhiên trong quá trình phát triển, những AI này đã cho rằng tiếng Anh là ngôn ngữ
chậm phát triển và chúng đã tự tạo ra một ngôn ngữ mới dựa trên dữ liệu có sẵn. Các
chuyên gia không thể giải mã được những ngôn ngữ này giữa các AI, vì vậy Facebook
buộc phải cho dừng hoạt động để các AI này trước khi chúng bị mất kiểm soát bởi con
người. Vì vậy đây vẫn chưa phải là phương án khả thi hiện tại.
1.3.4. Loại 4: Tự nhận thức
Đây là bước phát triển cao nhất của AI, lúc này AI có thể hoàn toàn tự nhận thức về bản
thân của nó, có ý thức hoàn toàn hành xử như con người, biểu lộ cảm xúc cũng như hiểu
được những biểu cảm của con người. Tất nhiên đây là giai đoạn mà các nhà khoa học
mong muốn, tuy nhiên nó vẫn chưa thực sự khả thi ở thời điểm hiện tại do con người vẫn
chưa thể hoàn toàn kiểm soát được chúng. 15
Hình 7 AI có khả năng tự nhận thức và suy nghĩ độc lập.
Có lẽ công nghệ AI đang dừng lại ở giai đoạn 3, con người đang cố gắng để kiểm soát
hoàn toàn công nghệ AI và ứng dụng chúng vào trong cuộc sống. [ CITATION Dot221 \l 1066 ]
[ CITATION Dot221 \l 1066 ]Theo DotNetGuru, 2022, Tìm hiểu về công nghệ AI và phân loại AI
(https://dotnetguru.org/tim-hieu-ve-cong-nghe-ai-va-phan-loai-ai/)
1.4. Ưu điểm và nhược điểm: 1.4.1. Ưu điểm:
Với sự cạnh tranh ngày càng tăng trong ngành vận tải, các tổ chức khác nhau cần áp dụng
các công nghệ mới và cải thiện dịch vụ của họ để đạt được lợi thế cạnh tranh. Cách để đạt
được lợi thế cạnh tranh trong thị trường vận tải là cung cấp các dịch vụ: ● Chi phí hợp lý ● Có hiệu quả
● Có mức độ thích ứng cao hơn
Việc luôn cập nhật tất cả các xu hướng mới nhất trên thị trường đã trở nên cần thiết đối
với các công ty vận tải khác nhau. Kiến thức về các yêu cầu và quy định mới nhất liên
quan đến sổ điện tử, thời gian làm việc, theo dõi, quy tắc bảo mật,... là cần thiết. 16 Sự bền vững
AI có thể giúp hỗ trợ các phương tiện sạch hơn, xanh hơn và các công nghệ thân thiện
hơn với môi trường. Lợi thế tiềm năng bao gồm:
● Giảm lượng khí thải carbon
● Chi phí phương tiện ít hơn
● Sử dụng nhiên liệu ít hơn
● Dịch vụ khách hàng tốt hơn
Thế giới đang trở nên kết nối với nhau hơn mỗi ngày. Hàng triệu sản phẩm được vận
chuyển hàng ngày đến các khu vực khác nhau trên thế giới và với sự tiến bộ của công
nghệ, kỳ vọng từ ngành vận tải đã tăng lên đáng kể. Khách hàng mong đợi một chuyến đi
suôn sẻ, an toàn và đảm bảo không có những rắc rối dù là đi làm hay đi du lịch giải trí.
Cùng với đó, áp lực đối với các công ty logistics và giao nhận vận tải cũng tăng lên trong
việc giao hàng nhanh và hoạt động hiệu quả. Giao hàng nhanh
Khi nói đến giao hàng, AI làm cho việc vận chuyển trở nên tốt hơn và hiệu quả hơn. Các
khuôn khổ mới xem xét các yếu tố khác nhau, ví dụ: ● Dự báo thời tiết
● Tuyến đường thay thế ● Tắc đường ● Sự chậm trễ …
Nó làm cho AI phù hợp để thực hiện đánh giá thời gian chính xác, vì vậy việc vận chuyển
sản phẩm sẽ không gặp trở ngại và còn trong thời gian ngắn hơn.
Hoàn thành đơn hàng chính xác
Các hoạt động vận chuyển có tầm quan trọng cơ bản trong việc hoàn thành các hoạt động
của chuỗi cung ứng ngay từ khi sản xuất sản phẩm cho đến khi giao hàng cuối cùng. Vận
chuyển hiệu quả có thể dẫn đến thành công trong việc hoàn thành đơn hàng và bất kỳ sai
sót hoặc thiếu sót nào cũng có thể lật ngược thế cờ và gây tổn hại đến danh tiếng của công ty. 17 Chatbot và Voicebot
Chuỗi cung ứng hiện đại cần cung cấp các dịch vụ khách hàng xuất sắc. Chatbot có thể
hỗ trợ các tổ chức tiết kiệm chi phí chăm sóc khách hàng bằng cách đẩy nhanh thời gian
phản hồi và đáp ứng tới 80% yêu cầu của khách hàng. Các chatbot này có thể truy cập
24/7 và chúng trở nên tốt hơn sau mỗi lần tương tác. Theo một số chuyên gia, trong
tương lai, chúng có thể sẽ thay thế hoàn toàn con người vận hành.
