Điều gì sẽ xảy ra khi AI bắt đầu “điều hành” tàu hỏa?

[Quang Trương]

Nếu mỗi ngày thêm hàng triệu người đi tàu, điều gì sẽ giúp đường sắt không rơi vào hỗn loạn?

AI không phải công cụ, mà là cách vận hành mới​

Một báo cáo gần đây của ngành đường sắt Anh đưa ra một con số rất đáng chú ý. Với khoảng 1,6 tỷ lượt hành khách được ghi nhận đến cuối tháng 3 năm 2024, mạng lưới này hoàn toàn có thể phục vụ thêm một tỷ lượt nữa vào giữa những năm 2030. Con số này không chỉ nói về nhu cầu tăng, mà còn nói về áp lực khổng lồ đặt lên hạ tầng vốn đã phức tạp.

Điểm cốt lõi của báo cáo không nằm ở việc thêm bao nhiêu mô hình AI, mà ở cách nhìn nhận AI như một hệ điều hành cho toàn bộ ngành đường sắt hiện đại. AI không tồn tại ở một trung tâm duy nhất, mà rải khắp đường ray, toa tàu, bãi bảo dưỡng và nhà ga. Nó không thay thế con người, mà định hướng con người tập trung vào những quyết định quan trọng hơn trong vận hành hàng ngày.

Nếu nhìn từ góc độ Việt Nam, nơi đường sắt đang đứng trước bài toán hiện đại hóa với nguồn lực hạn chế, cách tiếp cận này gợi ra một câu hỏi lớn. Chúng ta sẽ dùng công nghệ để giảm tải cho con người, hay chỉ dùng để vá víu hệ thống cũ?

Bảo trì, giao thông và năng lượng, từ phản ứng sang dự đoán​

Trong nhiều thập kỷ, bảo trì đường sắt chủ yếu dựa vào lịch cố định và kiểm tra thủ công. Báo cáo nhắc tới hình ảnh quen thuộc của Network Rail, các kỹ sư đi bộ dọc đường ray để tìm lỗi. Cách làm này vừa tốn nhân lực, vừa mang tính phản ứng, chỉ phát hiện vấn đề khi nó đã hình thành.

AI thay đổi logic đó bằng bảo trì dự đoán. Dữ liệu từ camera độ nét cao, LiDAR, cảm biến rung động và hình ảnh được đưa vào các hệ thống học máy. Những hệ thống này có thể nhận ra dấu hiệu xuống cấp của đường ray, tín hiệu hay tài sản điện từ rất sớm, thậm chí trước hàng tháng. Thay vì “tìm và sửa”, ngành đường sắt được khuyến khích “dự đoán và ngăn ngừa”.

Không dừng ở bảo trì, AI còn can thiệp trực tiếp vào vận hành. Dựa trên dữ liệu thời gian thực và lịch sử như vị trí tàu, tốc độ, thời tiết, các hệ thống này dự đoán gián đoạn và điều chỉnh luồng giao thông. Thử nghiệm mô hình song sinh kỹ thuật số và quản lý giao thông bằng AI tại châu Âu cho thấy có thể tăng công suất mạng lưới mà không cần xây thêm đường ray mới.

Với năng lượng, các thuật toán tư vấn cho lái tàu cách tăng tốc và phanh tối ưu, giúp tiết kiệm khoảng 10 đến 15 phần trăm năng lượng. Khi áp dụng trên quy mô lớn, mức tiết kiệm này trở thành con số rất đáng kể, không chỉ về chi phí mà còn về phát thải.

An toàn, hành khách và cái giá của sự kết nối​

Một trong những ứng dụng dễ thấy nhất của AI là an toàn và an ninh. Camera nhiệt và học máy được dùng để phát hiện vật cản ngoài tầm nhìn con người. CCTV kết hợp AI giúp phát hiện đồ vật bỏ quên và hành vi đáng ngờ. Tại ga London Waterloo, AI và LiDAR đã được dùng để giám sát đám đông như một phần của hệ thống an toàn.

Ở góc độ hành khách, AI dự báo nhu cầu dựa trên dữ liệu bán vé, sự kiện và tín hiệu di động. Nhờ đó, nhà khai thác có thể điều chỉnh số toa, giảm quá tải và cung cấp thông tin rõ ràng hơn cho người đi tàu. Đếm hành khách được xem là ứng dụng ít gây tranh cãi nhưng tác động lớn, vì dữ liệu tốt hơn dẫn đến lịch trình hợp lý hơn.

Tuy nhiên, khi công nghệ vận hành và công nghệ thông tin hòa vào nhau, an ninh mạng trở thành vấn đề sống còn. Các hệ thống cũ chưa có kế hoạch thay thế, khi tích hợp với phân tích hiện đại, tạo ra bề mặt tấn công hấp dẫn cho tin tặc. Lúc này, một sự cố mạng không chỉ là mất dữ liệu, mà có thể ảnh hưởng trực tiếp đến an toàn vật lý.

Thông điệp cuối cùng của báo cáo khá rõ ràng. AI sẽ xuất hiện trong ngành đường sắt dù muốn hay không. Vấn đề không phải là có dùng AI hay không, mà là ngành đường sắt sẽ chủ động thiết kế, kiểm soát và quản trị nó, hay chấp nhận một hệ thống ngày càng phức tạp và khó kiểm soát. Với những khoản đầu tư hạ tầng thường lên tới hàng tỷ USD, ví dụ 5 tỷ USD tương đương hơn 130 nghìn tỷ VNĐ, cái giá của việc chậm chân hoặc bị động là rất thật và rất lớn. (artificialintelligence)