Into The Omniverse: Các AI Agent trong các thành phố thông minh đang thay đổi hoạt động đô thị như thế nào?

Posted on by

Các thành phố trên toàn thế giới đang đối mặt với những thách thức chưa từng có khi dân số đô thị tăng vọt và cơ sở hạ tầng không thể đáp ứng kịp.

Những thách thức về vận hành như tắc nghẽn giao thông và điều phối dịch vụ khẩn cấp càng trở nên trầm trọng hơn do các data pipeline bị phân mảnh, các quy trình quản lý địa phương riêng lẻ và các hệ thống không đồng nhất. Các rào cản kỹ thuật ngăn cản các thành phố tiếp cận những thông tin toàn diện, theo thời gian thực cần thiết cho việc ra quyết định và quản lý thành phố hiệu quả.

Các thành phố hàng đầu và các đối tác công nghệ đang triển khai NVIDIA Blueprint for smart city AI, một ứng dụng tham chiếu cung cấp toàn bộ bộ phần mềm để xây dựng, thử nghiệm và vận hành các tác nhân AI trong các mô hình song sinh kỹ thuật số sẵn sàng cho mô phỏng (SimReady).

OpenUSD là một framework phần mềm mở và có khả năng mở rộng, kết nối với từng giai đoạn của quy trình làm việc AI vật lý này. Các bản sao kỹ thuật số được hỗ trợ bởi OpenUSD đóng vai trò là môi trường SimReady, nơi các thành phố có thể mô phỏng các kịch bản “nếu như” và tạo ra dữ liệu cảm biến chính xác về mặt vật lý.

Bản thiết kế này hỗ trợ quy trình làm việc ba giai đoạn: 1) mô phỏng với nền tảng NVIDIA Cosmos và thư viện NVIDIA Omniverse để tạo dữ liệu tổng hợp, 2) huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình AI thị giác, và 3) triển khai các tác nhân AI phân tích video thời gian thực với nền tảng NVIDIA Metropolis và NVIDIA Blueprint để tìm kiếm và tóm tắt video (VSS). Điều này cho phép các thành phố chuyển từ hoạt động phản ứng sang hoạt động chủ động.

Dựa trên các mô phỏng này, các thành phố có thể triển khai các nền tảng vận hành nơi dữ liệu thời tiết, cảm biến giao thông và hệ thống ứng phó khẩn cấp hội tụ, hỗ trợ thử nghiệm nhanh các kịch bản hiếm gặp, giám sát thời gian thực, quy hoạch cơ sở hạ tầng thành phố và tối ưu hóa các hệ thống đô thị.

Từ thành phố Cao Hùng, Đài Loan, nơi giảm thời gian phản hồi sự cố xuống 80% nhờ trí tuệ nhân tạo (AI) ở cấp độ đường phố, đến Raleigh, Bắc Carolina, nơi đạt được độ chính xác phát hiện phương tiện lên đến 95% và mạng lưới đường sắt Pháp tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng lên đến 20%, các thành phố trên toàn cầu đang sử dụng mô hình song sinh kỹ thuật số và các tác nhân AI để chuyển đổi hoạt động đô thị trên quy mô lớn.

Thành phố thông minh trong thực tiễn

Akila, cùng với SNCF Gares&Connexions, sử dụng mô hình song sinh kỹ thuật số để cải thiện hoạt động đường sắt.

Ứng dụng mô hình Digital Twin của Akila giúp nhà điều hành đường sắt Pháp SNCF Gares&Connexions tối ưu hóa mạng lưới gần 14.000 chuyến tàu mỗi ngày bằng cách lập kế hoạch kịch bản trực tiếp cho hệ thống sưởi bằng năng lượng mặt trời, luồng không khí và sự di chuyển của hành khách. Mô hình song sinh kỹ thuật số được hỗ trợ bởi OpenUSD mang lại hiệu quả giảm 20% mức tiêu thụ năng lượng, bảo trì phòng ngừa đúng hạn 100% và giảm 50% thời gian ngừng hoạt động và thời gian phản hồi.

