Thursday, December 4, 2025

San Anselmo sử dụng đèn giao thông điều khiển bằng AI để giảm tắc giao thông

SAN ANSELMO, California – San Anselmo đang tiên phong trong kế hoạch kiểm soát giao thông bằng trí tuệ nhân tạo tại một trong những điểm nghẽn không phải đường cao tốc của Vùng Vịnh; tất cả chỉ tốn khoảng 30.000 đô la. 

Một nhóm doanh nhân ở Bay Area đã kết hợp trí tuệ nhân tạo với đèn giao thông và có thể mở ra hướng đi mới cho tương lai.

San Anselmo là một thị trấn nhỏ, nhưng bạn sẽ khó nhận ra nó nếu chỉ nhìn qua ngã tư được gọi là “The Hub”, nơi giao nhau của các đại lộ Sir Francis Drake, Red Hill và Center. Với 65.000 xe mỗi ngày, đây là ngã tư đông đúc nhất ở Quận Marin. Nhưng điều đó đồng nghĩa với việc phải chờ đèn đỏ rất lâu.

“Họ nhận được nhiều khiếu nại về giao lộ này”, Collin Barnwell, Giám đốc điều hành của Roundabout Technologies, cho biết. “Người dân đã phản ánh với họ nhiều năm nay rằng họ gặp vấn đề. Đây là một vấn đề khó giải quyết nếu không đầu tư nhiều tiền vào cơ sở hạ tầng, đổ bê tông.”

Nhưng Barnwell và Giám đốc Công nghệ Sabeek Pradhan có thể đã giải quyết được vấn đề đó. Công ty khởi nghiệp của họ đã mở rộng khả năng nhận thức trực quan tương tự của xe tự lái vào các hệ thống kiểm soát giao thông. Các hệ thống thông thường sử dụng camera để giám sát xe đến từ mọi hướng.

“Bộ điều khiển tiếp nhận thông tin này và nói, nếu có gì đó ở đây, tôi có lẽ nên bật đèn xanh trong khoảng 20 giây vì có thể có nhiều thứ khác ở đó, hoặc cũng có thể không, tôi không chắc lắm”, Barnwell nói. “Và có một nhóm xe đang chờ ở đây, một nhóm xe đang chờ ở kia, nhưng cảm biến cho biết chỉ có một xe ở đây, nên tôi giữ đèn xanh.”

Điều này khiến dòng xe cộ phải xếp hàng dài chờ đèn đỏ, hoặc đôi khi chẳng có xe nào cả. Nhưng bộ não điện tử của Roundabout sẽ đánh giá tình hình thực tế theo thời gian thực.

“Không chỉ ô tô mà còn mọi xe đạp, xe buýt, người đi bộ, tất cả mọi người đang di chuyển, được lập bản đồ trong không gian 3 chiều”, Barnwell nói. “Và sau đó, chúng tôi sử dụng thông tin đó, vị trí và vận tốc, để chạy mô phỏng thời gian thực này 10 lần một giây. Chúng tôi có thể thực hiện bất kỳ thay đổi nhỏ nào trong kế hoạch thời gian được phép. Vậy đâu là lựa chọn tốt nhất cho năng suất và an toàn?”

Họ cho biết hệ thống này đã giảm thời gian kẹt xe tại The Hub khoảng 30%, tổng cộng 91 giờ cho tài xế, với chi phí 30 xu mỗi giờ cho thành phố. An toàn cũng được cải thiện nhờ tính đến cả xe đạp và người đi bộ. Google đã lắp đặt hệ thống giao thông riêng tại Seattle, nhưng chỉ sử dụng dữ liệu Google Maps để giúp các kỹ sư căn chỉnh thời gian đèn giao thông tốt hơn. Hệ thống Roundabout giám sát những gì đang thực sự diễn ra tại bất kỳ thời điểm nào.

“Sẽ hợp lý hơn nhiều nếu bạn có thể nhìn thấy những gì đang thực sự diễn ra và phản ứng với nó theo thời gian thực”, Pradhan nói. “Vì vậy, tôi nghĩ rằng xét trên nhiều phương diện, đây chính là tương lai. Lý do chính khiến bạn không thấy điều này 10, 20, 30 năm trước chỉ đơn giản là vì công nghệ tương tự chưa có để cho phép bạn nhìn thấy mọi thứ đang diễn ra như chúng ta ngày nay.”

