Nhà quản lý Bách khoa nghiên cứu giải pháp mới cho thành phố thông minh

0
432
PGS. Nguyễn Hữu Thanh - Hiệu trưởng Trường Điện - Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội

Trong những công nghệ đang được áp dụng vào các hệ thống giao thông, camera giám sát thông minh đang được ưu tiên trên hết. Đặc biệt, với những loại camera tích hợp công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI), việc chuyển đổi giám sát chuyên sâu để tạo ra những cảnh báo đang được các nhà khoa học trên thế giới khai thác nghiên cứu rất kỹ.

Nắm bắt xu hướng NCKH này, góp phần vào quyết tâm thực hiện Chuyển đổi số của Việt Nam, PGS. Nguyễn Hữu Thanh – Hiệu trưởng Trường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội – đã bước đầu nghiên cứu thành công hệ thống camera tích hợp trí tuệ nhân tạo giám sát giao thông cho đô thị thông minh.

Giải pháp tối ưu hóa tài nguyên

Tên đầy đủ đề tài nghiên cứu là: Xây dựng hệ thống drone giám sát giao thông tối ưu triển khai trên mô hình điện toán biên – mây cho đô thị thông minh. Đề tài được dự án SAHEP – Dự án nâng cao chất lượng giáo dục đại học Việt Nam – hỗ trợ kinh phí. Nhóm nghiên cứu do PGS. Nguyễn Hữu Thanh làm chủ nhiệm đề tài gồm một số thành viên Phòng thí nghiệm Nghiên cứu về mạng tiên tiến và các ứng dụng thông minh và hai học viên cao học: Nguyễn Trung Kiên và Ngọ Văn Hòa.Giải pháp tối ưu hóa tài nguyên

Nói đến camera thông minh, có người sẽ bảo “đi nhiều nước châu Âu, châu Á… thấy cái này nhiều rồi! Cứ gần đến ngã ba, ngã tư… sẽ thấy có bảng điện tử báo đoạn sắp tới đang tắc, mật độ xe đông hay có đang thông thoáng qua màu sắc xanh, đỏ, vàng…”

Hỏi PGS. Nguyễn Hữu Thanh, anh khẳng định ngay: Công nghệ cảnh báo bằng hệ thống camera không mới. Vấn đề đặt ra là làm sao tối ưu hóa được tài nguyên – tận dụng được những cơ sở hạ tầng truyền thông, CNTT đang có – cho nhiều dịch vụ nhất có thể. Đây chính là bài toán nhóm nghiên cứu của anh theo đuổi và bước đầu đã có thành công.

Tưởng tượng thành phố có hàng chục nghìn camera giám sát giao thông với những dịch vụ thông minh đặt ngay tại camera. Hệ thống giám sát giao thông sẽ xử lý ảnh từ camrea thông minh, phân tích và cho ra các cảnh báo. Tuy nhiên, hiện một số giải pháp đưa ra để tận dụng các tài nguyên từ camera thông minh chưa được “mượt” (tối ưu), (có thể làm giảm chất lượng dịch vụ hoặc tăng giá thành của hệ thống):

Thứ nhất, nếu ảnh từ camera thu về được xử lý tại chỗ, nhận dạng luôn ngã ba ngã tư đấy có tắc hay không. Sau đó kết quả được đưa về một trung tâm xử lý để cảnh báo. Cách làm này “vấp” vào bài toán các hệ thống máy tính biên đặt tại camera thường rất yếu, năng lực tính toán hạn chế, khi chạy bài toán trí tuệ nhân tạo cần dung lượng tính toán lớn thì không đáp ứng được.

Thứ hai, nếu ảnh thu được từ camera thông mình không xử lý tại chỗ mà gửi lên điện toán đám mây (cloud) tại một trung tâm dữ liệu – nơi có một hệ thống server rất mạnh, có nhân lực cùng tính toán ở trung tâm và sẽ đưa ra các cảnh báo. Giải pháp này gặp một vấn đề là lượng video đưa về rất lớn, có thể gây nên tắc nghẽn kênh truyền, phát sinh chi phí, không đảm bảo được chất lượng vì khi kênh truyền bị tắc nghẽn thì ảnh không gửi về được, không xử lý được.

PGS. Nguyễn Hữu Thanh và các cộng sự đã đưa ra giải pháp sử dụng điện toán biên và điện toán đám mây. Hiểu một cách sơ lược, có thể hiểu điện toán đám mây là điện toán được thực hiện bởi một mạng lưới các máy chủ được kết nối trong một trung tâm dữ liệu. Còn điện toán biên về bản chất là một dạng điện toán đám mây trong đó điện toán được phân phối trên các thiết bị biên ở nhiều vị trí khác nhau thay vì ở một vị trí, trên cái được gọi là “máy chủ gốc” trong điện toán đám mây.

Nhóm nghiên cứu chia nhỏ bài toán xử lý ảnh ra thành nhiều khâu, sau đó đưa ra quyết định khâu nào giải quyết ở dưới biên (tại chỗ), khâu nào đưa lên trên mây. Với số lượng hàng chục nghìn camera như vậy, nhóm tìm cách tối ưu hóa được tài nguyên về tính toán, bộ nhớ, kênh truyền cả ở dưới biên (gần các camera), cả ở trên các trung tâm dữ liệu để xử lý, làm sao tiết kiệm nhất về mặt tài nguyên.

“Nghĩa là với cùng một tài nguyên về server và máy tính nhúng đặt tại biên, ta có thể tăng được số lượng tác vụ – số lượng yêu cầu tính toán – lên. Các tác vụ đó hoàn toàn được tự động hóa bằng các giải pháp về ảo hóa – dịch vụ ảo.” – PGS. Thanh cho biết.

