Một tuyến đường đông đúc trong kỳ nghỉ lễ Giáng sinh và Năm mới tại Moskva, Nga. Ảnh: ap.org

Giới nghiên cứu đang tìm cách sử dụng những đoạn phim giao thông tại Berlin, Istanbul, Moskva cùng với công nghệ big-data để mô phỏng dự báo tình hình giao thông, tương tự cách chúng ta vẫn dự báo thời tiết.

Theo tờ Washington Post, viện nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) do Here Technologies - công ty Đức chuyên cung cấp dữ liệu vận tải và vị trí – sáng lập đã tổ chức cuộc thi dự báo giao thông trong tháng 12 với kết quả thu được có độ chính xác đến kinh ngạc.

Trong khi quyết định bất ngờ của người lái xe vẫn có thể dễ dàng gây nhiễu dự báo tình hình giao thông, kết quả của cuộc thi cho thấy các thiết lập tính toán phức tạp được biết đến như "mạng lưới thần kinh" có thể nhận thức được những mô hình khó phát hiện từ kho dữ liệu khổng lồ.

Và điều này có thể mang ý nghĩa trong việc phán đoán cách các phương tiện di chuyển từ nơi này đến nơi khác, cũng như cách các nhà nghiên cứu phân tích sự tác động lẫn nhau giữa các mối quan tâm về giao thông và môi trường.

Ông Michael Kopp, trưởng nhóm nghiên cứu của Here kiêm đồng Giám đốc Viện nghiên cứu tiên tiến về trí tuệ nhân tạo Áo, nhấn mạnh "không có lý thuyết nào để xây dựng một mạng lưới thần kinh thành công", khi đề cập đến một kiểu học máy (machine-learning) bắt chước cách thức mà giới nghiên cứu từng cho là cách bộ não hoạt động. Máy tính được cung cấp một lượng lớn dữ liệu và "học" để tìm các mô hình nhất định.

Ông cho biết các nhà nghiên cứu đã thu thập lượng dữ liệu giao thông khổng lồ từ các thành phố lớn của Đức, Thổ Nhĩ Kỳ và Nga.

Lượng dữ liệu của nhiều tháng đã được mã hóa màu với chỉ số tốc độ là màu xanh lá cây, hướng di chuyển là màu xanh lam và lưu lượng là màu đỏ. Các nhóm nghiên cứu đã bắt tay vào thiết kế công cụ phần mềm để thu thập các mô hình từ những đoạn phim dài. Chúng được đánh giá dựa trên khả năng dự đoán tình hình giao thông sau khi xử lý dữ liệu do phương tiện trực tiếp cung cấp, cụ thể sau 5, 10 và 15 phút.

Ban tổ chức cho biết các nhóm đầu bảng đã thu được kết quả chính xác kinh ngạc. Tỷ lệ sai của người thắng cuộc, nhà nghiên cứu người Hàn Quốc Sungbin Choi, nhỏ đến ấn tượng, chưa đến 1%. /.