Vai trò quan trọng của Big Data trong phát triển thành phố thông minh

Big Data – Dữ liệu lớn, về cơ bản là quá trình biên dịch dữ liệu từ nhiều nguồn công nghệ để đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt và thực hiện các kế hoạch logic; nó ngày càng đóng một vai trò quan trọng trong hầu hết các ngành công nghiệp. Và công nghệ vận tải cũng không phải là ngoại lệ. Khi nhiều thành phố áp dụng công nghệ thành phố thông minh, vai trò của Big Data sẽ chỉ phát triển. Điều này khiến cho việc hiểu được cách thức mà Big Data hiện đang được các quan chức giao thông thành phố sử dụng và cách tối ưu hóa nó trong tương lai trở nên cực kỳ quan trọng.

Nói chung, Big Data có khả năng giúp các ngành công nghiệp đẩy nhanh hoạt động và xử lý thông tin một cách nhanh chóng. Nhưng trong khi Big Data có thể hỗ trợ các công ty trong lĩnh vực tư nhân tối đa hóa lợi nhuận, nó cũng có thể hỗ trợ đáp ứng nhu cầu trong các lĩnh vực công cộng. Phát triển mạng lưới giao thông có phương pháp tại các trung tâm đô thị là rất quan trọng, vì dân số đô thị đang tăng trưởng liên tục và do đó đòi hỏi phải cải cách giao thông một cách toàn diện. Cụ thể, Big Data có thể giúp các thành phố cải thiện độ tin cậy, hiệu quả và tăng tốc độ của các mạng giao thông như giao thông công cộng, điều khiển đèn giao thông và thậm chí phân tích bãi đậu xe.

Giao thông công cộng

Trong trường hợp giao thông công cộng, có nhiều biến số góp phần tạo nên bản chất dễ thay đổi, không thể đoán trước và không đáng tin cậy của nó. Ví dụ, tai nạn giao thông xảy ra bất ngờ, đôi khi gây ra sự chậm trễ của các tuyến xe buýt trong thành phố. Trước kia, tần suất và vị trí của các vụ tai nạn giao thông là gần như không thể đoán trước, nhưng nhờ công nghệ trưởng thành và mở rộng cơ sở dữ liệu, điều này không còn là vấn đề nữa. Đây là nơi Big Data xuất hiện để tiết kiệm thời gian cho những người đi làm và các quan chức thành phố. Bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ được biên soạn bởi công nghệ thành phố, và thậm chí các ứng dụng di động, các nhà hoạch định thành phố có thể giảm thiểu biến số khó lường này bằng cách quan sát các mô hình giao thông và các sai sót của giao thông công cộng, đồng thời phát triển các kế hoạch để khắc phục chúng.

IBM gần đây đã tuyên bố sẽ giúp thành phố Dublin sử dụng Big Data để xác định nguyên nhân chính gây tắc nghẽn giao thông trong mạng lưới giao thông công cộng của thành phố thuộc Ailen này. Bằng cách nghiên cứu các nguyên nhân gốc rễ của vấn đề tắc nghẽn, lưu lượng giao thông sẽ được cải thiện cho người đi lại. Trong trường hợp này, các quan chức thành phố sẽ có thể giám sát lưu lượng giao thông trong thời gian thực, bằng cách tích hợp dữ liệu từ một mạng lưới kiểm duyệt toàn thành phố và dữ liệu không gian địa lý. Bộ phận giao thông và đường bộ của Dublin, hợp tác với IBM, sẽ thu thập và phân tích Big Data từ lịch trình xe buýt, thiết bị phát hiện giao thông, camera truyền hình và cập nhật từ 1000 điểm GPS của thành phố để xây dựng bản đồ kỹ thuật số. Khi số lượng ô tô trung bình ngày càng tăng trên toàn cầu, ô nhiễm trở nên tồi tệ hơn và thời gian di chuyển tăng lên, Big Data dần dần đóng một vai trò lớn trong việc giải quyết vấn nạn giao thông này tại các thành phố lớn trên toàn thế giới.