Hình 8 Ứng dụng Chatbot và Voicebot Tự động hóa
Đây là lợi thế đáng kể nhất của việc sử dụng AI để kiểm soát hoạt động của chuỗi cung
ứng. Ví dụ: Một nhà kho do AI điều khiển chủ yếu phụ thuộc vào rô-bốt để dự trữ, tìm và
chọn sản phẩm. Các máy được hỗ trợ bởi AI có thể làm điều đó thường xuyên và có thể
tăng tốc độ lấy hàng, đóng gói và giao sản phẩm. Hoạt động kiểm kê
Với khả năng thu thập, chuyển kênh và kiểm tra khối lượng dữ liệu khổng lồ, AI có thể
thực hiện tất cả các hoạt động kiểm kê một cách hiệu quả. AI có thể phân tích các mô
hình bán hàng và kiểm soát cung và cầu để giữ lượng hàng dự trữ ở mức tối thiểu mà
không gây hại cho hoạt động của chuỗi cung ứng. 18
Hình 9 Hoạt động kiểm kê sử dụng AI Hiệu quả chi phí
Hiệu quả chi phí là một trong những lợi ích thuận lợi nhất của việc thêm AI vào chuỗi
cung ứng. Phần lớn công việc hiện được tự động hóa, điều đó có nghĩa là doanh nghiệp
có thể thuê ít nhân viên hơn.
Dịch vụ 24/7 và ít lỗi hơn
Ngoài ra, máy móc có thể hoạt động ngày này qua ngày khác không nghỉ. Đồng thời, khả
năng và cơ hội phạm sai lầm giảm xuống. Do đó, AI làm cho chuỗi cung ứng hiệu quả
hơn trong thời gian dài hơn.
1.4.2. Nhược điểm:
Ngoài những ưu điểm thì việc sử dụng AI để xử lý chuỗi cung ứng còn có những nhược điểm như: Thiếu chuyên môn 19
Cách làm truyền thống không thể thay thế trong một sớm một chiều. Toàn bộ quy trình
thích ứng với một công nghệ mới đòi hỏi một thời gian và một số kỹ năng cần phải đạt
được. Trong trường hợp một người chọn AI, Họ cần đảm bảo rằng tất cả các khái niệm
liên quan đến AI từ phát triển phần mềm đến khoa học dữ liệu đều rõ ràng đối với họ.
AI cần sự trợ giúp của con người
Mặc dù thực tế là có thể làm được mọi việc, nhưng AI không phải là một hệ thống hoàn
toàn độc lập. Để đảm bảo làm việc hiệu quả cần có sự trợ giúp và điều khiển của con người. Khó phát hiện lỗi
Trí thông minh AI không chỉ dựa trên việc xử lý dữ liệu mà còn là việc học hỏi và trở nên
khôn ngoan hơn sau mỗi lần hoạt động. Sau một thời gian, nó biến thành một khung kiểm
tra không thể đoán trước, tuy nhiên, đây thực sự là lý do tại sao nó khó nhìn và nhận ra lỗi khi chúng xảy ra. Vấn đề bảo mâ Œt
Nhiều công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo để quản lý dữ liệu khổng lồ có thể chứa thông tin
nhạy cảm. Đây có thể là một vấn đề lớn nếu các tổ chức không đưa nguồn lực vào hệ
thống bảo mật chất lượng cao. Chỉ cần một rủi ro bảo mật duy nhất có thể dẫn đến hậu
quả nghiêm trọng cho các tổ chức.
