Đa phần người điều khiển phương tiện thường căn cứ vào mốc thời gian di chuyển dự tính (ETA) hiển thị trên ứng dụng Google Maps nhằm xây dựng kế hoạch đi lại tối ưu nhất. Mặc dù vậy, không ít tình huống mốc thời gian này bỗng nhiên kéo dài đáng kể do sự cố ùn tắc phát sinh bất ngờ trên lộ trình.
Cơ chế thu thập dữ liệu giao thông thực tế của Google Maps
Thay vì phụ thuộc vào mạng lưới camera giám sát hoạt động suốt ngày đêm hay đội ngũ nhân sự ghi nhận thông tin ngoài hiện trường, nền tảng Google Maps khai thác trực tiếp nguồn dữ liệu từ chính các thiết bị di động của người dùng.
Để tính năng này vận hành, ứng dụng đòi hỏi người dùng cấp quyền truy cập vào vị trí địa lý. Ngay khi phần mềm được kích hoạt trong lúc tham gia giao thông, điện thoại sẽ liên tục truyền tải về máy chủ các thông số ẩn danh phản ánh tốc độ di chuyển thực tế trên đường.
Bản thân một tín hiệu độc lập sẽ không cung cấp quá nhiều thông tin hữu ích. Dù vậy, khi tiến hành gộp chung dữ liệu vận tốc từ hàng ngàn thiết bị di động cùng lúc tại một khu vực cụ thể, hệ thống sẽ phác họa nên bức tranh toàn cảnh về tình hình giao thông một cách vô cùng sắc nét.
Trường hợp một cung đường vốn cho phép phương tiện lưu thông với vận tốc 95 km/h nhưng đột ngột ghi nhận hàng trăm thiết bị di chuyển chậm ở mức 19 km/h, Google Maps sẽ nhanh chóng nhận diện khu vực đó đang gặp sự cố ùn ứ.
Những thông tin này được làm mới liên tục để minh họa trạng thái giao thông theo thời gian thực thông qua các gam màu quen thuộc gồm: màu xanh lá biểu thị đường xá thông thoáng, màu cam thể hiện tốc độ di chuyển chậm và màu đỏ cảnh báo kẹt xe. Toàn bộ chuỗi thao tác này diễn ra hoàn toàn tự động mà không đòi hỏi người dùng phải thực hiện các bước báo cáo thủ công.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc dự báo sớm ùn tắc giao thông
Mặc dù vậy, các thông số theo thời gian thực chỉ phản ánh đúng bức tranh tại thời điểm hiện tại chứ chưa thể phán đoán trước tình hình giao thông trong khoảng thời gian 10 hay 50 phút tới. Nhằm khắc phục điểm yếu này, Google Maps đã tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) cùng thuật toán học máy (machine learning).
Hệ thống tiến hành phân tích kho dữ liệu lịch sử giao thông của từng tuyến đường theo các khung giờ cụ thể trong ngày, đồng thời đối chiếu với luồng thông tin thời gian thực đang chuyển về từ các thiết bị di động.
Chính nhờ phương thức này, ứng dụng có thể tiên lượng chuẩn xác mật độ phương tiện tại đúng thời điểm người lái di chuyển qua khu vực đó. Đây chính là nguyên nhân giải thích vì sao Google Maps thường chủ động đề xuất các cung đường vòng thay thế từ sớm, tạo điều kiện cho tài xế né tránh các điểm nghẽn trước khi tình trạng ùn tắc thực sự xuất hiện.
Góc nhìn chuyên gia kỹ thuật từ TTC Việt Nam
Dưới góc độ chuyên môn về hạ tầng mạng và viễn thông, các kỹ sư tại TTC Việt Nam đánh giá rằng thành công của Google Maps không chỉ nằm ở thuật toán AI tiên tiến mà còn phụ thuộc rất lớn vào băng thông hạ tầng mạng di động. Việc truyền tải liên tục dữ liệu vị trí ẩn danh từ hàng triệu thiết bị đòi hỏi một hệ thống kết nối internet tốc độ cao, độ trễ thấp và khả năng xử lý dữ liệu lớn (Big Data) vô cùng mạnh mẽ. Điều này minh chứng cho tầm quan trọng cốt lõi của việc phát triển hạ tầng viễn thông ổn định trong kỷ nguyên số hóa giao thông hiện nay.
Cam kết bảo mật thông tin người dùng từ Google
Liên quan đến vấn đề bảo vệ sự riêng tư, đại diện Google khẳng định toàn bộ thông tin về tọa độ vị trí cùng vận tốc di chuyển đều được áp dụng cơ chế ẩn danh và tổng hợp chung theo từng vùng không gian rộng. Đồng thời, hệ thống cũng tự động xóa bỏ điểm khởi hành cùng điểm kết thúc của mỗi hành trình nhằm triệt tiêu mọi khả năng truy xuất lịch trình di chuyển cá nhân.
(Theo MakeUseOf)
Để được tư vấn chi tiết về các giải pháp mạng, hạ tầng viễn thông và công nghệ số tối ưu nhất cho doanh nghiệp của bạn, hãy liên hệ ngay với TTC Việt Nam (ttcvn.net) hôm nay để nhận được sự hỗ trợ chuyên nghiệp từ đội ngũ chuyên gia hàng đầu.
