Trí tuệ Việt “dạy”… máy móc dự báo chất lượng không khí

Bạn có biết khi đi xe bus của Tổng Công ty vận tải Hà Nội (Transerco) là bạn đang đồng hành cùng một thiết bị thuộc hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo thu thập số liệu và dự báo chất lượng không khí có tên viết tắt là Fi-Mi. Hệ thống này do các nhà nghiên cứu người Việt nghiên cứu, thiết kế, xây dựng và vận hành. Đặc biệt hơn, 5/6 “cha đẻ” của Fi-Mi là các thầy/ cô giáo đã và đang làm việc tại ngôi trường kỹ thuật công nghệ số một Việt Nam - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội!

Ứng dụng AI vào dự báo chất lượng không khí

Fi-Mi là dự án được tài trợ bởi VinIF, bao gồm nhóm các nhà khoa học: TS. Nguyễn Phi Lê, chủ nhiệm đề tài; PGS. Huỳnh Thanh Bình, đồng chủ nhiệm; PGS. Đỗ Văn Thuận; TS. Lê Minh Thùy -Trường Đại học Bách khoa Hà Nội (HUST); PGS. Nguyễn Kiên - Đại học Chiba và TS. Nguyễn Cẩm Ly - Phòng nghiên cứu và phát triển Hệ thống không dây – Toshiba, Nhật Bản. 5/6 thành viên của nhóm nghiên cứu là Người Bách khoa: TS. Lê, PGS. Bình, PGS. Thuận, TS. Thùy hiện đang là giảng viên tại Đại học Bách khoa Hà Nội; PGS. Kiên là cựu sinh viên Bách khoa khóa 44, đã từng làm việc tại trung tâm mạng Đại học Bách khoa, trước khi sang Nhật. 

Ý tưởng nghiên cứu và triển khai Fi-Mi được nhen lên khi TS. Nguyễn Phi Lê dự một hội thảo về ứng dụng theo dõi và cảnh báo thiên tai tại Nhật Bản năm 2018. Lúc đó, chị đã nghĩ mình sẽ phải làm gì đó cho Việt Nam. Về nước đúng thời điểm vấn đề ô nhiễm không khí, bụi mịn… đang rất “nóng”, kết nối với bạn bè tại Nhật Bản và một số đồng nghiệp tại Bách khoa Hà Nội, TS. Lê quyết định bắt tay làm “một cái gì đó” ứng dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo chất lượng không khí. Fi-Mi đã được hình thành như thế. 

Hẳn người “ngoại đạo” sẽ thắc mắc: Tại sao các nhà khoa học với trí tuệ thật, sẵn có và rất ưu việt lại mất thời gian nhờ trí tuệ nhân tạo để nghiên cứu?  TS. Nguyễn Phi Lê vui vẻ giải thích: Trước đây, việc dự đoán chất lượng không khí thường được thực hiện bởi các chuyên gia môi trường, và cần sử dụng tới các kiến thức chuyên ngành.

Mặt khác, theo như tôi được biết, các phương pháp dự đoán chất lượng không khí truyền thống có độ chính xác và độ tổng quát hóa không cao. Ngày nay, với sự ra đời của các mô hình học máy, và sự sẵn sàng của nguồn dữ liệu phong phú, chúng ta có thể xây dựng được các mô hình học sâu, thực hiện việc dự đoán với độ chính xác cao. Với những mô hình như vậy, thì kể cả những người không phải là chuyên gia trong lĩnh vực môi trường cũng có thể dễ dàng dự đoán được chất lượng không khí.

Đó là ý nghĩa của việc dùng trí tuệ nhân tạo (AI). AI có thể phần nào thay thế được chuyên gia trong các lĩnh vực khác nhau, giúp người thường cũng có thể ở một mức độ nào đó, làm những việc mà trước đây chỉ có chuyên gia mới làm được. 

Được biết, trong nhóm không có chuyên gia về môi trường nhưng các thành viên đều có tham vấn, thảo luận với các chuyên gia lĩnh vực này. Như TS. Lê thường xuyên hỏi ý kiến PGS. Nguyễn Thị Thủy – Viện Khoa học và Công nghệ Môi trường, Đại học Bách khoa Hà Nội. Có thể nói Fi-Mi là kết quả của nghiên cứu liên ngành với sự kết hợp của các ngành thuộc Bách khoa Hà Nội:  Môi trường, CNTT, Điện – Điện tử, Cơ khí.

Sau một thời gian làm việc, nhóm đã cho ra đời thiết bị Fi-mi rất nhỏ gọn (kích thước chỉ khoảng trên dưới 10cm mỗi chiều) với giá thành thấp hơn hàng trăm lần so với các trạm quan trắc tĩnh truyền thống, có thể lắp trên các phương tiện di động như xe buýt. Fi-Mi tận dụng tính di động của xe buýt nhằm mở rộng phạm vi theo dõi môi trường của thiết bị, giảm đáng kể chi phí so với các phương pháp sử dụng trạm quan trắc tĩnh truyền thống.