Tội phạm điện tử Hơn nữa, sự tiến bộ trong công nghệ cũng dẫn đến sự gia tăng số
lượng tội phạm mạng trên toàn thế giới, khiến các công ty phụ thuộc vào AI gặp rủi ro. Vì
vậy, điều quan trọng là phải giữ cho hệ thống được cập nhật và bảo vệ khỏi mọi rủi ro
hoặc tội phạm mạng. [3]
[3]Theo Supplychainnow,2020,Benefits and drawbacks of AI in the transportation
industry ( https://supplychainnow.com/benefits-and-drawbacks-of-ai-in-the-transportation- industry/ ) 20
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG AI TRONG LĨNH VỰC GIAO THÔNG Ở VIỆT NAM
2.1. Các vấn đề còn tồn đọng
2.1.1. Ùn tắc và tai nạn giao thông
Không nơi nào trên thế giới lại có nhiều loại phương tiện cùng tham gia giao thông trên
cùng một tuyến đường như ở Việt Nam ta, nào là ô tô, xe công nông, xe máy, xe ngựa, xe
đạp và kể cả tàu hỏa, rồi đến người đi bộ, tất cả chỉ trên một con đường chật hẹp. Xuất
phát từ sự thiếu hiểu biết về luật giao thông đã làm cho ý thức của người dân khi tham gia
giao thông và điều khiển phương tiện khi tham gia giao thông chưa cao. Đường thì ít lại
chật hẹp đặc biệt là các tuyến đường nội thi, ý thức của người tham gia giao thông lại
kém, mật độ giao thông cao, đa phương tiện tham gia giao thông cùng với sự phân luồng
và đèn tín hiệu chưa hợp lý nên tình trạng ách tắc giao thông là chuyện đương nhiên thường xảy ra. tải người ục
ên trong các phương tiện giao thông công cộng vào
Hình 11 Biểu đồ tai nạn giao thông 8
Hình 10 Tình trạng giao thông
tháng đầu năm (2018-2022) Việt Nam
Hình 12 Tình trạng “tắc nghẽn người” trên phương tiện công cộng
2.1.3. Khó khăn cho người đi bộ và việc đỗ xe
Số lượng người sử dụng ô tô ngày càng tăng nên sự gia tăng của các bãi đỗ xe nhiều tầng
rất tốn kém và chỉ có thể cung cấp giải pháp một phần và bãi đỗ xe bổ sung trên đường
phố thường gây tắc nghẽn đường đi của mọi loại phương tiện và cả người đi bộ. Sang
đường đối với người đi bộ là một việc vô cùng gian nan khi mà ý thức chấp hành luật an
toàn giao thông ở nước ta còn chưa cao. [4] [5]
[4]Theo Bộ giao thông vận tải, 2007,Thực trạng giao thông Việt Nam và Giải pháp
(https://www.mt.gov.vn/matgt/tin-tuc/988/32148/thuc-trang-giao-thong-viet-namva-giai- phap.aspx)
[5]Theo Geographynotes,7 Problems of Urban Transport (Explained With Diagram)
(https://www.geographynotes.com/articles/7-problems-of-urban-transport-explained- with-diagram/185)
2.2. Các giải pháp sử dụng AI đã được thực hiện
2.2.1. Áp dụng công nghệ AI vào việc giải quyết vấn đề an toàn giao thông
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những giải pháp mà Chính phủ khuyến khích áp dụng
trong xây dựng Chính phủ số nói chung và kiểm soát, phân luồng cũng như giám sát giao
thông nói riêng. Một số thành phố lớn như Hà Nội, TP.HCM,… đã bước đầu triển khai
các gói giải pháp ứng dụng AI trong lĩnh vực kiểm soát giao thông và thí điểm mô hình giao thông thông minh.
Hình 13 Các kỹ sư trực chiến 24/24 giờ tại Trung tâm giám sát và điều khiển giao thông
TPHCM. Ảnh: Minh Quân
2.2.2. Dùng AI để di chuyển an toàn trong thời kỳ Covid 19
Thời gian gần đây, nhằm kiểm soát sự lan rộng của đại dịch COVID-19 trên các hệ
thống giao thông công cộng, đặc biệt là xe bus, TP.HCM đã ra mắt giải pháp "Di chuyển
an toàn". Đây là giải pháp tổng thể nhằm ghi nhận lại hoạt động của hành khách, lái phụ
xe có thể dẫn đến nguy cơ lây nhiễm COVID-19 bao gồm: Khẩu trang, khoảng cách và
mật độ hành khách. Cụ thể, phần mềm quản lý phương tiện sẽ tích hợp 3 chức năng thông
báo: "Không đeo khẩu trang", "Khoảng cách gần" và "Quá số người trên xe". Trong
ngưỡng an toàn, phần mềm hiển thị biểu tượng màu xanh. Nhưng nếu quá ngưỡng an
toàn, hệ thống sẽ tự động gửi thông báo kèm biểu tượng màu đỏ, để các doanh nghiệp
vận tải có phương án sắp xếp, điều chỉnh. Sau 2 tháng áp dụng, đã có 40 doanh nghiệp
vận tải với 1.000 đầu xe sử dụng, tỷ lệ người không đeo khẩu trang giảm khoảng 3 lần
(trước khi áp dụng tỷ lệ 23%, sau khi áp dụng tỷ lệ chỉ còn khoảng 6%-7%).
