[Ảnh = Yonhap News]
"Chúng tôi nhận thấy đường cao tốc ngày hôm nay có lưu lượng xe lớn do kỳ nghỉ hè bắt đầu. Chúng tôi sẽ thông báo cho bạn về tình hình đường cao tốc hiện tại bằng trí tuệ nhân tạo. Tốc độ di chuyển chậm lại ở Seo Pyeongtaek khi đi qua trạm thu phí. Sau 15 phút, bạn có thể di chuyển với tốc độ 35 km/h.
Đường cao tốc giữa Cheonan và Nonsan hướng về Nonsan. Sau 10 phút, có thể tăng tốc lên 40 km/h”. Việc hướng dẫn giao thông vốn mang tính ước chừng có thể trở nên chính xác tới mức thành “di chuyển với tốc độ 40km/h trong 15 phút”. Điều này có thể thực hiện được là nhờ sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) trong hiển thị các điều kiện đường xá sẽ diễn ra sau 5 đến 15 phút. Gosung Ahn, giáo sư của Trường Kỹ thuật Điện và Máy tính tại UNIST, đã phát triển một hệ thống phân tích và dự báo tình hình giao thông dựa trên AI.
Phát biểu trong phòng họp giao ban của Bộ Khoa học và Công nghệ, giáo sư Gosung Ahn cho biết: "AI có thể được sử dụng để dự đoán tắc nghẽn đường bộ ở bất kỳ khu vực nào nếu nó nghiên cứu kĩ tình hình giao thông tại khu vực đó trong ba tháng. Điều này có thể hữu ích trong việc tìm tuyến đường tối ưu bằng cách liên kết các chương trình radio dự báo kẹt xe và điều hướng với việc sử dụng một lượng lớn dữ liệu giao thông”.
Thông tin giao thông đã được thu thập bằng nhiều phương pháp khác nhau như xây dựng Hệ thống giao thông thông minh (ITS) tại mỗi đô thị. Tuy nhiên, nó có hạn chế trong phân tích một lượng lớn dữ liệu và dự đoán tình hình giao thông trong tương lai gần. Hệ thống mới phát triển có thể sử dụng công nghệ Deep Learning trong phân tích thống kê xác suất hiện có để dự đoán các điều kiện giao thông sẽ xảy ra trong vòng 15 phút nữa tại một đoạn đường nhất định.
Hệ thống này bao gồm hai mô-đun: phân tích và dự báo tình hình giao thông và trực quan hóa kết quả. Mô-đun phân tích tình huống giao thông tính toán lưu thông giữa các tuyến đường và dự đoán tắc nghẽn giao thông dựa trên việc phân tích sâu. Dự báo thời gian thực có thể đi qua khu vực đô thị bằng cách tìm hiểu không chỉ tốc độ di chuyển trung bình trong quá khứ của một nhóm phương tiện cụ thể, mà cả tình trạng tắc nghẽn của mạng lưới đường và các con đường xung quanh thành phố cũng thông tin về giờ cao điểm.
Theo kết quả phân tích thông tin giao thông của thành phố Ulsan bằng công nghệ này, tốc độ di chuyển trung bình của các con đường cụ thể có thể được dự đoán với sai số khoảng 4 km/h. Phân tích các điều kiện và dự đoán đường có thể được hình dung thông qua một kỹ thuật gọi là "VSRivers". Công nghệ này cho thấy số lượng phương tiện đi qua đường và tốc độ di chuyển trung bình trong nháy mắt. Điểm tắc nghẽn bắt đầu trên con đường đang tắc và dự đoán về tình hình đường trong tương lai sẽ lan rộng như thế nào sẽ được hiển thị trực quan bằng cách sử dụng màu sắc và hình vẽ.
Hệ thống dự đoán đường AI có thể được sử dụng để kiểm soát tín hiệu trong tương lai của Cơ quan Cảnh sát, phân tích dữ liệu giao thông hiệu quả và phát sóng dự báo kẹt xe, dịch vụ điều hướng trên đường cao tốc. Hiện tại, hệ thống này đang được sử dụng trong Phát thanh giao thông Ulsan và nó sẽ được áp dụng cho truyền phát thông tin giao thông của Gwangju, Daejeon, Busan và Incheon cũng như trang web của Trung tâm thông tin giao thông đô thị (UTIC).
