Giao thông đô thị, với nhịp điệu “dừng-và-đi” quen thuộc, từ lâu đã trở thành một bài toán nan giải, gây lãng phí nhiên liệu và gia tăng ô nhiễm. Tuy nhiên, một tia hy vọng mới đang lóe lên từ lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI), cụ thể là công nghệ “lái xe sinh thái” (eco-driving) tích hợp trên xe tự hành, hứa hẹn một cuộc cách mạng xanh cho các siêu đô thị.
Key Takeaways
- Giao thông đô thị “dừng-và-đi” gây lãng phí nhiên liệu và ô nhiễm môi trường.
- Công nghệ “lái xe sinh thái” (eco-driving) trên xe tự hành có tiềm năng giảm thiểu tác động tiêu cực này.
- Giáo sư Cathy Wu từ MIT nghiên cứu tác động của eco-driving trong việc giảm phát thải.
- “IntersectionZoo” là một hệ thống benchmark mới để đánh giá AI trong lĩnh vực eco-driving đô thị.
- Mục tiêu là phát triển các thuật toán DRL đa năng, có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau, không chỉ giao thông.
Nỗi ám ảnh mang tên “dừng và đi” tại các đô thị lớn
Đặc trưng không thể lẫn vào đâu được của việc lái xe tại bất kỳ đô thị lớn nào chính là tình trạng “dừng-và-đi” liên tục do đèn tín hiệu giao thông, xe cộ nhập làn, tách làn, rẽ hoặc đỗ xe. Trạng thái vận hành đứt quãng này không chỉ gây ức chế cho người lái mà còn cực kỳ kém hiệu quả về mặt năng lượng. Hậu quả trực tiếp là lượng khí thải ô nhiễm, bao gồm cả khí nhà kính, trên mỗi dặm đường di chuyển tăng vọt, đặt gánh nặng lên môi trường và sức khỏe cộng đồng.
Một trong những giải pháp tiềm năng để đối phó với thực trạng này là eco-driving, hay còn gọi là lái xe sinh thái. Đây là một phương pháp điều khiển phương tiện nhằm tối ưu hóa việc tiêu thụ nhiên liệu.
Công nghệ này có thể được tích hợp như một hệ thống kiểm soát trong xe tự hành (AVs) nhằm cải thiện đáng kể hiệu suất hoạt động của chúng.
Xe tự hành và cuộc cách mạng “lái xe xanh”
Câu hỏi đặt ra là: Liệu tác động của các hệ thống như vậy trong việc giảm phát thải có thực sự đáng kể, có xứng đáng với khoản đầu tư công nghệ khổng lồ? Đây chính là trăn trở của Giáo sư Cathy Wu, một nhà nghiên cứu hàng đầu tại Khoa Kỹ thuật Xây dựng và Môi trường và Viện Dữ liệu, Hệ thống và Xã hội (IDSS) thuộc Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT). “Liệu đây chỉ là một giọt nước trong đại dương, hay là một vấn đề cần được nghiêm túc xem xét?”, bà tự hỏi.
Để trả lời câu hỏi này, vốn liên quan đến vô số yếu tố phức tạp như mạng lưới giao thông, địa hình, điều kiện thời tiết, loại phương tiện, và thời gian của đèn tín hiệu, việc thu thập và phân tích dữ liệu toàn diện là yêu cầu tiên quyết. Theo Giáo sư Wu, dữ liệu này bao gồm bản đồ các giao lộ, dữ liệu độ cao từ Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ, thông tin về nhiệt độ, độ ẩm, cũng như sự đa dạng về loại xe, tuổi đời xe và loại nhiên liệu sử dụng.
Bản chất của eco-driving nằm ở việc thực hiện những điều chỉnh nhỏ trong quá trình vận hành để giảm thiểu tiêu thụ nhiên liệu không cần thiết. Ví dụ, khi xe tiếp cận đèn đỏ, “không có lý do gì để tôi phải tăng tốc hết mức đến vạch dừng,” bà giải thích.
Bằng cách cho xe chạy theo quán tính, “tôi không đốt xăng hay tiêu thụ điện trong khoảng thời gian đó.” Điều đáng chú ý là, nếu một chiếc xe tự hành áp dụng kỹ thuật này và giảm tốc khi đến gần giao lộ, những chiếc xe thông thường phía sau cũng buộc phải giảm tốc theo, tạo ra hiệu ứng lan tỏa tích cực.
“IntersectionZoo” – Bước đột phá trong đánh giá AI cho giao thông thông minh
Tuy nhiên, việc tính toán tác động cụ thể của các biện pháp eco-driving là một “bài toán tối ưu hóa đầy thách thức” với vô số biến số. Chính vì vậy, theo Giáo sư Wu, “hiện đang có một làn sóng quan tâm lớn đến việc làm thế nào để giải quyết các bài toán điều khiển phức tạp bằng AI.”