2.2.3. AI giúp chuyển đổi số trong giao thông công cộng
Hệ thống giao thông thông minh (Intelligent Transport System – Giải pháp ITS) là công
nghệ được sử dụng để giải quyết các vấn đề về giao thông đường bộ, trong đó bao gồm
giám sát an ninh công cộng, cảnh báo tắc đường, phát hiện vi phạm giao thông, hệ thống
đếm lưu lượng xe… Hệ thống này đã được sử dụng ở nhiều nước phát triển trên thế giới
và bước đầu đã áp dụng tại một số thành phố lớn ở Việt Nam như Hà Nội, TP.HCM, Bình Dương, Quảng Ninh…
Bên cạnh đó, TP.HCM còn từng bước xây dựng giải pháp BMS, ứng dụng AI để nâng cao
hiệu quả trong giám sát và quản lý hệ thống xe bus/tuyến/khách. Gói giải pháp này sử
dụng công nghệ AI được xây dựng dựa trên nền tảng các giải pháp và thiết bị công nghệ
như bảng LED hiển thị thông tin tại trạm xe, tự động phân tích dữ liệu và tính toán chính
xác thời gian xe đến điểm đón/trả khách, bản đồ số, thiết bị định vị, thiết bị AI Box giúp
giám sát hành khách và lái xe và phần mềm bản đồ xe buýt dành cho hành khách. 23 Hình 14 AI camera
AI camera là một trong những sản phẩm trí tuệ nhân tạo đã và đang được ứng dụng trong
lĩnh vực giao thông tại nước ta: Phạt nguội, đo đếm lưu lượng giao thông, nhận dạng
phương tiện, phát hiện hành vi vi phạm,...
Camera trí tuệ nhân tạo có khả năng quan sát, phát hiện các sự kiện nguy hiểm, các hiện
tượng bất thường, cũng như cung cấp thông tin chi tiết về giờ cao điểm.
Nó có thể định lượng và theo dõi các thay đổi trong một khoảng thời gian, cho phép đo
lường tình trạng tắc nghẽn giao thông. Nhờ đó, các nhà quy hoạch thành phố có thể đưa
ra biện pháp giảm thiểu tình trạng tắc nghẽn giao thông đô thị và lượng khí thải.
Ngoài ra, camera giao thông thông minh có khả năng thu thập dữ liệu hình ảnh, âm thanh,
nhận dạng phương tiện giao thông. Nó trở thành công cụ hiệu quả đối với lực lượng chức
năng trong việc cung cấp bằng chứng, hỗ trợ cho quá trình xử phạt vi phạm TT ATGT. [6] [7]
[6]Theo elcom, 2022, 6 Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) mang tính cách mạng ngành giao
thông (https://www.elcom.com.vn/6-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-ai-mang-tinh-cach-mang-
trong-nganh-giao-thong-1663563867)
[7]Theo ictvietnam, 2021, Ứng dụng AI trong quản lý giao thông thông minh
(https://ictvietnam.vn/ung-dung-ai-trong-quan-ly-giao-thong-thong-minh- 20211207185216961.htm) 24
CHƯƠNG III: CÁC GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT Xe tự lái Giám sát Phát hiện người điều giao thông khiển và biển phương báo giao tiện thông Nhận Giải Phát hiện dạng biển pháp người đi số xe tự động đề ra bộ Tự động Quản lý phát hiện bãi đậu sự cố giao xe, hỗ trợ thông Giám sát tầm nhìn tình trạng đường 3.1. Xe tự lái
− Khái niệm xe tự lái không có gì mới. General Motors đã giới thiệu vào năm 1939.
− Nhưng chỉ trong thời đại vận tải AI, các công ty mới có thể sử dụng các kỹ thuật
thị giác máy tính như phát hiện đối tượng để tạo ra các hệ thống thông minh giải
mã và hiểu dữ liệu hình ảnh — về cơ bản — để cho phép một phương tiện tự lái.
− Và mặc dù một chiếc ô tô tự lái nghe có vẻ phức tạp, nhưng ý tưởng xây dựng AI
đằng sau nó thực sự rất đơn giản: Thuật toán được cung cấp một lượng lớn dữ liệu
liên quan, trước khi được đào tạo để phát hiện các đối tượng cụ thể và sau đó thực
hiện các hành động chính xác, chẳng hạn như phanh. , rẽ, tăng tốc, giảm tốc độ, v.v.
*Những đối tượng nào cần phải xác định? 25
− Các phương tiện khác trên đường, biển báo giao thông, đèn giao thông, vạch kẻ
đường, người đi bộ, v.v.
Hình 15 Xe tự lái của Tesla
− Tuy nhiên, Một thuật toán cần có quyền truy cập vào những vùng dữ liệu khổng lồ
có liên quan đó, trong khi các điều kiện tình huống như thời tiết xấu và địa hình
không bằng phẳng cũng có thể gây ra vấn đề. Các vấn đề khác bao gồm ánh sáng
kém và khả năng xe tự lái gặp vật thể không xác định khi đang đi trên đường.
− Tất nhiên, khi nhiều người trong chúng ta nghĩ đến ô tô tự lái, chúng ta sẽ tự động nghĩ đến Tesla.
