Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết bài toán giao thông công cộng

• Sử dụng trí tuệ nhân tạo phát hiện người có nguy cơ mắc COVID-19 tại sân bay
• Cảnh giác với những bẫy lừa sử dụng trí tuệ nhân tạo
• Ra mắt nền tảng trí tuệ nhân tạo toàn diện cung cấp dịch vụ tài chính công

Những tính năng mới của BusMap ứng dụng AI vừa được giới thiệu trong chuỗi sự kiện Tuần lễ Đổi mới sáng tạo và khởi nghiệp TP.HCM- Ngày hội khởi nghiệp Vùng 2020 - Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN).

Mục tiêu ứng dụng trí tuệ nhân tạo của BusMap là giải quyết bài toán về dữ liệu lớn (big data) cho giao thông công cộng và làm nền tảng cho đô thị thông minh. BusMap là một nền tảng ứng dụng miễn phí hỗ trợ cho người đi xe buýt tại TP Hồ Chí Minh, Hà Nội và Đà Nẵng, với việc cung cấp tất cả các tính năng cần thiết để người dùng có thể thuận tiện trong sử dụng xe buýt.

BusMap trợ giúp người đi xe buýt thuận tiện hơn. Ảnh: T.Ba.

Nhiều doanh nghiệp Việt Nam đã giải quyết được các vấn đề trong nước như giao thông công cộng trong đô thị thông minh, mà nhóm phát triển ứng dụng BusMap là một ví dụ, với việc khai thác tốt dữ liệu người đi xe buýt, cho phép đề xuất các giải pháp cải thiện hệ thống giao thông công cộng. Với việc ứng dụng AI, các phần mềm máy tính và ứng dụng trên di động đang có sự phát triển mạnh mẽ qua phân tích và khai thác thông tin từ thói quen, sở thích của người dùng.

Từ nhu cầu kết nối và khai thác thông tin vận tải xe buýt, BusMap đã ra đời giúp người dân dễ dàng tìm tuyến xe buýt đi ngang qua nhà, tìm đường đi tối ưu trên cơ sở tiết kiệm thời gian hoặc chi phí di chuyển. Sau 7 năm ra mắt, ứng dụng trên di động này đã thu hút nhiều quan tâm, với 1,5 triệu lượt tải về, khoảng 400.000 người dùng thường xuyên hàng tháng (ước tính khoảng 20% người đi xe buýt tại TP.HCM đang sử dụng ứng dụng.

Tuyến metro Bến Thành - Suối Tiên chạy qua khu dân cư quận Bình Thạnh. Ảnh: Thái Bằng.

Đại diện nhóm phát triển ứng dụng BusMap cho biết, ngay từ thuở ban đầu, với tư vấn và trợ giúp từ đội ngũ giảng viên CNTT của Đại học Khoa học Tự nhiên TP HCM, thấy được sự quan trọng của kho dữ liệu người dùng, nhóm đã tập trung thu thập dữ liệu thói quen người dùng, nên hiện nay đã có thể tổng hợp và phân tích, dự báo các kịch bản có thể diễn ra đối với khách đi xe buýt nói riêng và một số vấn đề về giao thông công cộng nói chung. Vì thế, những thuật toán mới về roaming, tìm đường hay tra cứu đều được nhóm tự phát triển, dựa trên cơ sở chủ yếu là dữ liệu thu thập được từ người dùng.

Thông thường, để phát triển tính năng mới hoặc tối ưu hóa đường đi của xe buýt, nhà phát triển ứng dụng sẽ phải dựa trên nhu cầu và thói quen đi lại của số đông người dùng (tuyến có đông người sử dụng hay không, tuyến đang khai thác có thể mở rộng như thế nào để người dân thuận tiện sử dụng,...) và đề xuất mô hình hạ tầng xe buýt phù hợp. Do vậy, giao thông công cộng chỉ thực sự thông minh khi có dữ liệu lớn, được phân tích và xử lý bằng AI để hiểu rõ về khách hàng, từ đó tối ưu hóa vận hành, giảm chi phí và tăng lợi nhuận, phục vụ tốt hơn bài toán quy hoạch đô thị.

