Tắc nghẽn giao thông ở các thành phố có thể được khuếch đại do phản ứng dây chuyền của việc kiểm soát tín ná bắn cá kém ná bắn cá quả Để giải quyết những vấn đề này, các hệ thống đang được triển khai ở nước ngoài sử dụng AI để tìm hiểu về lưu lượng giao thông, tốc độ, tắc nghẽn, tai nạn, công trình xây dựng và các hiện tượng khác, đồng thời cập nhật việc phân bổ và bù trừ thời gian đèn xanh theo từng giây

Pittsburgh tập trung vào tối ưu hóa phân tán và thiết kế vận hành vững chắc

Một trong những ví dụ tiêu biểu về điều khiển tín ná bắn cá giao thông bằng AI là hệ thống điều khiển tín ná bắn cá thích ứng được trình diễn tại Pittsburgh, Pennsylvania, Hoa Kỳ Hệ thống này có tên là Kiểm soát giao thông đô thị có thể mở rộng (SURTRAC), được phát triển bởi Đại học Carnegie Mellon ở Pittsburgh

SURTRAC tập trung vào cách tiếp cận phi tập trung nhằm ước tính lưu lượng truy cập đến tại mỗi giao lộ và cập nhật thời gian đèn xanh cho chu kỳ tiếp theo trong sự hợp tác lỏng lẻo với các giao lộ lân cận So với hệ thống trung tâm có thể tối ưu hóa toàn bộ thành phố cùng một lúc, phương pháp này được đánh giá cao vì có thể phản ứng linh hoạt với tình trạng mất liên lạc và các sự kiện địa phương cũng như có thể xác minh tính ná bắn cá quả của hệ thống bằng cách thêm các nút giao thông theo từng giai đoạn Sau khi triển khai, người ta đã chỉ ra rằng thời gian di chuyển (thời gian cần thiết để di chuyển giữa hai điểm) và thời gian dừng đã giảm, cũng như sự cải thiện về tính đúng giờ của xe buýt, vv, nhưng cốt lõi của SURTRAC nằm ở ``khả năng chống lại sự cố vận hành'' thay vì ``tối ưu hóa'' Điều cần thiết là phải có một thiết kế thẩm quyền không chỉ tự động phản ánh các thông số do AI khuyến nghị mà còn có thể xử lý các phản ứng không thường xuyên tại chỗ, chẳng hạn như phản ứng khẩn cấp của cảnh sát và cứu hỏa xe tải, lối ra sau các sự kiện ở sân vận động và hạn chế làn đường do tuyết rơi hoặc tai nạn

Ngoài ra, ở Bắc Mỹ, thiết kế an toàn cũng được chú trọng dựa trên giả định rằng máy dò và camera sẽ bị hỏng Trong hoạt động thực tế, xảy ra lỗi thiết bị, bụi bẩn, chậm trễ liên lạc, vv, do đó cần phải có biện pháp an toàn để sơ tán trong khi vẫn duy trì an toàn giao thông ngay cả trong trường hợp mất dữ liệu, kiểm tra nhật ký và lịch sử thay đổi cũng như khôi phục các giá trị cài đặt Hơn nữa, đèn giao thông thường được vận hành bởi chính quyền địa phương, tiểu bang và các nhà khai thác theo hợp đồng và các chỉ số giải thích tính ná bắn cá quả của AI cũng phải được xây dựng đồng thuận Chỉ riêng thời gian di chuyển có thể khác với trải nghiệm của người dân, do đó, cần có một thiết kế theo dõi đồng thời số điểm dừng, thời gian dừng lại tại các giao lộ, độ trễ khi rẽ trái và phải và số lần các phương tiện khẩn cấp bị chặn đi qua

(Hình 1) SURTRAC phát hiện phương tiện, người đi bộ, xe đạp và phương tiện giao thông công cộng bằng AI (Nguồn: Bản tin của Đại học Carnegie Mellon)

Kiểm soát đèn giao thông ở Luân Đôn cũng nhằm mục đích loại bỏ ô nhiễm không khí

Châu Âu là khu vực có lịch sử chú trọng đến việc phối hợp kiểm soát toàn bộ thành phố và ở Luân Đôn, Anh, một khuôn khổ kiểm soát giao thông sử dụng hệ thống phát hiện biến động về nhu cầu đã hoạt động trong nhiều năm Trong những năm gần đây, đã có một phong trào đáng chú ý là kết hợp khuôn khổ này với AI để tăng cường khả năng dự báo nhu cầu ngắn hạn và phát hiện những điều bất thường, đồng thời mở rộng mục đích kiểm soát giao thông từ ``giảm thiểu sự chậm trễ của phương tiện'' đến ``tối ưu hóa toàn diện bao gồm giao thông công cộng, người đi bộ và xe đạp''