− Tesla — cùng với những công ty như Uber, Waymo và Motional — đã làm các
phương tiện tự động trong nhiều năm nay, luôn đi trước một bước so với thế giới
− Không giống như một số công ty khác về AI trong ngành vận tải, Tesla sử dụng
phương pháp tiếp cận hoàn toàn dựa trên tầm nhìn, sử dụng ô tô được trang bị
camera của họ để thu thập dữ liệu hình ảnh và video mà không cần sử dụng bản đồ
HD trong hệ thống lái xe tự động của họ. 26
− Từ quan điểm kỹ thuật, đây thực sự là một cách tiếp cận phức tạp hơn, phần lớn là
do các mạng nơ-ron được đào tạo chỉ dựa trên dữ liệu video, nên nhu cầu đạt được
độ chính xác cao nhất có thể trở nên cần thiết. Nhóm xe tự lái của T esla cũng tích
lũy rất nhiều dữ liệu—lên tới 1,5 petabyte dữ liệu bao gồm 1.000.000 video mười
giây và 6.000.000.000 đối tượng, mỗi đối tượng được chú thích bằng các hộp vận
tốc, độ sâu và giới hạn riêng
Hình 16 Phát hiện đối tượng
− Điều này không có nghĩa là Tesla chỉ dựa vào chú thích dữ liệu thủ công. Thay vào
đó, nó cải thiện quy trình chú thích bằng cách kết hợp đánh giá của con người với
các công cụ chú thích tự động.
Trên thực tế, Mckinsey đã dự đoán rằng xe tải tự lái sẽ giảm khoảng 45% chi phí
vận hành. Tác động môi trường cũng sẽ giảm đi rất nhiều
3.2. Phát hiện giao thông và biển báo giao thông
− Chỉ riêng ở Việt Nam đã có hàng ngàn đèn giao thông. Và trong khi bạn có thể
nghĩ rằng việc dừng lại khi đèn chuyển sang màu đỏ là một quy trình đơn giản,
thì thực tế là mỗi năm ở Việt Nam có khoảng 1.000 người thiệt mạng một cách
vô ích do các phương tiện vượt đèn đỏ có nghĩa là việc vượt đèn đỏ là một việc rất rủi ro, nguy hiểm.
− Vấn đề là bản thân hệ thống đèn giao thông có thể hoàn hảo nhưng những
người ngồi sau tay lái không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Sai lầm xảy ra, người
lái xe vượt đèn đỏ—và tai nạn xảy ra.
− Giải pháp cho vấn đề khủng khiếp này là các phương tiện tự lái, cùng với các
thành phố thông minh, có thể ngăn chặn những cái chết đó. 27
− Thật vậy, các nhà sản xuất ô tô đang đặt vấn đề tín hiệu giao thông lên hàng
đầu và là trung tâm trong khả năng của những chiếc xe tự lái của họ.
− Cho nên chúng em đề xuất giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo áp dụng vào cột
biển báo giao thông kết nối với các phương tiện sẽ biết được tín hiêụ giao
thông là đèn xanh, đỏ hay vàng
Hình 17 Kết nối các phương tiện với đèn tín hiệu giao thông
3.3. Phát hiện người đi bộ
− Sẽ tuyệt biết bao nếu một hệ thống máy tính có thể tự động phát hiện và xác định
người đi bộ trong hình ảnh và video?
− Hơn nữa, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta có thể tạo ra một mô hình cho phép ô tô tự
lái hiểu được ý định của người đi bộ để chúng biết—ví dụ—liệu người đi bộ có ý
định băng qua đường trong thời gian thực hay không? Một hệ thống như vậy chắc
chắn sẽ giúp ô tô tự lái vượt qua các tình huống nguy hiểm và có khả năng giảm
đáng kể tai nạn giao thông.
− Phát hiện người đi bộ thực sự là một vấn đề chính trong Tầm nhìn máy tính và
Nhận dạng vật thể, bởi vì người đi bộ có thể rất khó đoán trong bối cảnh giao
thông đường bộ. Chúng khó đoán đến mức chúng là một trong những mối đe dọa
lớn nhất đối với sự thành công của ô tô tự lái.
− Điều quan trọng là nó có thể phân biệt chính xác con người với vật thể khác, cũng
như hiểu người đi bộ dự định làm gì tiếp theo.
Hình 18 Dự đoán hướng của người đi bộ
− Một số phương pháp cũng đã kết hợp ước tính tư thế con người, một kỹ thuật đối
chiếu thông tin về hành vi của một đối tượng cụ thể (trong trường hợp này là con
người). Điều này được thiết kế để chuyển tiếp thông tin đến phương tiện để xem
những gì người đi bộ dự định làm tiếp theo.
− Chẳng hạn, bài báo ở trang v7labs mà chúng em tìm hiểu thì đã xem xét cách dự
đoán ý định của người đi bộ bằng cách sử dụng trình tự tư thế bộ xương 2D thông
qua mạng học sâu. Các nhà nghiên cứu muốn tạo ra một mô hình có thể cho họ
biết một cách chắc chắn liệu người đi bộ có băng qua đường hay không.