Bằng cách sử dụng AI để phân tích dữ liệu, BusMap đã xây dựng được tính năng giải quyết  các vấn đề và nhu cầu của người dùng, như tìm đường, tra cứu theo thông tin thời gian thực.

Chẳng hạn, trên cơ sở phân tích số lượng sinh viên dùng xe buýt ở các điểm cơ sở giáo dục (Đại học – Cao đẳng, trường phổ thông, trường nghề…), BusMap giúp nhà cung ứng dịch vụ nắm được nhu cầu thực tế phát sinh, từ đó có kế hoạch điều xe hợp lý để đáp ứng nhu cầu đi lại. Mặt khác, thông tin đánh giá (rating) tuyến xe buýt của người dùng cũng là cơ sở quan trọng để nhà cung ứng dịch vụ cải thiện và nâng cao chất lượng giao thông công cộng.

Với lượng người dùng đủ lớn, BusMap không hề tốn chi phí cho việc mua dữ liệu người dùng, mà vẫn đảm bảo độ chính xác cao và phát triển thêm những tính năng phục vụ nhu cầu tìm kiếm, tra cứu thông tin đi lại của người dùng. Thêm vào đó, BusMap tự xây dựng bản đồ riêng, không dựa vào Google Maps hoặc bản đồ của bên thứ ba như những ứng dụng khác, nên tính tự chủ trong vận hành rất lớn.

Trưởng dự án bSmart phát triển từ BusMap, nhận giải Nhất cuộc thi AI Hack năm 2020.

Ngoài thói quen sử dụng của khách hàng, dữ liệu thu thập vị trí đón xe buýt của người dùng, còn giúp nhà phát triển xây dựng bản đồ mật độ di chuyển theo từng khung giờ nhất định, dự báo các “nút thắt” giao thông then chốt, xây dựng hoặc mở rộng các trạm - nhà chờ xe buýt được sử dụng nhiều, đáp ứng tốt cho công tác quy hoạch luồng giao thông, đảm bảo tối ưu hóa theo nhu cầu thực tế của người dân, giúp quy hoạch và phát triển đô thị một cách bền vững.

Hiện nay, BusMap đang phát triển hệ thống bSmartETA có khả năng tính toán chính xác thời gian xe sắp đến trạm dựa trên việc phân tích dữ liệu bằng AI (Kalman Filter), có kết hợp phân tích và hiển thị mật độ lưu thông trên đường theo thời gian thực bằng những thuật toán đơn giản, mà không cần đến những hàm API mật độ giao thông phức tạp, tốn kém.

Bên cạnh đó, tính năng dẫn đường thông minh bNavigation hiện chỉ tối ưu bằng thuật toán, chưa có yếu tố khách quan bên ngoài, cũng đang được nhóm phát triển, cải thiện bằng ứng dụng AI để tạo ra tính năng mới (bSmartNavigation), giúp người dùng có nhiều gợi ý, với nhiều yếu tố hơn, như mật độ giao thông, chất lượng xe, tốc độ xe trung bình, nhu cầu của người dùng…

Nhóm phát triển cũng đang nghiên cứu các tuyến Metro, để khi Metro được đưa vào sử dụng, thì người dùng BusMap có thể tra cứu ngay các tuyến đường liên kết giữa xe buýt và Metro, giúp đi lại thuận tiện hơn.

Nhờ sử dụng những thuật toán “bản địa”, khi có sự thay đổi đột ngột về lịch trình hoạt động xe buýt trên toàn hệ thống giao thông ở TP.HCM (ví dụ như các đợt dịch Covid-19 vừa qua), BusMap sẽ cho phép người sử dụng nắm ngay thông tin về những tuyến buýt tạm ngừng để lên kế hoạch di chuyển hợp lý qua những tuyến đang hoạt động.

Tuy nguồn dữ liệu vẫn còn giới hạn ở những người sử dụng xe buýt, nhưng BusMap đã cho thấy ưu thế tuyệt vời khi ứng dụng AI để nghiên cứu và đưa ra các tính năng phục vụ nhu cầu đi lại của người dân.