Phía dưới mạng lưới đường bộ rộng lớn, phức tạp của Nhật Bản là mạng lưới đường ống cấp nước và nước thải chằng chịt. Tuy nhiên, phần lớn cơ sở hạ tầng ngầm này được xây dựng trong giai đoạn bùng nổ kinh tế sau chiến tranh nên đã cũ, đồng thời lại phải chịu động đất thường xuyên khiến cho bề mặt đường xuất hiện sụt lún cũng như các hố sụt, gây gián đoạn và cản trở giao thông.
Theo Bộ Đất đai, Cơ sở hạ tầng, Giao thông và Du lịch Nhật Bản, năm 2015, sụt lún đường bộ được xác định tại 3.300 điểm trên cả nước. Điển hình, vào tháng 11/2016, mặt đường ở trung tâm thành phố Fukuoka, phía Tây Nam Nhật Bản bất ngờ sụt lún mạnh và tạo ra một hố tử thần khổng lồ.
Nó xuất hiện vào khoảng 5 giờ sáng, ở ngay giữa một con đường lớn 5 làn xe tại trung tâm Fukuoka, ở phía Nam đảo Kyushu. Khi đó, nó phá hủy, làm gián đoạn hầu hết đường ống ga, nước, điện và cả hệ thống đèn tín hiệu giao thông... nhưng may mắn là không có ai bị thương. Hố tử thần này nuốt chửng hoàn toàn con đường, người ta ước tính nó rộng tới 810 m2 (30m x 27m) và sâu tới 15m. Nguyên nhân của vụ sụt lún được cho là do nước chảy từ các đường ống xuống cấp vào các đường hầm tàu điện ngầm bên dưới con đường.
Hố tử thần tại mặt đường ở trung tâm thành phố Fukuoka
Nhưng giờ đây, các kỹ thuật học sâu (deep learning) và AI mới đang được ứng dụng cho dữ liệu được tạo ra bởi radar địa vật lý với hy vọng xác định được các khu vực xói mòn bên dưới mặt đường trước khi nó tạo ra các hố ngầm nguy hiểm, từ đó ngăn chặn việc sụt lún cấu trúc đường, đe dọa đến tính mạng con người.
Ứng dụng AI để phát hiện các hố ngầm dưới mặt đường
Kawasaki Geological Engineering (KGE), một công ty địa chất có trụ sở tại Tokyo, chuyên về các ngành khoa học khảo sát môi trường, bao gồm các lĩnh vực như ô nhiễm đất và nước ngầm, lập bản đồ đáy biển, phân tích rủi ro động đất và lở đất cũng như hư hỏng cấu trúc.
Kỹ sư của KGE, Toshimune Imai, cho biết: “Chúng tôi cần tìm cách xác định các hố ngầm, do không thể nhìn thấy chúng trên bề mặt đường, vì vậy, chúng tôi phải tìm thấy chúng trước khi chúng sụt lún”.
Để đạt được mục tiêu này, KGE đã phát triển hệ thống radar xuyên mặt đất của riêng mình, được kéo theo phía sau một chiếc xe minivan nhỏ với tốc độ 50 - 60 km/giờ. Hệ thống này chứa 5 anten phát ở băng thông 50-1.000 MHz, cho phép chúng thâm nhập sâu 2-3m dưới bề mặt đường để xác định chính xác các hố ngầm nhỏ do sụt lún, rò rỉ nước ngầm,... gây ra.
Hệ thống radar xuyên mặt đất được kéo theo phía sau một chiếc xe minivan nhỏ
Dữ liệu được thu thập sau đó được chuyển đến văn phòng của công ty, kỹ sư Imai hy vọng sự ra đời của các mạng 5G sẽ giúp công việc này trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, vấn đề chính ở đây mà KGE gặp phải đó là dữ liệu cần phải được in ra trên các tờ giấy A3 để các kỹ thuật viên làm việc theo nhóm ba người thực hiện phân tích.
“Nếu bạn nhìn kỹ, bạn có thể tìm thấy các dấu hiệu cho thấy có những hố ngầm sâu dưới lòng đất. Các chấn động nhẹ mô tả rằng thực tế có một hố ngầm. Nhưng không chỉ giới hạn ở điều đó, và cho dù các kỹ sư có tài năng hay được đào tạo tốt đến đâu, họ cũng sẽ có lúc cảm thấy mệt mỏi và có thể bỏ qua một hố ngầm”, Toshimune Imai cho biết.
“Thông thường, nhiều kỹ sư sẽ được giao đảm nhận nhiệm vụ phân tích các kết quả hình ảnh bởi vì có những lúc, nếu chỉ có một người phân tích, họ có thể bỏ qua điều gì đó. Đây là lý do tại sao chúng tôi sử dụng nhiều kỹ sư”, ông Imai bổ sung thêm.
