Mỹ: Dùng trí tuệ nhân tạo giúp giải quyết vấn đề tắc đường giờ cao điểm

10:55, 24/11/2022

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tại thành phố Nashville của tiểu bang Tennessee Hoa Kỳ để chỉ ra giải pháp cho vấn đề tắc đường giờ cao điểm.

Mỹ dùng trí tuệ nhân tạo giúp giải quyết vấn đề tắc đường giờ cao điểm.

Trong bối cảnh hàng triệu người dân Mỹ sẽ đi lại giữa các bang trong dịp lễ Tạ ơn năm nay, nhiều người sẽ gặp phải cảnh tắc đường dù không có bất kỳ tai nạn hay công trình xây dựng nào trên đường. Các nhà nghiên cứu khẳng định, nguyên nhân đến từ chính các lái xe.

Một thí nghiệm sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tại thành phố Nashville vào tuần trước đã chỉ ra giải pháp cho vấn đề này. Trong thí nghiệm, những chiếc ô tô được trang bị đặc biệt đều có thể thoát cảnh ách tắc trên đường cao tốc liên bang I-24. Nghiên cứu này là một dự án của hiệp hội CIRCLES, trong đó có sự tham gia của một số hãng xe, Bộ Năng lượng và Bộ Giao thông vận tải Mỹ. Tham gia dự án còn có các nhà nghiên cứu của Đại học California tại Berkeley; Đại học Temple University và Đại học Rutgers tại Camden và Đại học Vanderbilt. Nhà nghiên cứu Daniel Work của Đại học Vanderbilt cho biết ngoài việc giảm bớt sự bực dọc cho người lái, việc giảm bớt tình trạng dừng và lái đột ngột có thể giúp tiết kiệm nhiên liệu và thậm chí là giảm ô nhiễm môi trường.

Ông Daniel Work nằm trong nhóm các nhà toán học và kỹ sư từ các trường đại học trên khắp nước Mỹ tiến hành nghiên cứu vấn đề kẹt xe sau khi một thí nghiệm đơn giản tại Nhật Bản cách đây nhiều năm đã chỉ ra nguyên nhân vấn đề. Trong thí nghiệm, khoảng 20 tài xế đã lái xe theo vòng tròn và họ được yêu cầu di chuyển với tốc độ ổn định. Luồng xe đã di chuyển đều trước khi các tài xế quyết định dừng và khởi động đột ngột. Lý giải cho xu hướng này, ông Work cho biết một người có thể nhấn phanh vì bất kỳ lý do gì. Người đi sau họ sẽ mất một giây để phản ứng và nhấn phanh mạnh hơn. Hiệu ứng này sẽ kéo dài cho đến khi nhiều xe cùng ách lại một chỗ. Khi đường thoáng trở lại, các tài xế lại tăng tốc quá nhanh, khiến các xe nhấn phanh tiếp và dẫn tới tắc nghẽn lần nữa. Điều này cho thấy việc một ô tô phanh đột ngột có tác động lớn như thế nào.

Trong khi đó, thí nghiệm tuần trước cho thấy chỉ cần vài xe đi chậm và ổn định có thể cải thiện tình hình. Trong quá trình thí nghiệm, 100 ô tô đã di chuyển theo vòng tròn trên một đoạn dài 24 km của đường cao tốc liên bang I-24 từ 6h đến 9h45 hằng ngày. Với giả thiết rằng nếu 5% lượng xe trên đường phối hợp di chuyển, các tài xế có thể giúp giảm bớt nguy cơ ách tắc, các nhà nghiên cứu đã trang bị cho 100 xe liên lạc không dây, giúp họ báo cho nhau tình hình giao thông. Họ cũng tận dụng Hệ thống Kiểm soát hành trình chủ động (ACC) - công nghệ giúp xe tự động điều chỉnh tốc độ để duy trì khoảng cách an toàn với các phương tiện phía trước. Với thí nghiệm này, ACC đã được điều chỉnh để thích ứng với việc các phương tiện giao thông di chuyển chậm sử dụng AI. Thông tin về tình hình giao thông được dùng để lên kế hoạch tốc độ di chuyển chung. Kế hoạch này sẽ được phát đến các xe. Các ô tô sau đó sẽ sử dụng thuật toán AI để chọn ra hành động tốt nhất. Các nhà nghiên cứu đánh giá tác động của việc các xe liên kết thông tin đối với tình hình đi lại buổi sáng thông qua việc sử dụng 300 cảm biến đặc biệt lắp trên các cột của đoạn đường dài 6,4 km của I-24.

Thí nghiệm lần này là phiên bản cải tiến của thí nghiệm mà ông Work và các cộng sự đã thực hiện năm 2017 tại Đại học Arizona. Công nghệ tự lái đã giúp các xe lưu thông dễ dàng, giảm 98% tình trạng phanh đột ngột, tăng hiệu quả sử dụng nhiên liệu tới 40% và tăng 14% quãng đường lái. Các nhà nghiên cứu vẫn đang tiếp tục đánh giá các số liệu thí nghiệm, song các con số trên cho thấy tình trạng tắc đường có thể được giảm bớt thông qua việc áp dụng công nghệ tự lái mới trên quy mô lớn. Tuy nhiên, ông Work thận trọng cho biết công nghệ này sẽ không thể ngay lập tức chấm dứt tắc đường. Khi lưu lượng xe vượt quá sức chứa của đường, thì kẹt xe vẫn sẽ xảy ra. Mặc dù vậy, công nghệ này sẽ giúp giảm bớt ảnh hưởng của việc tắc đường.

Quang Minh (T/h)