Mô hình dự báo và đánh giá sự chậm trễ của các chuyến bay bằng trí tuệ nhân tạo của Viện JVN thuộc ĐH Quốc gia TP.HCM đã trúng thầu và được công bố chính thức, công khai trên cổng thông tin thương mại điện tử một cửa của Chính phủ Singapore.
Theo báo Tuổi Trẻ ghi nhận, tất cả dữ liệu từ chuyến bay, đường bay, sân bay được cập nhật mỗi phút sẽ trở thành kho dữ liệu lớn mà trí tuệ nhân tạo là phương pháp giúp hệ thống tự học và đưa ra nhận định, dự báo tiệm cận tình hình thực tế nhất.
Với những tính năng này, các sân bay hiểu rõ nguyên nhân trễ giờ bay xảy ra ở đâu, tại thời điểm nào, nên chỉnh sửa giờ bay của từng chuyến ra sao để khắc phục tình trạng trễ giờ.
Cụ thể, khi máy bay ở vị trí X, tại thời điểm như vậy có bao nhiêu khả năng bị trễ? Mô hình dự báo này sẽ phải tính toán các yếu tố ảnh hưởng quan trọng khác đi kèm, như: dịch vụ hãng bay, loại máy bay, giờ đáp hay mật độ sân bay thời điểm đó liệu có đáp ứng được hay không?
Theo báo Tuổi Trẻ, từ trước đến nay, ngành hàng không thường dự đoán độ trễ chuyến bay bằng các phương pháp truyền thống như thống kê, phân tích dữ liệu trong quá khứ. Bình thường khi có thông báo trễ, sân bay phải điều phối nhân lực, thiết bị để đón máy bay tới. Nếu dự đoán không chính xác, kế hoạch điều phối sẽ kém hiệu quả, cả hệ thống phải chờ đợi máy bay, tất yếu ảnh hưởng dây chuyền đến các mắt xích khác.
Tuy nhiên, điều mà các hãng hàng không sợ hãi hơn cả là sự trung thành của hành khách sẽ bị lung lay theo tần suất hãng hủy hay hoãn chuyến. Dự án ứng dụng học máy - phương pháp mô phỏng trí tuệ con người - để phân tích nguyên nhân và dự đoán các chuyến bay trễ giờ của nhóm tác giả Việt Nam rất có thể sẽ góp phần mang lại những gam màu tích cực cho ngành hàng không nói chung trong tương lai.
* Mời quý độc giả theo dõi các chương trình đã phát sóng của Đài Truyền hình Việt Nam trên TV Online!