Theo PGS. Thanh, để làm được những bài toán như vậy, cần phải hiểu rõ cơ chế hoạt động của các dịch vụ, tương ứng với nó là các tài nguyên tiêu thụ. Ví dụ: Với các dịch vụ xử lý ảnh thì các máy tính nhúng cần phải sử dụng bao nhiêu tài nguyên như CPU, bộ nhớ , băng thông… Nhóm nghiên cứu đã thực hiện rất nhiều đo đạc, tính toán xây dựng các mô hình khác nhau. Sau đó mới có thể đưa ra được mô hình tối ưu.

Hệ thống camera giám sát của phòng Cảnh sát giao thông Công an thành phố Hà Nội. Ảnh: Cổng Thông tin điện tử Công an TP. Hà Nội

Thách thức lớn nhất

Trả lời cho câu hỏi: Thách thức lớn nhất trong quá trình nghiên cứu mà nhóm đã vượt qua được, vị Hiệu trưởng Trường Điện – Điện tử Bách khoa Hà Nội chia sẻ: “Thách thức của đề tài chính là tất cả các bước nghiên cứu đều phải triển khai trên các hệ thống testbed giống như hệ thống thực để nếu cần có thể chuyển giao công nghệ được. Tất nhiên là kích cỡ sẽ nhỏ hơn, bởi vì chúng tôi không thể có hàng ngàn cái camera để test nhưng phải làm sao để đưa ra một hệ thống mà có thể chứng minh được hoạt động của nó và nếu cần thì có thể chuyển giao ngay được.”

Cách giải quyết rất mới của PGS. Nguyễn Hữu Thanh và cộng sự cho công nghệ camera thông minh giám sát giao thông, thể hiện được tính ưu việt của điện toán biên, điện toán đám mây trong hệ thống IoT, yêu cầu năng lực tính toán rất lớn đã được hội đồng biên tập và chuyên gia phản biện quốc tế công nhận khi công trình bài báo khoa học của nhóm đã được đăng tải trên tạp chí khoa học IEEE Internet of Things Journal rất nổi tiếng của Hiệp hội Kỹ sư điện – điện tử Hoa Kỳ (IEEE) – một tạp chí có chỉ số trích dẫn Impact factor 9.9.

Nghiên cứu của PGS. Nguyễn Hữu Thanh và cộng sự vừa mang tính ứng dụng, hệ thống thử nghiệm liên quan đến nhiều ứng dụng có thể triển khai trong thực tế; vừa có tính nghiên cứu cơ bản. Nhóm đang làm việc với các tập đoàn như Viettel, VNPT… để có thể chuyển giao công nghệ trong thời gian tới.

Học viên cao học Nguyễn Trung Kiên sau khi cùng PGS. Nguyễn Hữu Thanh nghiên cứu đề tài đã xin được học bổng sang Đức, tiếp tục làm nghiên cứu sinh về lĩnh vực này. Còn học viên Ngọ Văn Hòa bảo vệ thành công luận văn thạc sĩ, hiện đang công tác tại Tổng công ty công nghệ cao Viettel.

PGS. Nguyễn Hữu Thanh và học viên cao học Nguyễn Trung Kiên. Ảnh: NVCC

Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu là một giải pháp chuyển đổi số ứng dụng trong lĩnh vực thành phố thông minh, giao thông thông minh tại Việt Nam. “Chuyển đổi số là làm sao để thế giới thực và không gian số hội tụ lại với nhau. Muốn làm được như vậy thì phải đưa ra các dịch vụ thông minh trên không gian số để hỗ trợ cho những hoạt động của đời sống. Thành phố thông minh, chính phủ điện tử… đều là những thành phần trong quá trình chuyển đổi số. Chúng tôi rất tự hào nghiên cứu sẽ góp phần hỗ trợ thực hiện mục tiêu này” – PGS. Nguyễn Hữu Thanh chia sẻ.

“TÔI HÀI LÒNG VỀ HỖ TRỢ CỦA SAHEP CHO NGHIÊN CỨU”

PGS. Nguyễn Hữu Thanh không nói nhiều về các thiết bị hỗ trợ nghiên cứu của dự án SAHEP, đơn giản vì anh và nhóm nghiên cứu dùng rất ít thiết bị SAHEP hỗ trợ.

Máy móc nhóm sử dụng nhiều nhất là hệ thống máy chủ tính toán hiệu năng cao mua từ kinh phí hỗ trợ nghiên cứu của đề tài. Kinh phí hỗ trợ đề tài nghiên cứu đã giúp nhóm tham gia hội thảo quốc tế, đăng bài báo, mua sắm một vài thiết bị. “Nói chung, tôi hài lòng về hỗ trợ của dự án SAHEP cho đề tài nhóm nghiên cứu” – PGS. Thanh nói.

Trên thực tế, phần thiết bị thí nghiệm lab PGS. Nguyễn Hữu Thanh nhận được là một phần rất nhỏ của các đề tài nghiên cứu SAHEP và các phòng thí nghiệm SAHEP.

Các phòng thí nghiệm SAHEP của Trường Điện – Điện tử trong lĩnh vực Truyền thông, Điện, Tự động hóa… được hỗ trợ thiết bị rất tiên tiến, phục vụ trực tiếp cho những đề tài nghiên cứu, định hướng nghiên cứu, chiến lược của Trường Điện – Điện tử, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội.

BÌNH LUẬN

Please enter your comment!
Please enter your name here