ĐẶC KHU HÀNH CHÍNH HỒNG KÔNG – Media OutReach Newswire – Ngày 9 tháng 4 năm 2024 – Trí tuệ nhân tạo không gian địa lý (Geospatial artificial intelligence – GeoAI) là một lĩnh vực liên ngành kết hợp giữa khoa học không gian địa lý và trí tuệ nhân tạo (AI). Đại học Bách khoa Hồng Kông (Hong Kong Polytechnic University – PolyU) đang khai thác các công nghệ GeoAI tiên tiến để cung cấp các giải pháp đột phá nhằm giải quyét một số thách thức về môi trường và xã hội mà thế giới hiện đang phải đối mặt, trong các lĩnh vực khác nhau bao gồm giao thông, an toàn đô thị và công cộng, quy hoạch, biến đổi khí hậu và thiên tai.
![Prof. Qihao Weng, Chair Professor of Geomatics and Artificial Intelligence of the Department of Land Surveying and Geo-Informatics, and Global STEM Professor, is also the Principal Investigator and Director of the PolyU Research Centre for Artificial Intelligence in Geomatics.](https://imagev3.vietnamplus.vn/w1000/Uploaded/2024/firns/2024_04_10/photo-1-1133.jpg.webp)
Giáo sư Qihao WENG, Giáo sư Địa chất và AI của Khoa Khảo sát đất đai và Tin học địa lý và là Giáo sư STEM toàn cầu, đã thành lập Trung tâm nghiên cứu AI trong địa tin học (Research Centre for Artificial Intelligence in Geomatics – RCAIG) thuộc PolyU, để tập trung vào phát triển các giải pháp nguyên bản và các phương pháp và công nghệ AI đổi mới dành cho địa tin học và các ứng dụng của chúng trong khu vực thành thị, với mục tiêu trở thành trung tâm nghiên cứu và phát triển (R&D) toàn cầu về GeoAI.
Mới đây, Giáo sư Qihao Weng đã được vinh danh với Giải thưởng Wilbanks của Hiệp hội Các nhà địa lý Mỹ (American Association of Geographers- AAG) năm 2024 cho nghiên cứu chuyển đổi về địa lý và Giải thưởng danh dự thành tựu trọn đời của Nhóm chuyên ngành viễn thám AAG năm 2024 vì những đóng góp đột phá của ông trong lĩnh vực địa lý.
Một hướng của Trung tâm Nghiên cứu là điều tra các tương tác giữa con người và môi trường trong quá trình đô thị hóa, bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích không gian địa lý, GeoAI và dữ liệu lớn. Một hướng khác là tạo ra các sản phẩm dữ liệu khác nhau về các khu vực đô thị toàn cầu bằng cách sử dụng Quan sát Trái đất (Earth Observations – EO) và cung cấp các dịch vụ dữ liệu đô thị dựa trên EO.
Với tư cách là Giám đốc và Điều tra viên chính của RCAIG, Giáo sư Qihao Weng cho biết: “Quan sát trái đất đóng vai trò quan trọng như một la bàn định hướng để hiểu những thay đổi trong môi trường và xã hội. Nghiên cứu của chúng tôi tập trung vào các lĩnh vực đa dạng bao gồm dữ liệu lớn không gian địa lý và AI, viễn thám, cảm biến trên mặt đất, điều hướng và định vị, khảo sát và trắc địa, quét laser và đo ảnh. Những công nghệ này đóng một vai trò quan trọng trong việc xử lý và giải quyết các thách thức chính về môi trường và xã hội”.
Đặc biệt, GeoAI đã cách mạng hóa việc giám sát tòa nhà bằng cách sử dụng hàng nghìn thông số có thể học được. Một minh họa cho điều này là khả năng tự động tìm hiểu và xác định các mẫu chung của tòa nhà như màu sắc và hình dạng. Công nghệ này được áp dụng chủ yếu để phát hiện các tòa nhà bị thiệt hại do thiên tai, lấy lại chiều cao của tòa nhà, xác định các thay đổi về cấu trúc và ước tính mức tiêu thụ năng lượng của tòa nhà. Do đó, GeoAI đã nổi lên như một giải pháp chủ đạo để giám sát tòa nhà một cách hiệu quả và sâu sắc hơn.
Theo dõi và Kiểm soát môi trường
Trong lĩnh vực giám sát đô thị hóa, nhóm nghiên cứu của RCAIG đã phát triển mô hình hệ tự hành dạng tế bào (Cellular Automata – CA là mô hình tính toán rời rạc được nghiên cứu trong lý thuyết máy tự động) đô thị dựa trên diện tích bề mặt không thấm nước, có thể mô phỏng sự thay đổi từng phần của các khu vực đô thị trong mỗi lưới, bằng cách sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian phạm vi đô thị hàng năm thu được từ các quan sát vệ tinh.