Điều khiển đèn giao thông

Về công nghệ đèn giao thông, các thành phố đã phân tích các mô hình giao thông để đảm bảo thực hiện và áp dụng các điều khiển đèn giao thông một cách tiên tiến hơn. Đèn giao thông hiện phụ thuộc nhiều vào các cảm biến và camera để xác định tắc nghẽn trong giao lộ một cách hiệu quả hơn. Thông tin này giúp các kỹ sư xác định nên giữ đèn giao thông màu đỏ, vàng hoặc xanh trong thời gian bao lâu. Các phương tiện tại những giao lộ đông đúc hơn sẽ di chuyển với tốc độ nhanh hơn, ví dụ, thường được trang bị đèn giao thông có thuật toán được điều chỉnh để hiển thị đèn vàng dài hơn. Công nghệ này giúp đảm bảo rằng các tài xế có đủ thời gian để đi qua giao lộ một cách an toàn. Mặc dù những tiến bộ trong công nghệ này đã làm cho hệ thống đèn giao thông hoạt động hiệu quả hơn, nhưng cũng còn nhiều biến số khác có thể hữu ích trong việc đánh giá các mẫu đèn giao thông và điều chỉnh tiến bộ công nghệ phù hợp.

Trong những năm tới, nhiều khả năng các quan chức thành phố sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ: các ứng dụng điều hướng di động và đặt xe công nghệ như Google Maps, Waze, Uber và Lyft đã thu thập dữ liệu về các tuyến đường vận chuyển mà người dùng đang sử dụng. Bằng cách tổng hợp và phân tích dữ liệu trên các tuyến đường này, các quan chức thành phố có thể kết hợp thông tin này vào việc cải thiện hiệu quả của đèn giao thông. Nếu một số giao lộ nhất định có xu hướng đông đúc hơn trong những giờ cụ thể trong ngày, các kỹ sư điều khiển đèn giao thông có thể sử dụng thông tin này để xác định loại cảm biến nào được kết hợp vào đèn giao thông. Sử dụng Bigdata từ các ứng dụng di động để điều chỉnh đèn giao thông theo mô hình thay đổi theo thời gian thực sẽ từng bước cải thiện mạng lưới giao thông trong các thành phố thông minh.

Phân tích bãi đỗ xe

Các quan chức thành phố cũng có thể cải thiện các chương trình đỗ xe bằng cách kết hợp Big Data vào các chiến lược phân tích bãi đậu xe của mình. Big Data có thể hỗ trợ các thành phố trong việc quản lý năng lực đỗ xe và dự đoán chính xác hơn sự thay đổi của bãi đỗ xe do nhiều yếu tố khác nhau, từ tai nạn giao thông đến cơ sở hạ tầng xây dựng. Bằng cách quan sát xu hướng sử dụng chỗ đậu xe, các quan chức thành phố có thể điều chỉnh tốt hơn số lượng nhân viên quản lý theo số lượng tài xế đỗ xe dự đoán tại bất kỳ thời điểm nào.

Ngoài ra, với việc sử dụng ứng dụng đỗ xe trên thiết bị di động ngày càng tăng, các quan chức thành phố có thể quan sát hiệu quả hơn các xu hướng như thời gian sử dụng chỗ đỗ xe trung bình của mỗi xe. Nghiên cứu xu hướng đỗ xe trang bị cho các quan chức thành phố khả năng lập kế hoạch thực tế hơn cho các sự kiện lớn của thành phố như các buổi hòa nhạc, hội chợ đường phố, hội chợ nông sản hay các sự kiện thể thao. Khả năng của có thể dự đoán chính xác nhu cầu sử dụng chỗ đậu xe của bất kỳ sự kiện nào cho phép các quan chức thành phổ đảm bảo có đủ số lượng chỗ đỗ xe và xác định chi phí đậu xe một cách hợp lý tại một thời điểm nhất định.

Tóm lại, những cách thức áp dụng và phân tích Big Data có thể giúp các quan chức thành phố phát triển công nghệ Thành phố thông minh một cách phong phú. Giao thông công cộng, công nghệ đèn giao thông và phân tích bãi đỗ xe chỉ đơn giản là một vài ví dụ về công nghệ Thành phố thông minh có thể được cải thiện nhờ phân tích Big data. Điều rất quan trọng là cần hiểu rõ vai trò và tầm quan trọng của Big Data trong việc cải thiện giao thông vận tải trong Thành phố thông minh. Với các ứng dụng di động mới liên tục được thiết kế để hợp lý hóa và tự động hóa các trách nhiệm và thói quen hàng ngày khác nhau, Big Data cũng ngày càng có sẵn từ nhiều nguồn khác nhau. Khi có nhiều thông tin hơn, các nhà quy hoạch thành phố nên tận dụng dữ liệu này để đảm bảo cơ sở hạ tầng và nhà ở đô thị được tăng cường. Mạng lưới giao thông của Thành phố thông minh sẽ được hưởng lợi từ việc sử dụng Big Data, dẫn đến cơ sở hạ tầng trở nên đáng tin cậy hơn, hiệu quả hơn và an toàn hơn.