Bên cạnh đó, các mô hình học sâu, dự đoán dữ liệu theo không-thời gian được áp dụng để dự đoán chất lượng không khí tại những địa điểm mà xe buýt không đi qua, cũng như dự đoán dữ liệu trong tương lai.

Sinh viên Bách khoa lắp đặt thiết bị Fi-Mi trên nóc xe buýt dưới sự hướng dẫn của PGS. Đỗ Phan Thuận (người đeo khẩu trang xanh)

Vấp chân bức tường… xe bus

Theo kế hoạch ban đầu, Fi-Mi sẽ được gắn chắc chắn trên nóc xe buýt chạy theo tuyến (lộ trình cố định), thu thập các dữ liệu về chất lượng không khí, truyền thông tin về máy chủ để tổng hợp, tính toán, đưa ra các phân tích, dự báo theo không-thời gian (1 giờ, 1 tuần, 1 tháng… tiếp theo).

Tại sao phải là xe buýt mà không phải là xe taxi hay xe ô tô bình thường? TS. Nguyễn Phi Lê cho biết: Xe buýt có lộ trình cố định, tại một vị trí sẽ lấy được nhiều mẫu, dễ xử lý khi giải bài toán dự đoán theo không gian và thời gian. Còn với xe taxi, xe ô tô nói chung, thường mỗi vị trí chỉ lấy rất ít mẫu, do đó sẽ khó khăn trong bài toán dự đoán không-thời gian. 

Khi đã hoàn thành xong thiết bị Fi-Mi, điều nhóm nghiên cứu không ngờ tới là việc vấp vào bức tường… xe bus. Nhiều đơn vị xe buýt từ chối ngay đề nghị xin lắp đặt của nhóm. Họ e ngại, không hiểu thiết bị lắp trên xe buýt là cái gì, nhỡ đâu bị theo dõi, bị phá hoại thì sao…, chưa kể đến thời gian rất dài ảnh hưởng dịch Covid, xe buýt không hoạt động. 

TS. Nguyễn Phi Lê (thứ hai từ trái sang) và PGS. Đỗ Phan Thuận (thứ nhất từ phải sang) cùng các sinh viên mừng vui sau khi lắp đặt xong thiết bị Fi-Mi trên nóc xe buýt

TS. Lê nhớ lại: Chúng tôi đã nghĩ tới phương án lắp các thiết bị Fi-Mi ở vị trí tĩnh và trên xe gia đình. Nhưng rất may phút cuối cùng, với sự kết nối của các thầy cô trong trường Điện-Điện tử, chúng tôi đã kết nối được với Tổng Công ty vận tải Hà Nội (Transerco). Anh Tổng giám đốc khi nghe nhóm trình bày dự án đã rất ủng hộ, đồng ý hợp tác, tạo điều kiện để nhóm nghiên cứu lắp 30 thiết bị lên nóc xe buýt.

Khởi đầu, nhóm lắp 1 thiết bị trên tuyến xe bus 18 để kiểm tra tính ổn định. Sau hai tuần theo dõi và chỉnh sửa, nhóm lắp tiếp thiết bị thứ hai trên tuyến xe bus 38.  Thiết bị thứ hai đã chạy được 3 tuần, các số liệu chuyển về máy chủ rất ổn định, hệ thống hoạt động trơn tru, đúng như dự định ban đầu của các thành viên trong nhóm. Hiện nhóm nghiên cứu đang hoàn thành các thiết bị còn lại, dự kiến trong tháng 6-7/2022 sẽ phối hợp cùng Transerco, chuyển 28 thiết bị lên các tuyến xe bus. 

Hiện nhà các thầy/cô giáo Bách khoa trong nhóm nghiên cứu đều đang đặt thiết bị Fi-Mi. Tại Trường Bách khoa Hà Nội cũng đặt nhiều thiết bị Fi-Mi, đặc biệt ở khu C5, để đối sánh kết quả Fi-Mi thu được với một thiết bị rất đắt tiền của Viện Khoa học và Công nghệ Môi trường Bách khoa.

“Những cam kết với VinIF chúng tôi đều đã cơ bản hoàn thành. Khoảng thời gian còn lại, nhóm sẽ dành để triển khai hệ thống thật, đánh giá hiệu quả dự án” – TS. Nguyễn Phi Lê.

TS. Nguyễn Phi Lê (hàng ngồi, thứ ba từ trái sang) và các sinh viên Bách khoa nhóm cô hướng dẫn tham gia dự án Fi-Mi

Sinh viên Bách khoa “đắm” mình trong môi trường nghiên cứu chuyên nghiệp

Điều khiến TS. Nguyễn Phi Lê tâm đắc nhất với dự án Fi-Mi là nhóm đã bước đầu thành công trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào giải quyết một bài toán cụ thể của Việt Nam. Nghiên cứu của nhóm không chỉ là nghiên cứu lý thuyết hay dừng lại ở việc công bố các bài báo khoa học mà thực tế đã triển khai một hệ thống chạy thật gồm cả phần cứng và phần mềm, chứng minh tính hiệu quả bước đầu của việc ứng dụng công nghệ vào đời sống. 