Bằng cách phân loại các lộ trình lịch sử phát triển khu vực đô thị thành các cấp độ đô thị hóa khác nhau, mô hình này cung cấp những hiểu biết chi tiết hơn so với các mô hình CA, nhị phân, truyền thống. Điều này chứng tỏ tiềm năng to lớn của nó trong việc hỗ trợ phát triển bền vững.
Nghiên cứu được thực hiện bởi bà Wanru HE, trợ lý nghiên cứu tiến sĩ của RCAIG và nhóm của bà đã được báo cáo trong bài báo có tiêu đề “Modeling gridded urban fractional change using the temporal context information in the urban cellular automata model” (tạm dịch: “Mô hình hóa sự thay đổi phân đoạn đô thị dạng lưới bằng cách sử dụng thông tin bối cảnh thời gian trong mô hình hệ tự hành dạng tế bào đô thị”) và đã được xuất bản trên tạp chí Cities (Các thành phố). Mô hình của họ nắm bắt một cách hiệu quả động lực phát triển đô thị với hiệu quả và hiệu suất tính toán được cải thiện đáng kể, đồng thời sẽ giúp tạo mô hình tăng trưởng đô thị ở cấp khu vực và thậm chí toàn cầu, trong các kịch bản đô thị hóa đa dạng trong tương lai.
GeoAI để quản lý giao thông
Trong lĩnh vực quản lý giao thông thông minh, để nâng cao hiệu quả của các nền tảng gọi xe và đạt được khả năng quản lý thông minh các dịch vụ của họ, nhóm nghiên cứu của RCAIG đã phát triển một phương pháp tái định vị phương tiện và khớp lệnh đa tác nhân. Công nghệ tiên tiến này tập trung vào việc điều phối cung và cầu của các dịch vụ gọi xe, nhằm mục đích cuối cùng là cải thiện hiệu quả tổng thể của chúng.
Cách tiếp cận của họ cung cấp một giải pháp mang tính đột phá để giải quyết hai khía cạnh quan trọng cần thiết để có được dịch vụ gọi xe hiệu quả. Đầu tiên, nó giải quyết vấn đề khớp đơn hàng bằng cách phân công đơn hàng một cách hiệu quả cho các xe có sẵn. Thứ hai, nó kết hợp việc tái định vị phương tiện một cách chủ động, triển khai chiến lược các phương tiện nhàn rỗi đến các khu vực có nhu cầu cao.
Dựa trên công nghệ học tăng cường sâu đa tác nhân, cải tiến này giải quyết các vấn đề quy hoạch phức tạp trong giao thông vận tải và đưa ra một góc nhìn mới về vấn đề quy hoạch không gian-thời gian trong dài hạn. Nghiên cứu do bà Mingyue XU, một nhà nghiên cứu khác của RCAIG và nhóm của bà thực hiện, đã được báo cáo trong bài báo Multi-agent reinforcement learning to unify order-matching and vehicle-repositioning in ride-hailing services” (tạm dịch: “Học tăng cường đa tác nhân để thống nhất việc khớp đơn hàng và tái định vị phương tiện trong các dịch vụ gọi xe”) và đã được xuất bản trên Tạp chí International Journal of Geographical Information Science (tạm dịch: Tạp chí quốc tế về khoa học thông tin địa lý). Nghiên cứu đã đạt được kết quả nổi bật, bao gồm giảm tỷ lệ hành khách từ chối và thời gian nhàn rỗi của tài xế.
Hashtag: #polyu #GeoAI #sustainableurbandevelopment
Nguồn phát hành hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung của thông báo này.
Thông tin về Trung tâm nghiên cứu AI trong địa tin học (Research Centre for Artificial Intelligence in Geomatics – RCAIG)
Với việc tập trung vào GeoAI, RCAIG chuyên tâm thực hiện nghiên cứu trong các lĩnh vực đa dạng, bao gồm xây dựng đô thị và năng lượng, an toàn và an ninh đô thị, giám sát và bảo tồn môi trường, khả năng phục hồi đô thị và y tế công cộng. Điều này phù hợp với Mục tiêu Phát triển bền vững thứ 11 (SDG) của Liên hợp quốc, nhằm mục đích tạo ra các thành phố và khu định cư cho con người một cách toàn diện, an toàn, kiên cường và bền vững. Trang web: https://rcaig.com/
Có thể tìm hiểu thêm về trọng tâm nghiên cứu của Giáo sư Qihao Weng trong video: https://polyu.me/3Vt7yih