Trong cuộc sống hiện đại, khi công nghệ tiên tiến bao trùm mọi thứ, hầu hết ứng dụng điều hướng có thể chỉ cho mọi người con đường ngắn nhất để đến nơi mình mong muốn. Một số ứng dụng thậm chí đưa ra lựa chọn thân thiện với môi trường để giảm lượng khí thải carbon. Nhưng liệu có cách nào để chúng còn chỉ cho bạn con đường an toàn nhất, nguy cơ va chạm thấp nhất không?
Một thuật toán mới của UBC đã giải quyết câu hỏi này. Dưới sự dẫn dắt của Tiến sĩ Tarek Sayed, giáo sư tại khoa kỹ thuật dân dụng của UBC cùng với nghiên cứu sinh Tiến sĩ Tarek Ghoul, họ đã phát triển một phương pháp mới nhằm xác định tuyến đường an toàn nhất trong mạng lưới đô thị, sử dụng dữ liệu về rủi ro va chạm theo thời gian thực.
Để thực hiện nghiên cứu, nhóm đã sử dụng dữ liệu từ 10 máy bay không người lái bay lơ lửng trên trung tâm thành phố Athens, Hy Lạp, và ghi lại các yếu tố như vị trí, tốc độ và gia tốc của phương tiện. Nhóm sau đó đã sử dụng thông tin này để xác định các trường hợp suýt va chạm giữa các phương tiện và sau đó dự đoán nguy cơ va chạm trong thời gian thực.
Tiến sĩ Sayed chia sẻ: “Nghiên cứu này là nghiên cứu đầu tiên sử dụng dữ liệu rủi ro va chạm trong thời gian thực để cung cấp chỉ dẫn di chuyển và cung cấp cho bạn tuyến đường lái xe an toàn nhất có thể trong thành phố. Thuật toán có khả năng điều chỉnh hướng trong thời gian thực, đề xuất đường vòng để tránh các địa điểm nguy hiểm. Điều này giúp tăng cường độ cho tất cả người dùng. Ví dụ, các doanh nghiệp có thể định tuyến đội xe của họ một cách hiệu quả, ưu tiên an toàn và giảm rủi ro va chạm.”
Nghiên cứu cũng cho thấy rằng tuyến đường nhanh nhất không phải lúc nào cũng là tuyến đường an toàn nhất. Trên thực tế, chỉ có 23% các tuyến đường nhanh nhất được coi là an toàn nhất. Tiến sĩ Ghoul giải thích rằng: “Có sự đánh đổi rõ ràng giữa an toàn và tính di động. Tuyến đường an toàn nhất có xu hướng an toàn hơn 22% so với tuyến đường nhanh nhất, trong khi tuyến đường nhanh nhất chỉ nhanh hơn 11% so với tuyến đường an toàn nhất.”
Nhóm nghiên cứu đang mở rộng công việc của mình sang các thành phố khác như Boston, nơi các phương tiện tự lái đang được thử nghiệm. Thuật toán của họ có thể là một cầu nối quan trọng để làm cho công nghệ này trở nên an toàn hơn và hiệu quả hơn cho mọi người.
“Chúng tôi đang tìm cách áp dụng thuật toán của mình vào các mô hình đô thị khác, bao gồm cả những nơi mà phương tiện tự lái đang trở thành một phần quan trọng của hệ thống giao thông,” Tiến sĩ Sayed phát biểu. “Chúng tôi cũng muốn kiểm tra hiệu quả của thuật toán trong việc giảm thiểu rủi ro va chạm và tăng cường an toàn trong điều kiện giao thông thực tế.”
Với sự tiến bộ này, chúng ta có thể dự đoán một tương lai mà những ứng dụng chỉ đường không chỉ giúp chúng ta đi đến điểm đến mong muốn một cách nhanh chóng và hiệu quả mà còn an toàn hơn. Điều này không chỉ mang lại lợi ích cho người lái xe, mà còn góp phần giảm thiểu tổn thất về mặt nhân mạng do tai nạn giao thông, góp phần tạo ra một môi trường sống an toàn hơn cho tất cả mọi người.
