Nghiên cứu tối ưu hóa luồng giao thông đô thị bằng trí tuệ nhân tạo

Tháng 6/2025, RITAD công bố kết quả nghiên cứu tối ưu hóa luồng giao thông đô thị bằng trí tuệ nhân tạo, được thực hiện tại 10 ngã tư lớn ở Hà Nội và TP.HCM. Mô hình sử dụng học sâu (deep learning) kết hợp dữ liệu camera giao thông, GPS xe buýt và dữ liệu lịch sử để dự đoán luồng giao thông 15 phút trước.

Hệ thống AI tự động điều chỉnh chu kỳ đèn tín hiệu theo thời gian thực, ưu tiên phương tiện công cộng và giảm thời gian chờ tại các hướng có lưu lượng cao. Trong 6 tháng thử nghiệm, thời gian chờ trung bình giảm 20%, tốc độ trung bình của xe buýt tăng 12%. Đặc biệt, phát thải CO2 từ phương tiện chờ đèn giảm 15% nhờ giảm thời gian không tải.

Nghiên cứu cũng phát triển ứng dụng di động cho người dân, cung cấp thông tin về thời gian chờ dự kiến và gợi ý tuyến đường thay thế. Ứng dụng đã có hơn 50.000 lượt tải và được đánh giá 4.2/5 sao. Dữ liệu từ ứng dụng cũng được đưa vào mô hình AI để cải thiện độ chính xác dự đoán.

RITAD đang phối hợp với Sở Giao thông Vận tải Hà Nội để mở rộng mô hình ra 50 ngã tư trong giai đoạn 2025-2026. Dự kiến nếu áp dụng toàn thành phố, mô hình có thể giảm 10% tổng phát thải giao thông đô thị, đóng góp trực tiếp vào mục tiêu giảm phát thải khí nhà kính theo cam kết net-zero 2050.