Hai học sinh lớp 8 dùng AI “gỡ rối” tắc đường giờ cao điểm

Sản phẩm đạt giải Khuyến khích Hội thi Tin học trẻ thành phố Hà Nội và được đánh giá cao vì tính ứng dụng thực tế.

Vấn đề lớn trong đô thị

Tác giả của sản phẩm “Giao thông xanh với AI” là Lê Quang Thắng và Bùi Ngọc Diệp, học sinh lớp 8 trường TH&THCS FPT Cầu Giấy (Hà Nội). Theo Lê Quang Thắng, tình trạng ùn tắc giao thông tại các ngã tư giao lộ là vấn đề lớn trong các đô thị hiện nay, đặc biệt vào giờ cao điểm. Điều này làm lãng phí thời gian, nhiên liệu và gây ô nhiễm môi trường.

Tìm hiểu nguyên nhân, nhóm nhận thấy hệ thống đèn giao thông hiện nay thường hoạt động theo chu kỳ cố định hoặc bán tự động, chưa linh hoạt trong việc điều chỉnh thời gian đèn dựa trên tình trạng giao thông thực tế. Một số hệ thống sử dụng cảm biến nhưng độ chính xác còn hạn chế và chi phí cao.

Hai bạn trẻ Lê Quang Thắng và Bùi Ngọc Diệp cùng cô giáo hướng dẫn (Ảnh LTNV)

“Chúng em cảm thấy thời gian đèn đỏ ở một số điểm chưa được tối ưu, cùng với thực tế vào giờ cao điểm thường xảy ra ùn tắc làm lãng phí thời gian, nhiên liệu và ô nhiễm môi trường. Vì vậy, chúng em mong muốn tạo ra một sản phẩm giải quyết vấn đề ùn tắc, tối ưu hóa dòng chảy giao thông”, Quang Thắng cho biết.

Hai bạn trẻ đã có chuyến tham quan, trải nghiệm thực tế và được biết, thiết bị đang sử dụng tại các giao lộ ở Hà Nội như: Camera giao thông có nhiệm vụ giám sát và ghi lại lưu lượng phương tiện tại các nút giao; cảm biến mặt đường đếm xe và đo tốc độ phương tiện…

Giải pháp giao thông hiện tại đều có những khó khăn và thuận lợi. Hệ thống có khả năng quản lý tập trung và cập nhật dữ liệu, cung cấp thông tin chi tiết để đưa ra quyết định và là hạ tầng cơ bản có thể nâng cấp lên hệ thống thông minh toàn diện. Tuy nhiên, giải pháp hiện tại vẫn sử dụng hệ thống cũ, không hỗ trợ AI hoặc dữ liệu thời gian thực. Vì vậy, lưu lượng giao thông tăng đột biến vào giờ cao điểm khiến hệ thống thích ứng chậm, các nút giao lân cận chưa kết nối chặt chẽ, gây ùn tắc lan truyền.

Giải bài toán ùn tắc

Nhóm bạn trẻ làm mô hình sản phẩm "Giao thông xanh với AI" (Ảnh LTNV)

Dưới sự hướng dẫn của cô giáo Lê Thị Ngọc Vân, nhóm tập trung tìm tòi, xây dựng một hệ thống giám sát và điều khiển giao thông tự động dựa trên công nghệ AI YOLO nhận diện phương tiện, giúp tối ưu hóa luồng giao thông tại các giao lộ. YOLO là thuật toán nhận diện đối tượng thời gian thực, được tối ưu hoá cho các tác vụ giám sát và phân loại đối tượng.

Để hoàn thiện sản phẩm, hai bạn trẻ phải dành nhiều thời gian thu thập dữ liệu hình ảnh từ các giao lộ. Đặc biệt, hai nhà sáng tạo nhí phải huấn luyện AI YOLO để có thư viện dữ liệu phong phú về các phương tiện giao thông đặc thù của Việt Nam như: Xe ba gác, xích lô, xe lam, xe tải, xe bồn, xe máy...

Sản phẩm của nhóm bạn trẻ tích hợp công nghệ AI (Ảnh LTNV)

“Chúng em sử dụng AI để nhận diện xe máy và ô tô từ camera đặt tại giao lộ; áp dụng YOLO để nhận diện và đếm số lượng phương tiện trên từng tuyến. Dựa trên số lượng phương tiện, hệ thống tự động điều chỉnh thời gian đèn tín hiệu cho từng hướng”, Quang Thắng chia sẻ

Quang Thắng cho biết thêm, kết quả thử nghiệm cho thấy, độ chính xác nhận diện xe đạt 90%; thời gian xử lý khung hình dưới 5 giây, Arduino điều khiển đèn chính xác cho 2 tuyến đường.

Với mong muốn đưa sản phẩm vào thực tế, hai học trò Hà Nội sẽ tiếp tục hoàn thiện sản phẩm bằng việc nâng cấp mô hình AI, sử dụng các phiên bản YOLO tiên tiến hơn để tăng độ chính xác và tốc độ nhận diện. Các bạn trẻ cũng tích hợp IOT kết nối mô hình với hệ thống quản lý giao thông tổng thể để theo dõi và điều khiển nhiều nút giao lộ cùng lúc.

Nguyễn Dũng