IBM vừa công bộ sự hợp tác mới giữa Cục Giao thông vận tải California (Caltrans), Trung tâm nghiên cứu đối mới giao thông California (CCIT), và một viện nghiên cứu của Trường đại học California, thành phố Berkeley để phát triển một giải pháp giao thông thông minh giúp người đi đường có thể tránh được ùn tắc và cho phép các cơ quan quản lý giao thông có thể hiểu, dự đoán và quản lý phân luồng giao thông.
Với các tiến bộ về công nghệ, nó sẽ giúp lái xe trên khắp thế giới có thể tránh được tắc nghẽn giao thông giờ cao điểm, IBM Research vừa phát triển thành công một công cụ mô hình hóa dự đoán trước, cho phép lái xe có thể truy cập nhanh chóng tới các khuyến cáo khi đi đường đã được cá nhân hóa để giúp họ tránh được tắc nghẽn giao thông, tiết kiệm thời gian và nhiên liệu.
Với liên doanh hợp tác giữa IBM, Caltrans và CCIT, và một viện nghiên cứu của trường Đại học California, Berkeley, hy vọng sẽ cung cấp cho lái xe các thông tin dự đoán có giá trị đựa trên các mẫu lưu thông đường bộ trước khi họ rời khỏi công sở hay ở nhà ngay khi họ lên xe, thay vì phát hiện ra những gì vừa xảy ra và được báo cáo lại.
“Khi số lượng xe và lái xe tại khu vực vịnh San Francisco tiếp tục tăng thì lưu thông đường bộ cũng sẽ tăng. Tuy nhiên, thật không thực tế khi cho rằng chúng ta có thể giải quyết vấn đề tắc nghẽn giao thông này bằng việc đơn giản là bổ sung thêm nhiều làn xe trên các tuyến đường, vì vậy, chúng ta cần phải chủ động giải quyết những vấn đề trên trước khi chúng trở nên khó xử lý hơn,” Ông Greg Larson, chánh văn phòng điều hành nghiên cứu giao thông, Caltrans cho biết. “ Cùng với các đối tác như CCIT và IBM, chúng tôi đang định hướng tới một thời đại mới dựa trên khoa học công nghệ, và quản lý giao thông dựa trên dữ liệu tập trung , điều này sẽ giúp người đi đường hưởng lợi thông qua việc biết trước lộ trình tới điểm cần đến một cách nhanh nhất, hiệu quả nhất và thân thiện với môi trường.”
Các nhà nghiên cứu sẽ tận dụng công cụ được phát triển lần đầu tiên học và phân tích dự đoán được gọi là IBM Traffic Prediction Tool (TPT), được phát triển bởi IBM Research. Công cụ này phân tích liên tục dữ liệu về tắc nghẽn giao thông, vị trí của người đi đường và thời gian bắt đầu đi của người đi đường trong toàn bộ một vùng đô thị có ảnh hướng tới người đi đường khi đi bằng đường cao tốc, tàu điện hoặc đi trên các đường đô thị. Thông qua Sáng kiến nghiên cứu người đi đường thông minh hơn (Smarter Traveller Research Initiative), có thể tuyên bố rằng các nhà khoa học có thể đưa ra các cách tốt hơn để tới một điểm cần đến, bao gồm các hướng đi tới các ga trung chuyển tàu điện, xác định trước xem tàu điện có đến đúng giờ hay không và liệu có chỗ đỗ xe còn trống tại nhà ga hay không.
“Để các hệ thống giao thông thông minh thực sử được sử dụng một cách hiệu quả, người đi đường cần biết thông tin để họ có thể hành động sớm trước khi bị kẹt xe”, ông Stefan Nusser, trưởng nhóm nghiên cứu, Almaden Services Research, IBM. “Bằng cách chủ động nắm bắt và phân tích số lượng lớn các dữ liệu đã được thu thập, chúng tôi có thể kết hợp việc học tự động các tuyến hành trình bằng công nghệ dự đoán lưu lượng giao thông của các tuyến đường đó để tạo ra các thông tin hữu dụng, trong đó tập trung chủ yếu vào việc cung cấp các thông tin kịp thời giúp người đi đường ra quyết định chọn lộ trình tới điểm cần đến”.
NCT (Theo tạp chí ITS International)