Linker Vision khai thác trí tuệ nhân tạo vật lý để thu thập thông tin tình báo cấp đường phố.

Hệ thống AI vật lý của Linker Vision nhận diện các sự cố về cơ sở hạ tầng tại thành phố Cao Hùng, bao gồm đèn đường bị hư hỏng và cây đổ, giúp loại bỏ việc kiểm tra thủ công của thành phố và cho phép phản ứng khẩn cấp nhanh hơn. Để mở rộng khả năng nhận diện thông tin đường phố đến nhiều thành phố hơn, Linker Vision sử dụng thư viện Omniverse để mô phỏng, Cosmos Reason để hiểu thế giới và bản thiết kế VSS để triển khai, được hỗ trợ bởi OpenUSD.

Esri và Microsoft hợp tác để triển khai hệ thống thông minh đô thị toàn diện tại thành phố Raleigh.

Thành phố Raleigh đã đạt được độ chính xác phát hiện phương tiện lên đến 95% bằng cách sử dụng bộ công cụ phát triển phần mềm NVIDIA DeepStream , giúp tăng cường quy trình phân tích giao thông cho các kỹ sư. Dữ liệu này nâng cao mô hình song sinh kỹ thuật số của Raleigh, được hỗ trợ bởi nền tảng không gian địa lý ArcGIS của Esri, nhằm hỗ trợ trực quan hóa và phân tích cho việc lập kế hoạch và quản lý cơ sở hạ tầng quan trọng. Việc tích hợp quy trình thị giác máy tính này với tác nhân AI thị giác được hỗ trợ bởi bản thiết kế NVIDIA VSS cung cấp khả năng hiển thị và thông tin chi tiết toàn diện theo thời gian thực trong ArcGIS trên Azure Cloud.

VLM của Milestone Systems tự động hóa quy trình xem lại video.

Milestone Systems sắp ra mắt Hafnia VLM, bao gồm một plugin VLM cho phần mềm quản lý video XProtect cũng như dịch vụ VLM theo mô hình “VLM dưới dạng dịch vụ”. Được tinh chỉnh trên hơn 75.000 giờ dữ liệu video, Hafnia VLM có thể giảm mệt mỏi do báo động quá nhiều cho người vận hành lên đến 30% bằng cách tự động xem xét video và lọc bỏ các báo động sai. Nó được phát triển với NVIDIA Cosmos Reason VLM và Metropolis. Plugin Hafnia VLM cho XProtect sẽ giúp người vận hành và người dùng XProtect dễ dàng tiếp cận trí tuệ nhân tạo tạo sinh hơn.

K2K phân tích các luồng video trực tuyến tại Ý

Nền tảng của K2K sử dụng NVIDIA Cosmos Reason và bản thiết kế VSS để phân tích hơn 1.000 luồng video tại Palermo, Ý, xử lý 7 tỷ sự kiện mỗi năm và tự động thông báo cho các quan chức thành phố thông qua các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên và các sự kiện video khi các điều kiện quan trọng được trích xuất và phân tích.

Tìm hiểu thêm về cách các thành phố đang chuyển mình nhờ mô phỏng, trí tuệ nhân tạo thị giác và bản sao kỹ thuật số bằng cách xem lại phiên hội thảo theo yêu cầu của NVIDIA GTC, “ Chiến lược lãnh đạo để chuyển đổi dịch vụ công cộng ”.

Bắt đầu với Trí tuệ nhân tạo dành cho Thành phố Thông minh

Tìm hiểu thêm về OpenUSD và quy trình làm việc trong lĩnh vực thị giác máy tính thông qua các nguồn tài liệu sau:

Hãy luôn cập nhật thông tin bằng cách đăng ký nhận tin tức từ NVIDIA Omniverse , tham gia cộng đồng Omniverse và theo dõi Omniverse trên Discord, Instagram, LinkedIn, Threads, X và YouTube.