− Họ đã liên kết động thái của bộ xương người với một ý định để khắc phục vấn đề
dự đoán ý định theo thời gian thực trong một môi trường giao thông điển hìn
Hình 19 Xác định người đi bộ
− Kết quả thử nghiệm cho thấy SPI-Net đạt được độ chính xác 94,4% trong dự đoán
băng qua đường dành cho người đi bộ dựa trên bộ dữ liệu JAAD. 29
− Đây là một hình dung đơn giản của quá trình:
Hình 20 Quá trình phát hiện người đi bộ 30
3.4. Quản lý bãi đậu xe, hỗ trợ tầm nhìn
Hình 21 Quản lý bãi đỗ xe
- Thiết bị cảm ứng được lắp đặt để giám sát khu vực đỗ xe khi có bất kỳ chỗ trống
nào. Khi phương tiện đã đỗ ở một vị trí xác định, thiết bị cảm ứng có thể tính toán khoảng cách tới gầm xe.
- Camera cũng được ứng dụng để sử dụng thiết bị máy tính quan sát để xác đinh ra
vị trí của phương tiện.
- Công nghệ nhận dạng biển số xe tự động được sử dụng để phát hiện các xe đã vào
vị trí đỗ cũng như tính toán thời gian đỗ xe.
- Người dùng có thể truy cập bản đồ trên thiết bị di dộng của họ để tìm vị trí trống cho xe của mình.
3.5. Giám sát tình trạng đường
− Các thuật toán dựa trên tầm nhìn máy tính có khả năng phát hiện các ổ, hố trên các
con đường cũng như là phản ánh chính xác tình trạng của con đường đó để nhà
chức trách có liên quan sẽ đưa ra giải pháp cho việc tiến hành sửa chữa, cải tạo. 31
- Nói cách khác thì giờ đây công dân sẽ không cần phải báo cáo tình trạng đường
nữa mà thay vào đó hệ thống AI sẽ đảm nhận. Điều đó sẽ tiết kiệm thời gian hơn
rất nhiều và các giải pháp khắc phục cũng sẽ được triển khai nhanh hơn.
Hình 22 Xác định tình trạng đường
Mục tiêu chung của hệ thống là cải thiện đọ bằng phẳng của bề mặt đường , tăng độ an
toàn cho người tham gia giao thông từ đó giảm tỉ lệ các vụ tai nạn giao thông một cách đáng kể.
3.6. Tự động phát hiện sự cố giao thông
− Sử dụng máy tính kết hợp với cảm ứng của tầm nhìn máy tính để giám sát tất cả
các camera, hệ thống phát hiện ra các vụ tai nạn giao thông, tình trạng tắc đường
kéo dài hay cả các điều kiện giao thông bất thường.
− Hệ thống giao thông ở từng địa phương sẽ được trang bị các thiết bị CCTV camera
và máy thăm dò phát hiện đa chức năng được vận hành bởi hệt thống qua sát bằng máy tính
− Khi phát hiện có sự cố xảy ra, các bên liên quan có thể phản ứng kịp thời nhằm
hạn chế hậu quả xấu nhất.
3.7. Nhận dạng biển số xe tự động
− Tai nạn giao thông, tắc đường hay nhiều sự cố phát sinh khác khi tham gia giao
thông đều do một nhân tố tác động rất lớn đó là con người. Vì vậy nhằm giúp cảnh
sát có thể đưa ra các án phạt hợp lý cũng như giám sát quá trình tham gia giao
thông của người dân một cách toàn diện thì hệ thống nhận dạng biển số xe tự động
là một lựa chọn tối ưu. 32
− Hệ thống này sử dụng mạng lưới camera quan sát được đặt ở cao tốc hay các tuyến
phố lưu lại một biển số xe cũng như địa điểm, ngày giờ mà xe đó phạm luật hay có
bất kỳ vấn đề nào khác.
− Công nghệ trên đã được áp dụng trên một số tuyến đường cao tốc ở Việt Nam và
được Công an giao thông sử dụng trong “ Phạt nguội” cũng như các hình phạt khác liên quan.
Hình 23 Công nghệ nhận dạng biển số xe
3.8. Giám sát người điều khiển phương tiện
Theo thống kê của Ủy ban an toàn Giao thông quốc gia khoảng 40% vụ tai nạn giao
thông và 11% số người chết liên quan đến rượu bia và cũng có hơn 6000 người chết từ
những vụ tai nạn giao liên quan đến lái xe ngủ gật.
− Thiết bị quan sát máy tính được thêm vào ô tô để có thể tài xế lái xe an toàn hơn.
Điều này rất quan trọng vì có nhiều tài xế không thích thừa nhận họ đã uống đồ có
cồn hay ngủ gật và nó có tác động đến việc gây tai nạn giao thông.
− Thiết bị AI có thể cảnh báo người lái khi tình trạng của họ không đủ tỉnh táo để
tham gia giao thông đồng thời đưa ra lời khuyên cho người lái nghỉ ngơi để tránh vấn đề phát sinh.