Đường cao tốc giữa Cheonan và Nonsan hướng về Nonsan. Sau 10 phút, có thể tăng tốc lên 40 km/h”. Việc hướng dẫn giao thông vốn mang tính ước chừng có thể trở nên chính xác tới mức thành “di chuyển với tốc độ 40km/h trong 15 phút”. Điều này có thể thực hiện được là nhờ sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) trong hiển thị các điều kiện đường xá sẽ diễn ra sau 5 đến 15 phút. Gosung Ahn, giáo sư của Trường Kỹ thuật Điện và Máy tính tại UNIST, đã phát triển một hệ thống phân tích và dự báo tình hình giao thông dựa trên AI.
Phát biểu trong phòng họp giao ban của Bộ Khoa học và Công nghệ, giáo sư Gosung Ahn cho biết: "AI có thể được sử dụng để dự đoán tắc nghẽn đường bộ ở bất kỳ khu vực nào nếu nó nghiên cứu kĩ tình hình giao thông tại khu vực đó trong ba tháng. Điều này có thể hữu ích trong việc tìm tuyến đường tối ưu bằng cách liên kết các chương trình radio dự báo kẹt xe và điều hướng với việc sử dụng một lượng lớn dữ liệu giao thông”.
Thông tin giao thông đã được thu thập bằng nhiều phương pháp khác nhau như xây dựng Hệ thống giao thông thông minh (ITS) tại mỗi đô thị. Tuy nhiên, nó có hạn chế trong phân tích một lượng lớn dữ liệu và dự đoán tình hình giao thông trong tương lai gần. Hệ thống mới phát triển có thể sử dụng công nghệ Deep Learning trong phân tích thống kê xác suất hiện có để dự đoán các điều kiện giao thông sẽ xảy ra trong vòng 15 phút nữa tại một đoạn đường nhất định.
Hệ thống này bao gồm hai mô-đun: phân tích và dự báo tình hình giao thông và trực quan hóa kết quả. Mô-đun phân tích tình huống giao thông tính toán lưu thông giữa các tuyến đường và dự đoán tắc nghẽn giao thông dựa trên việc phân tích sâu. Dự báo thời gian thực có thể đi qua khu vực đô thị bằng cách tìm hiểu không chỉ tốc độ di chuyển trung bình trong quá khứ của một nhóm phương tiện cụ thể, mà cả tình trạng tắc nghẽn của mạng lưới đường và các con đường xung quanh thành phố cũng thông tin về giờ cao điểm.
Theo kết quả phân tích thông tin giao thông của thành phố Ulsan bằng công nghệ này, tốc độ di chuyển trung bình của các con đường cụ thể có thể được dự đoán với sai số khoảng 4 km/h. Phân tích các điều kiện và dự đoán đường có thể được hình dung thông qua một kỹ thuật gọi là "VSRivers". Công nghệ này cho thấy số lượng phương tiện đi qua đường và tốc độ di chuyển trung bình trong nháy mắt. Điểm tắc nghẽn bắt đầu trên con đường đang tắc và dự đoán về tình hình đường trong tương lai sẽ lan rộng như thế nào sẽ được hiển thị trực quan bằng cách sử dụng màu sắc và hình vẽ.
Hệ thống dự đoán đường AI có thể được sử dụng để kiểm soát tín hiệu trong tương lai của Cơ quan Cảnh sát, phân tích dữ liệu giao thông hiệu quả và phát sóng dự báo kẹt xe, dịch vụ điều hướng trên đường cao tốc. Hiện tại, hệ thống này đang được sử dụng trong Phát thanh giao thông Ulsan và nó sẽ được áp dụng cho truyền phát thông tin giao thông của Gwangju, Daejeon, Busan và Incheon cũng như trang web của Trung tâm thông tin giao thông đô thị (UTIC).
[Ảnh=UNIST]
![[MWC 24] Các start-up Hàn Quốc về công nghệ y tế và sức khỏe thu hút sự chú ý tại MWC](https://image.ajunews.com/content/image/2024/02/29/20240229141140590710_518_323.jpg)