Dưới sự hướng dẫn của các thầy cô, sinh viên Bách khoa được “đắm” mình trong môi trường nghiên cứu chuyên nghiệp, đóng góp lớn cho dự án: Sinh viên nhóm cô Thùy phụ trách phần lắp ráp thiết bị, lập trình phần cứng của thiết bị Fi- Mi; sinh viên nhóm cô Lê làm sâu về hệ thống: Xây dựng hệ thống web, ứng dụng trên di động, toàn bộ phần AI; sinh viên nhóm thầy Thuận, cô Bình phụ trách phần thuật toán…

Từ năm 2021, Bách khoa Hà Nội có Trung tâm BKAI – Trung tâm quốc tế nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo. BKAI có một không gian rất rộng rãi để sinh viên có thể nghiên cứu, làm việc chung cả ngày. Sinh viên Bách khoa vốn rất giỏi, bên cạnh đấy chương trình đào tạo của trường có nhiều môn học liên quan đến AI, tạo cho các sinh viên một nền tảng vững chắc. Thông qua kết nối với các chuyên gia ở nước ngoài, các em có thêm nhiều cơ hội tốt hơn để học lên cao.

Được biết, Quỹ VINIF đầu tư cho dự án gần 6 tỷ đồng, trong vòng 2 năm. Một hệ thống như của dự án Fi-Mi cần một sự đầu tư rất lớn để mua các linh kiện về lắp ráp thiết bị quan trắc. Bên cạnh đó, nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo cần có hệ thống máy chủ rất mạnh để huấn luyện các mô hình. Đây là hai thiết bị phần cứng tốn kém nhất. Bên cạnh đó, để có thể làm nghiên cứu trong 2 năm, cần có kinh phí hỗ trợ cho các sinh viên tham gia dự án. 

Trực tiếp cùng thầy cô tham gia dự án Fi-Mi, nhiều sinh viên trước đây chưa có định hướng đi học sau đại học đã chuyển hướng suy nghĩ, có nhiều em quyết tâm học sau đại học. TS. Nguyễn Phi Lê hạnh phúc kể: Tôi thật sự vui khi nghe sinh viên tâm sự: Sau này học xong em sẽ về Bách khoa đi dạy, trở thành đồng nghiệp của cô!

Nhóm nghiên cứu dự án Fi-Mi họp nhóm

Mở rộng hợp tác trên nhiều lĩnh vực

Có rất nhiều chuyên gia, nhà hoạt động môi trường hứng thú với dự án của nhóm, kết nối và mời nhóm tham gia vào nhóm nghiên cứu về môi trường của họ để dùng công nghệ AI áp dụng vào bài toán phân tích, dự đoán chất lượng không khí. Một trong những mạng lưới lớn nhất Việt Nam về theo dõi chất lượng không khí đã đề nghị nhóm hợp tác dùng trí tuệ nhân tạo dự đoán chất lượng không khí dựa trên dữ liệu họ thu thập được. 

Vậy để thương mại hóa phần cứng thì sao? TS. Phi Lê trả lời đơn giản: Đó một bài toán lâu dài, phải có kế hoạch bài bản. Chúng tôi là những nhà khoa học nên chỉ tập trung nghiên cứu, tạm thời chưa nghĩ đến điều này”.

Song hành với Fi-Mi, các nhà khoa học còn trao đổi, hợp tác, mở rộng ra các nghiên cứu khác. Hiện tại, TS. Lê, PGS. Thuận và PGS. Kiên đang hợp tác, mở rộng hướng nghiên cứu cho mạng 5G, 6G; TS. Lê, TS. Thùy và PGS. Kiên đang hợp tác để làm các nghiên cứu về mạng IoT; TS. Lê và PGS. Bình vẫn song song làm các nghiên cứu về mạng cảm biến, tối ưu hóa. Qua thời gian làm việc 1,5 năm với nhau, mọi người đã tạo dựng được một mối liên hệ vững chắc, từ Fi-Mi, nhóm đã tiếp tục có các hợp tác nghiên cứu nối tiếp. 

Trang web fi-mi.vn

Nếu bạn có kế hoạch đi chơi xa, hãy truy cập vào trang fi-mi.vn để xem dự báo về chất lượng không khí nhé! Không chỉ vào để xem chất lượng không khí màu gì, xanh, đỏ, vàng hay tím cho “vui mắt”, mà để còn để có cái nhìn trực diện hơn về tình trạng môi trường xung quanh chúng ta, từ đó có những hành động thiết thực góp phần cải thiện môi trường, không khí.

Còn các nhà hoạch định chính sách cũng rất cần công cụ thiết thực này để biết thông tin chất lượng không khí, từ đó có những chính sách kịp thời, hiệu quả trong tương lai. Đó chính là mục đích cuối cùng của dự án Fi-Mi, dự án của người Việt, do người Việt nghiên cứu, sáng chế và vận hành. 

Gia Hân