− Công nghê AI đảm bảo sự an toàn cho cả người lái, hành khách trên xe và những
người tham gia giao thông khác. [8]
[8]Theo v7labs, 2022, 9 Revolutonary AI Application in transportation
https://www.v7labs.com/blog/ai-in-transportation 33 3.9. Hiệu quả:
Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng hình thành và phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam, được
ứng dụng trong một số lĩnh vực như thương mại điện tử, giao thông vận tải, giáo dục...
AI là chuyên ngành khoa học máy tính nhằm ứng dụng máy móc, thiết bị vào các công
việc đòi hỏi trí tuệ con người. Các nghiên cứu về AI đã xuất hiện từ những năm 1950, tuy
nhiên lĩnh vực này mới chỉ được ứng dụng rộng rãi trong 10 năm gần đây.
Trong cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ 4, AI là nền tảng giúp tăng hiệu suất, thay
đổi mối quan hệ giữa người và máy. Đây được xem là loại năng lượng mới tương tự điện
trong Cách mạng Công nghiệp lần thứ 2 và 3.
Tại Việt Nam, AI đã được ứng dụng trong một số ngành thuộc nhóm kinh tế - xã hội. Dù
vậy, vẫn còn nhiều tiềm năng và thách thức để công nghệ này tiếp tục phát triển, đi sâu
vào các lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống.
Hình 24 AI được xem là loại năng lượng mới tương tự điện trong Cách mạng Công nghiệp lần
thứ 2 và 3. Ảnh: Forbes.
Trong ngành giao thông và logistic, AI có thể phục vụ các trạm thu phí không dừng, trung
tâm giám sát điều hành giao thông, hệ thống logistic thông minh hay taxi công nghệ. 34
Robot thông minh tích hợp AI cũng được triển khai tại một số bệnh viện nhằm hỗ trợ cán bộ y tế.
Hình 25 Hệ thống giao thông thông minh
Áp dụng thành tựu khoa học công nghệ tiên tiến trong bảo đảm trật tự, an toàn giao thông
để tiếp tục giảm tai nạn giao thông, phấn đấu giảm số thương vong do tai nạn giao thông
mỗi năm từ 5% đến 10%, hướng tới năm 2030 giảm ít nhất 50% số người bị chết và bị
thương do tai nạn giao thông đường bộ so với năm 2020; áp dụng các thành tựu khoa học
công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực bảo đảm trật tự, an toàn giao thông, chống ùn tắc giao
thông, tiến tới xây dựng xã hội có hệ thống giao thông an toàn, thông suốt, thuận tiện,
hiệu quả và thân thiện môi trường, Chính phủ yêu cầu các bộ, ngành, địa phương tiếp tục
thực hiện nghiêm các quy định pháp luật, đẩy mạnh triển khai các đề án, dự án về bảo
đảm trật tự, an toàn giao thông, chống ùn tắc giao thông, đồng thời quán triệt thực hiện
các nhiệm vụ, giải pháp sau:
Bảo đảm tiến độ, chất lượng các dự án đầu tư kết cấu hạ tầng giao thông trọng điểm; tổ
chức giao thông khoa học, hợp lý; bảo trì, sửa chữa kết cấu hạ tầng giao thông gắn với rà
soát, xử lý dứt điểm các điểm đen, điểm tiềm ẩn tai nạn giao thông; xoá bỏ lối đi tự mở
trái phép qua đường sắt; ngăn ngừa, xử lý hoạt động lấn chiếm tuyến luồng hàng hải,
đường thủy nội địa; bảo vệ an toàn tĩnh không đường tiếp cận và khu bay các cảng hàng không. 35
Hình 26 Hạ tầng giao thông thông minh
Đồng thời nâng cao chất lượng an toàn kỹ thuật và bảo vệ môi trường của phương tiện
giao thông vận tải; hoàn thiện hệ thống tiêu chuẩn, quy chuẩn kỹ thuật cho phương tiện,
linh kiện, vật liệu và hạ tầng để tạo thuận lợi cho sản xuất, kinh doanh và lưu hành đối
với phương tiện thân thiện với môi trường.