Để giải quyết một phần nhu cầu cấp thiết này, Giáo sư Wu và các cộng sự tại MIT đã phát triển một hệ thống benchmark (chuẩn đánh giá) mới mang tên “IntersectionZoo“, tập trung vào lĩnh vực eco-driving đô thị. Hệ thống này, được mô tả chi tiết trong một công trình khoa học trình bày tại Hội nghị Quốc tế về Học biểu diễn (ICLR) năm 2025 tại Singapore, được kỳ vọng sẽ thúc đẩy tiến bộ trong lĩnh vực học tăng cường sâu đa tác nhân (multi-agent deep reinforcement learning – DRL). Hiện nay, sự thiếu hụt các benchmark tiêu chuẩn đủ mạnh để đánh giá kết quả của các phương pháp DRL đang cản trở sự phát triển của ngành.
Thách thức của “tính tổng quát hóa” trong thuật toán AI
Một trong những vấn đề cốt lõi mà IntersectionZoo nhắm đến là “tính tổng quát hóa” (generalizability) của các thuật toán DRL. Hai năm trước, nhóm nghiên cứu của Giáo sư Wu đã chỉ ra rằng hầu hết các thuật toán DRL hiện tại, khi được huấn luyện cho một tình huống cụ thể (ví dụ, một giao lộ nhất định), thường không còn hiệu quả khi có những thay đổi nhỏ, chẳng hạn như thêm một làn đường dành cho xe đạp hoặc thay đổi thời gian của đèn tín hiệu, ngay cả khi chúng được phép huấn luyện lại với kịch bản đã điều chỉnh.
Giáo sư Wu nhấn mạnh rằng vấn đề thiếu tính tổng quát hóa này “không chỉ giới hạn trong lĩnh vực giao thông,” mà “xuất hiện ngay cả trong những tác vụ kinh điển mà cộng đồng nghiên cứu sử dụng để đánh giá tiến bộ trong thiết kế thuật toán.” Tuy nhiên, do hầu hết các tác vụ kinh điển này không bao gồm việc điều chỉnh kịch bản, “rất khó để biết liệu thuật toán của bạn có đang cải thiện về mặt bền vững này hay không, nếu chúng ta không đánh giá nó.”
Vượt xa bài toán khí thải: IntersectionZoo và tương lai của DRL đa năng
Mặc dù có nhiều benchmark đang được sử dụng để đánh giá tiến bộ thuật toán trong DRL, Giáo sư Wu khẳng định: “Bài toán eco-driving này sở hữu một tập hợp phong phú các đặc điểm quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề thực tế, đặc biệt là từ góc độ tính tổng quát hóa, mà không có benchmark nào khác đáp ứng được.” Chính vì lẽ đó, 1 triệu kịch bản giao thông dựa trên dữ liệu thực tế trong IntersectionZoo tạo nên một vị thế độc đáo, thúc đẩy sự tiến bộ về tính tổng quát hóa của DRL.
Quay trở lại câu hỏi ban đầu về giao thông đô thị, một trong những trọng tâm của công việc đang diễn ra là áp dụng công cụ benchmark mới này để đánh giá cụ thể mức độ tác động lên khí thải khi triển khai eco-driving trên xe tự hành trong một thành phố, tùy thuộc vào tỷ lệ phần trăm xe tự hành thực tế được đưa vào sử dụng.
Tuy nhiên, Giáo sư Wu cũng làm rõ rằng: “Thay vì tạo ra một thứ có thể triển khai eco-driving ở quy mô thành phố, mục tiêu chính của nghiên cứu này là hỗ trợ phát triển các thuật toán DRL đa năng, có thể áp dụng cho ứng dụng này, cũng như cho tất cả các ứng dụng khác – lái xe tự hành, trò chơi điện tử, các vấn đề an ninh, robot, kho bãi, các bài toán điều khiển cổ điển.” Bà nhấn mạnh rằng “mục tiêu của dự án là cung cấp IntersectionZoo như một công cụ mở, sẵn có cho các nhà nghiên cứu.”
Kết luận
Việc ứng dụng AI, đặc biệt là công nghệ DRL, vào tối ưu hóa giao thông đô thị thông qua các phương pháp như eco-driving không còn là viễn cảnh xa vời. Sự ra đời của “IntersectionZoo” không chỉ cung cấp một công cụ đánh giá mạnh mẽ và cần thiết, mà còn là một chất xúc tác quan trọng, thúc đẩy sự phát triển của các thuật toán AI thông minh hơn, linh hoạt hơn và có khả năng tổng quát hóa cao hơn. Đây là một bước tiến quan trọng, không chỉ hứa hẹn giảm thiểu tắc nghẽn và ô nhiễm tại các đô thị, mà còn mở đường cho những giải pháp AI tiên tiến ứng dụng trong vô vàn lĩnh vực khác, góp phần xây dựng một tương lai bền vững và hiệu quả hơn. Câu hỏi không còn là “liệu có thể”, mà là “khi nào và ở quy mô nào” chúng ta sẽ chứng kiến sự chuyển mình mạnh mẽ này.