Với mỗi đoạn đường dài 100m được in ra trên một tờ giấy A3, KGE phải sử dụng một nguồn lực lớn để thực hiện các phân tích có ý nghĩa. Toshihiko Sakagami, CEO của KGE, nhận ra rằng mọi thứ không thể diễn ra như thế này mãi được. Đây là lý do KGE bắt đầu xem xét AI.
“Một số kỹ sư của chúng tôi có kiến thức về AI, vì vậy chúng tôi đã đưa ra ý tưởng ứng dụng AI để phát hiện các hố ngầm theo cách tương tự như con người làm”, Sakagami cho biết.
Tuy nhiên, thực thế chưa có ứng dụng thương mại nào như vậy. Vì vậy, KGE đã hợp tác với bộ phận dịch vụ dữ liệu giao thông và đường bộ của Fujitsu để thử dùng nền tảng AI Zinrai của gã khổng lồ về CNTT này giải quyết vấn đề trên. Mục tiêu cuối cùng của việc ứng dụng AI là nhận dạng được tất cả các hố ngầm dưới bề mặt, không để sót. Tuy nhiên, độ chính xác 100% là bài toán khó trong thực tế.
Những câu hỏi như độ chính xác có thể được cải thiện đến mức nào và tỷ lệ phát hiện sai có thể giảm đến đâu hay chất lượng dữ liệu đào tạo và thiếu dữ liệu đào tạo là các vấn đề được quan tâm trong quá trình phát triển hệ thống.
Việc thiếu dữ liệu đào tạo (training data) cho AI có lẽ là thách thức lớn nhất đối với KGE. Theo Imai, việc các kỹ sư đào tạo AI để nhận dạng hình ảnh của mèo và chó dễ dàng hơn rất nhiều, bởi vì trên Internet tràn ngập hình ảnh của mèo và chó. Trong khi đó, hình ảnh của các hố ngầm - hay cụ thể hơn là hình ảnh radar của chúng – rất ít và hiếm hơn nhiều.
Ngoài ra, còn có những yếu tố khác dưới lòng đất như khối đá hoặc bê tông, tạo ra các tín hiệu radar khiến con người có thể nhầm lẫn với các hố ngầm. Do đó, KGE đã quyết định rằng những bất thường mà con người nhầm lẫn với hố ngầm cũng nên được đưa vào bộ dữ liệu đào tạo, làm tăng hiệu quả phân tích dữ liệu ban đầu và giảm tỷ lệ phát hiện sai.
Trong quá trình thử nghiệm trên bộ dữ liệu nâng cao này, KGE đã phát hiện ra rằng Zinrai AI có thể xác định các hố ngầm với độ chính xác khoảng 82%, so với con số 80% đối với con người. Điều này có vẻ không phải là một bước nhảy vọt lớn về mặt thống kê, nhưng mặt khác, nó còn giúp giảm 90% thời gian phát hiện các dị thường dưới lòng đất, hoàn thành chỉ trong vài giây mà trước đó các kỹ sư phải mất hàng giờ.
Imai cũng lưu ý rằng khi các kỹ sư kiểm tra dữ liệu được in, họ thường chỉ tập trung và quan sát các khu vực nhất định trên giấy, có khả năng bỏ qua thông tin quan trọng. Trang bị AI giúp mang lại tính khách quan khi thực hiện phân tích và khảo sát, đó là một lợi ích khác.
Nâng cao năng lực của con người
Sakagami nhấn mạnh rằng điều này không có nghĩa là KGE đang cắt giảm số lượng kỹ sư mà họ sử dụng. Theo ông, AI sẽ giúp nâng cao năng lực của con người. Các kỹ sư chuyên gia sẽ luôn luôn cần thiết. Việc phát triển AI và phát triển các kỹ sư là hai yếu tố cần thiết để tạo nên sự phát triển cho doanh nghiệp của chúng tôi.
Mặc dù hiện nay dịch vụ này vẫn chưa được cung cấp thương mại, Imai cho biết mục tiêu của giai đoạn ban đầu là để thực hiện công việc nội bộ của công ty hiệu quả nhất có thể.
KGE cũng đang nghiên cứu một phiên bản di động nhỏ gọn hơn của công nghệ radar để có thể lắp đặt được cài đặt trên các phương tiện giao thông của chính quyền địa phương nhằm thu thập nhiều dữ liệu hơn trong các hoạt động hàng ngày. Việc này được kỳ vọng sẽ giúp sớm cung cấp sản phẩm thương mại vào năm 2021 hoặc 2022.
.png "Tại sao bộ phận CNTT cần nâng cấp trải nghiệm nhân viên số?")