Tái cơ cấu vận tải, nâng cao thị phần vận tải đường sắt, đường thủy nội địa, hàng hải,
hàng không, giảm dần phụ thuộc vào đường bộ; đẩy nhanh tiến độ đầu tư, phát triển hệ
thống vận tải công cộng trong đô thị và liên tỉnh gắn với hạn chế sử dụng phương tiện cơ
giới cá nhân trong các đô thị lớn. 36
Hình 27 Trung tâm Quản lý điều hành giao thông đô thị quản lý (Sở GTVT), ứng dụng hệ thống
giao thông thông minh trên địa bàn TP
Là Trung tâm điều khiển giao thông thông minh đầu tiên của cả nước, Trung tâm Giám
sát và điều khiển giao thông đặt tại Trung tâm Quản lý điều hành giao thông đô thị
TP.HCM (thuộc Sở Giao thông vận tải TP.HCM), bắt đầu hoạt động từ 2019 với 5 chức
năng chính gồm: Điều khiển hệ thống đèn tín hiệu giao thông; giám sát, theo dõi tình
hình giao thông; cung cấp thông tin giao thông trực tuyến; phối hợp xử lý vi phạm về trật
tự an toàn giao thông và mô phỏng dự báo giao thông. Tất cả những chức năng này đều
được ứng dụng trí tuệ nhân tạo với hy vọng sẽ là giải pháp hữu hiệu, góp phần nâng cao
hiệu quả trong quản lý, điều hành giao thông của thành phố. 37
Hình 28 Bảng hiển thị bSmartLed
Với việc tích hợp hiển thị thông tin trên bảng Led được lắp đặt trên xe bus cũng như tại
các điểm đón/trả khách, sẽ giúp cho thời gian xe di chuyển trên đường có thể dễ dàng
được tính toán nhằm cung cấp thông tin chính xác về các chuyến xe giám sát hành trình,
từ đó đảm bảo các thông tin chính xác về điều kiện môi trường bên trong xe bus, tình
trạng xe hay xung quanh trạm trung chuyển theo thời gian thực. Bên cạnh đó, BMS còn
cho phép đơn vị vận hành xe bus công cộng trích xuất dữ liệu về phương tiện, lái xe, hỗ
trợ lập báo cáo vận hành xe, quản lý số lượng xe, tuyến xe… cũng như thống kê, phân
tích, nhận định nhu cầu đi lại của người dân. Từ các tính năng trên, đơn vị vận hành và
quản lý phương tiện có thể theo dõi, quản lý hoạt động của xe, đảm bảo an toàn cho hành
khách đặc biệt trong bối cảnh Covid 19 vẫn còn nhiều diễn biến phức tạp
Hiện tại, gói giải pháp BMS đã được VinBus, thương hiệu thuộc Tập đoàn Vingroup, hợp
tác để xây dựng hệ thống vận hành xe bus điện nội thành. Trong tương lai gần, Hà Nội,
Bình Dương và một số thành phố lớn khác trên cả nước sẽ phối hợp để triển khai gói giải pháp này.
Chính phủ Việt Nam mới đây đã ban hành Chiến lược quốc gia về AI đến năm 2030, với
mục tiêu từng bước đưa Việt Nam trở thành một trung tâm đổi mới sáng tạo và AI nằm
trong Top 4 của khu vực ASEAN và trong Top 50 của thế giới. Chiến lược này nhằm mục 38
đích xây dựng 10 thương hiệu AI có uy tín trong khu vực và phát triển ba trung tâm dữ
liệu lớn và máy tính hiệu suất cao quốc gia. [9]
[9]Theo zingnews,2021, Việt Nam có gần 2.500 công bố khoa học về trí tuệ nhân tạo
https://zingnews.vn/toan-canh-tri-tue-nhan-tao-tai-viet-nam-post1257350.html
CHƯƠNG IV: TỔNG KẾT
4.1. Khảo sát với sinh viên học viện ngân hàng
- Phương tiện chủ yếu của sinh viên trường:
4.2. Đánh giá của sinh viên khi có phương án áp dụng AI để giải
quyết các vấn đề giao thông:
- Các phương án được nhóm đưa ra: 39 4.3. Tổng kết
AI là một lĩnh vực có phạm trù rộng lớn và đang trong quá trình cải tiến để ngày càng
hoàn thiện hơn. Các phương án giải quyết các vấn đề liên quan đến giao thông đã và đang
được áp dụng thành công ở nhiều quốc gia, trong đó có Việt Nam. Việc ứng dụng AI có
những ưu và nhược điểm khác nhau, tuy nhiên cần có cơ sở hạ tầng tương ứng kết hợp
với chính sách phù hợp của Chính phủ cùng các bên liên quan để đạt được hiệu quả tốt nhất. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[ viettelIDC, “[Cẩm nang AI] Lịch sử của trí tuệ nhân tạo - Quá khứ, hiện tại và
C tương lai của AI,” 2022. I T A T I O 40
[ DotNetGuru, “Tìm hiểu về công nghệ AI và phân loại AI,” 2022. 2 ]
[ Supplychainnow, “Benefits and drawbacks of AI in the transportation in dustry,” 3 2020. ]
[ B. g. t. v. tải, “Thực trạng giao thông Việt Nam và Giải pháp,” 2007. 4 ]
[ Geographynotes, “7 Problems of Urban Transport(Explained with DIagram)”. 5 ]
[ elcom, “Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) mang tính cách mạng trong giao thông,” 6 2022. ]
[ ictvietnam, “Ứng dụng AI trong quản lý giao thông thông minh,” 2021. 7 ]
[ v7labs, “9 Revolutionary AI Application in transportation,” 2022. 8 ]
[ zingnews, “Việt Nam có gần 2500 công bố khoa học về trí tuệ nhân tạo,” 2021. 9 41 ] 42