Các hệ thống trước đây sử dụng máy dò từ tính gắn trên đường để phát hiện ô tô đi qua và điều chỉnh thời gian tín ná bắn cá cho phù hợp Tuy nhiên, ví dụ, trong làn ưu tiên xe buýt, chỉ cần phát tín ná bắn cá ưu tiên sẽ làm tăng tắc nghẽn ở phía đường giao nhau, do đó, sẽ ná bắn cá quả khi thiết kế làn ưu tiên xe buýt thay đổi mức ưu tiên bằng cách tính đến mức độ trễ, mức độ tắc nghẽn và khoảng thời gian theo sau Đối với người đi bộ, khoảng thời gian họ chờ để qua đường cũng có thể ảnh hưởng đến hành vi an toàn của họ Bằng cách này, hệ thống cũ đã gây khó khăn cho việc tối ưu hóa ná bắn cá quả cho mọi người

Hệ thống mới tối ưu hóa thời gian đèn xanh để tối ưu cho tất cả người tham gia giao thông, bao gồm không chỉ xe buýt mà còn cả ô tô, người đi xe đạp và người đi bộ ``Hệ thống đèn giao thông thích ứng thông minh'' được giới thiệu ở London đã chuyển khoảng 6400 hệ thống đèn giao thông sang hệ thống dựa trên đám mây Điều này đã cải thiện thời gian di chuyển, lưu lượng giao thông và khả năng ứng phó với tai nạn cũng như cải thiện dữ liệu về nhu cầu đi lại và mô hình mạng lưới đường bộ Ngoài ra, London đặt mục tiêu cải thiện chất lượng không khí trong thành phố bằng cách giảm lượng khí thải CO2

(Hình 2) ná bắn cá quả loại bỏ ô nhiễm không khí của “hệ thống tín ná bắn cá giao thông thích ứng thông minh” được giới thiệu tại London (Nguồn: Bản tin Yunex Traffic)

Hệ thống điều khiển đèn giao thông dựa trên AI mang lại lợi ích kinh tế cho Đài Bắc

Ở Châu Á, có nhiều trường hợp việc kiểm soát tín ná bắn cá được kết hợp như một chức năng của cơ sở hạ tầng thành phố thông minh chứ không phải là một biện pháp giao thông riêng biệt Thành phố Đài Bắc ở Đài Loan đã xem xét nhiều giải pháp quản lý đèn giao thông khác nhau trong nhiều năm trong nỗ lực tạo ra một thành phố thông minh nhằm giảm bớt tắc nghẽn giao thông và cải thiện chất lượng không khí Có hơn 2500 đèn giao thông được lắp đặt ở Thành phố Đài Bắc và để ngăn người đi làm khỏi bị kẹt xe hàng giờ trong giờ cao điểm, họ đã giới thiệu ``hệ thống điều khiển đèn giao thông AI thông minh'' kết hợp camera giám sát và thuật toán AI

Hệ thống thực hiện điều chỉnh tín ná bắn cá giao thông linh hoạt dựa trên lưu lượng giao thông thực tế để hợp lý hóa luồng giao thông Camera giám sát thu thập dữ liệu về tình trạng của ô tô và người đi bộ, đồng thời chức năng phát hiện hình ảnh sử dụng AI sẽ tính toán vị trí của người và ô tô Chúng tôi đang thực hiện các điều chỉnh tín ná bắn cá giao thông theo thời gian thực, bao gồm kéo dài thời gian đèn xanh và kích hoạt tín ná bắn cá phản hồi nếu cần

Theo phân tích thống kê được thực hiện sau khi "Hệ thống kiểm soát tín ná bắn cá AI thông minh" được giới thiệu, đã có báo cáo rằng thời gian chờ giao thông ở Thành phố Đài Bắc đã được cải thiện đáng kể Chẳng hạn, thời gian chờ trung bình của các phương tiện giảm 15-78%, thời gian chờ đèn đỏ trên đường cao tốc vào ban đêm giảm 35% và thời gian đèn xanh trên đường cao tốc tăng 7-79%, tăng ná bắn cá quả giao thông Theo phân tích của Thành phố Đài Bắc, việc chuyển đổi ná bắn cá ứng này thành dữ liệu tiết kiệm năng lượng và tiết kiệm carbon, điều đó có nghĩa là lượng khí thải CO2 đã giảm khoảng 23 tấn mỗi năm, mang lại lợi ích kinh tế khoảng 1,83 triệu Đài tệ