"Việc xây dựng TP HCM trở thành đô thị thông minh là yêu cầu cấp thiết", PGS.TS Nguyễn Tuấn Đức, phó trưởng khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học Văn Lang, phát biểu 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.
Theo ông Đức, TP HCM, đang phải đối mặt với những thách thức của một siêu đô thị, nhất là sau khi sáp nhập với Bình Dương và Bà Rịa - Vũng Tàu. Áp lực về hạ tầng giao thông, tình trạng ngập lụt đô thị ngày càng nghiêm trọng. Vấn đề về ô nhiễm không khí, tiếng ồn đang ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sống của hàng triệu người dân. Do vậy, ứng dụng công nghệ là cần thiết cho việc giải quyết các vấn đề trên.
PGS.TS Nguyễn Tuấn Đức, phó trưởng khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học Văn Lang. Ảnh: Bảo Lâm
Tuy nhiên, "thành phố thông minh" không chỉ là việc lắp đặt thêm camera hay cảm biến, bởi cốt lõi của nó nằm ở khả năng kết nối và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ thu thập được. Đây chính là lúc AIoT - sự kết hợp giữa Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Internet Vạn vật (IoT) - phát huy vai trò. Ông Đức cho rằng AIoT có thể trở thành vũ khí chiến lược, cung cấp giải pháp thực tiễn, có thể áp dụng để giải quyết vấn đề "nóng" của TP HCM.
Cụ thể, giải pháp đầu tiên liên quan đến Hệ thống Giao thông Thông minh (ITS). Theo ông Đức, AIoT có thể tạo thành hệ thống "hạ tầng biết nói" giúp giảm tình trạng kẹt xe, thông qua mạng lưới kết nối trực tiếp biển báo giao thông, đèn tín hiệu với phương tiện. "Phương tiện ở đây không chỉ là ôtô, mà còn cả xe máy", ông nhấn mạnh. "Khi hạ tầng và phương tiện có thể "nói chuyện" với nhau, việc điều tiết giao thông sẽ trở nên chủ động hơn".
Bên cạnh đó, ông Đức hình dung AIoT sẽ điều tiết đèn tín hiệu theo dạng thích ứng. Thay vì chạy theo một 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. Ví dụ, luồng xe hướng nào đang đông, đèn xanh sẽ được ưu tiên thời gian dài hơn và ngược lại.
Một hệ thống được ông Đức hình dung là Computer Vision - "mắt thần" theo dõi phương tiện, camera AI không chỉ "nhìn", mà còn "hiểu" những đang diễn ra trên đường, đếm có bao nhiêu phương tiện, phân loại các loại xe và tính toán được lưu lượng giao thông. Khi kết hợp với học sâu (deep learning), hệ thống có thể dự đoán tai nạn bằng cách phân tích hành vi lái xe nguy hiểm hoặc tình huống va chạm có thể xảy ra. Dữ liệu có thể lập thành "bản đồ kẹt xe" theo thời gian thực, cung cấp dưới dạng ứng dụng cho người dân.
Nhân viên theo dõi tình hình giao thông tại Trung tâm điều hành giao thông thông minh tại TP HCM hôm 10/7. Ảnh: Giang Anh
Với tình trạng ngập lụt, triều cường đang gia tăng, ông Đức cho rằng AIoT có thể giúp tạo nên hệ thống giám sát chặt chẽ tình trạng ngập, tổng hợp thông tin qua từng năm và đưa ra dự đoán sớm. "Ví dụ, nếu có mưa kết hợp với tình trạng mực nước ở sông và kênh rạch, AI có thể dự đoán trong một giờ hoặc hai giờ tới, mực nước trên đường sẽ là bao nhiêu, cho phép người dân và chính quyền có sự chuẩn bị", ông Đức nêu.
Ở mảng giám sát ô nhiễm không khí và nguồn nước, chuyên gia này cho rằng cảm biến IoT có thể được triển khai để theo dõi chất lượng không khí và nước theo thời gian thực. Đặc biệt, việc ô nhiễm tiếng ồn thường bị bỏ qua, nhưng ông đề xuất cần ứng dụng AI để hạn chế vấn đề.
Với 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. Trong đó, trường của ông đang phát triển hệ thống giám sát môi trường thông minh gồm các "Nút IoT" (IoT Node) đặt ngoài trời, trang bị cảm biến đo chỉ số như CO, độ ẩm, nhiệt độ và bụi mịn (PM1, PM2.5 và PM10).
Theo ông Trị, điểm khác biệt so với giải pháp khác nằm ở công nghệ truyền dẫn. Thay vì 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 sau khi thu thập sẽ được mã hóa bằng thuật toán RSA để bảo mật trước khi gửi về máy chủ, dùng AI phân tích, phân loại và trực quan hóa trên bản đồ số GIS Map. Dù vậy, ông Trị cũng thừa nhận thách thức về chi phí do cần đặt trạm mật độ dày có thể cản trở triển khai đại trà.
Với y tế thông minh, ông Đức cho rằng các bệnh viện hiện 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 dùng AI để tối ưu vận hành hoạt động bệnh viện cũng như khám chữa bệnh. Dù vậy, trong một thành phố thông minh, dữ liệu này cần kết nối và chia sẻ cùng nhau.
Một ứng dụng đang ngày càng phổ biến là robot trợ lý. "Ngày nay, khi đến một số khu vực như ủy ban thành phố, trường đại học hay metro, chúng ta thấy rất nhiều robot trợ lý. Đây chính là ứng dụng AIoT điển hình" ông Đức nói. "Khi có nhiều robot đặt trong tòa nhà ở các tầng khác nhau, chúng có thể tự động kết nối với nhau và kết nối về trung tâm, qua đó tự hành, hướng dẫn, và cung cấp thông tin, giảm tải công việc cho con người".
Cuối cùng là di chuyển "xanh" thông minh mà ông Đức gọi là "Smart Mobility". Chuyên gia này đánh giá hệ thống cho thuê và chia sẻ xe đạp điện công cộng là cách giúp giải quyết các vấn đề về di chuyển. "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 chiếc xe," ông giải thích.
Theo chuyên gia này, 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. Thậm chí, có thể áp dụng thuật toán máy học để phát hiện hành vi trộm cắp hoặc phá hoại.
"Những giải pháp này chưa phải là tất cả, nhưng nó có thể giải quyết các 'vấn đề lớn' đang tồn tại ở TP HCM", ông Đức nói thêm. "Con đường xây dựng đô thị thông minh vẫn còn dài, nhưng với 'bộ não' AIoT, lộ trình đang trở nên rõ ràng hơn".
TP HCM nhiều năm qua là một trong những nơi tiên phong ứng dụng công nghệ, điều hành giao thông, đô thị. Trước đó, từ năm 2019 Trung tâm điều hành giao thông thông minh, được đưa vào vận hành, là trung tâm điều hành thông minh đầu tiên của cả nước. Hồi tháng 7, thành phố phát triển hệ thống phân tích dữ liệu theo thời gian thực và ứng dụng AI dự đoán trước sự cố, tối ưu hóa quản lý, điều hành giao thông, hợp tác với Đại học Monash (Australia).
Thời gian qua, thành phố cũng nghiên cứu 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 đô thị hiện đại.
Bảo Lâm
- TP HCM tìm kiếm tài năng thiết kế vi mạch cho đô thị thông minh
- Tòa nhà nghiên cứu AI, robot hơn 72 tỷ đồng ở TP HCM
- TP HCM sắp có nhà đầu tư trung tâm dữ liệu hai tỷ USD