Thí nghiệm này có thể là cái nhìn tươi sáng về tương lai của giao thông. 

Khu trung tâm San Anselmo đã là điểm giao thông tắc nghẽn trong nhiều thập kỷ. 

Có ba tuyến đường đi làm chính giao nhau: Đại lộ Sir Francis Drake, Red Hill và Center.

Giám đốc Công trình công cộng San Anselmo Sean Condry cho biết: “Lời phàn nàn chính là sự chậm trễ tại ngã tư này, một số người nói là khoảng 10 hoặc 20 phút, nhưng thông thường chỉ mất vài phút”.

Nhưng trí tuệ nhân tạo hiện nay kiểm soát ánh sáng chứ không phải đồng hồ bấm giờ thế kỷ 20.

“Tôi nghĩ AI đã cắt giảm khoảng 25% vào giờ cao điểm, tức là khoảng từ 4 đến 6 giờ chiều. Tôi đã gọi điện và nhận được những lời phàn nàn tích cực, khi mọi người nói với tôi rằng, ‘Trước đây tôi có thể chờ hoặc nhắn tin hoặc gửi email, nhưng giờ thì mọi thứ diễn ra rất nhanh, tôi nhớ điều đó'”, Condry nói.

Dân số San Anslemo khoảng 16.500 người. Nhưng mỗi ngày trong tuần, có tới 65.000 xe ô tô lưu thông qua ngã tư này. Con số này gấp năm lần dân số thành phố, và nhiều xe trong số đó chở hơn một người. 

“Vì vậy, nếu tính cả sự chậm trễ đó, 65.000 phương tiện mỗi ngày, bạn sẽ tiết kiệm được 90 giờ mỗi ngày cho người đi làm, điều này thật đáng kinh ngạc”, Condry cho biết.

Camera tầm xa công nghệ cao cùng thuật toán máy tính phức tạp có thể phân tích tình hình giao thông chỉ trong vài nano giây. 

Trợ lý Giám đốc Công trình Công cộng San Anselmo, Scott Schneider cho biết: “Họ đang xem xét ai sẽ đến, họ đến nhanh như thế nào để máy tính có thể phân tích”.

Hệ thống hoạt động 24/7.

“Đây là ứng dụng hoàn hảo cho AI. AI có thể làm tốt hơn con người 24/7. Vì vậy, tôi hoàn toàn ủng hộ”, Mark Vendetti, một cư dân, cho biết. 

“Có những lúc bạn đang ngồi nhưng bên kia đường không có ai và bạn phải chờ đợi vì họ có đèn, họ có hẹn giờ, và bạn ngồi đó cho đến khi đèn đổi màu. Tôi nghĩ đây là một ứng dụng hoàn hảo của AI”, Karen Donlan, nhân viên phục vụ và cũng là người đi làm tại Cross Creek Pizza, cho biết.

Cư dân Jerome Doherty vẫn chưa tin điều này. 

“Về lâu dài, điều này có thể xảy ra. Tôi nghĩ chúng ta cần phải chậm lại một chút và nghiên cứu thêm. Đó là cảm nhận của tôi. Những gã trên Phố Wall đang kiếm tiền từ những thứ thậm chí còn chưa hoạt động”, Doherty nói.

Hệ thống đã hoạt động từ tháng 8 và San Anselmo là khách hàng đầu tiên của công ty. Tuy nhiên, thành phố đã nhận được khoản tài trợ để lắp đặt bộ điều khiển AI tại tất cả 12 đèn giao thông. Họ cho biết phản ứng từ người dân rất tích cực, ngoại trừ một khiếu nại từ một người nói rằng họ không thể kiểm tra tin nhắn văn bản trong khi chờ đèn chuyển màu.

Pradhan cho biết: “Tôi thực sự hài lòng về cách chúng tôi có thể làm mọi việc và mọi việc diễn ra tốt đẹp ở San Anselmo cho đến nay”.

Thành phố cho biết họ rất phấn khởi trước kết quả này và mong muốn được phối hợp công nghệ với các thị trấn khác trong khu vực. Một số người lo ngại AI sẽ là sự sụp đổ của nhân loại, nhưng nếu nó giúp giảm thời gian chờ đợi trên đường, thì việc mạo hiểm này có thể đáng giá.

Ny (Theo KTVU & CBS News)

BÀI VIẾT LIÊN QUAN

MỚI CẬP NHẬT

spot_img