Nhằm đẩy nhanh quá trình xây dựng TP.HCM trở thành đô thị thông minh theo định hướng của UBND Thành phố, nhiều nghiên cứu mới về các giải pháp quản trị, điều hành xã hội và phát triển các nền tảng số trong các lĩnh vực đã được các viện nghiên cứu, trường đại học triển khai. Các kết quả nghiên cứu được kỳ vọng sẽ góp phần khắc phục, giải quyết những tồn tại, khuyết điểm trong quản lý và phát triển đô thị.
Tốc độ đô thị hóa ngày càng tăng hiện nay đang thu hút ngày càng nhiều người dân nhập cư đến các đô thị lớn, gây ra nhiều áp lực lên cơ sở hạ tầng, phát sinh các vấn đề về môi trường, giao thông, y tế, an toàn thực phẩm, ngập nước,..., ảnh hưởng không nhỏ đến chất lượng cuộc sống của người dân.
Theo kết quả Tổng điều tra dân số và nhà ở năm 2019, Đông Nam Bộ là vùng có tốc độ đô thị hóa cao nhất cả nước, với tỷ lệ dân số thành thị là 62,8% và tốc độ tăng bình quân hàng năm trong giai đoạn 2009-2019 là 3,31%. Đông Nam Bộ là điểm đến thu hút nhất, với 1,3 triệu người nhập cư (thời điểm điều tra năm 2019), chiếm hơn 2/3 tổng số người di cư giữa các vùng trên cả nước và gần gấp 4 lần lượng người nhập cư vào Đồng bằng sông Hồng. Trong đó, có đến 50,3% người di cư đến Đông Nam Bộ vì lý do liên quan đến việc làm.
TP.HCM, Bình Dương và Đồng Nai là 3 địa phương trong khu vực Đông Nam Bộ có tỷ suất di cư thuần thuộc nhóm cao (Nguồn: Kết quả Tổng điều tra dân số và nhà ở thời điểm 0 giờ ngày 01/4/2019)
Ngoài vấn đề đô thị hóa, quá trình hội nhập quốc tế và toàn cầu hóa cũng đặt yêu cầu cho các đô thị lớn như TP.HCM phải nâng cao hiệu quả hoạt động để tăng sức cạnh tranh, nhằm thu hút đầu tư trong và ngoài nước để phát triển kinh tế. Do đó, xu hướng xây dựng Đô thị thông minh (ĐTTM) là một giải pháp đã được nhiều thành phố trên thế giới thực hiện nhằm giải quyết vấn đề cấp thiết đó. Việc xây dựng ĐTTM gắn liền với ứng dụng các giải pháp công nghệ thông tin nhằm nâng cao hiệu quả quản lý đô thị, cung cấp các dịch vụ công trực tuyến, nâng cao năng lực chia sẻ kết nối dữ liệu giữa các ban ngành, cũng như đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dân.
Có nhiều định nghĩa về ĐTTM. Tổng quát, có thể kể đến định nghĩa về ĐTTM được Liên minh viễn thông quốc tế (International Telecommunication Union - ITU) xây dựng trên cơ sở nghiên cứu gần 100 định nghĩa khác nhau về ĐTTM trên thế giới: “Một ĐTTM bền vững là một đô thị sáng tạo, sử dụng các công nghệ thông tin và truyền thông và các phương tiện khác để nâng cao chất lượng cuộc sống, hiệu quả của các hoạt động, dịch vụ, và năng lực cạnh tranh, trong khi vẫn đảm bảo khả năng đáp ứng nhu cầu của thế hệ hiện tại và tương lai về mặt kinh tế, xã hội và môi trường”. Cũng theo các nghiên cứu về phát triển đô thị trên thế giới, tiến trình xây dựng ĐTTM có thể chia thành 3 giai đoạn:
– ĐTTM thế hệ 1.0: được khởi đầu bởi IBM (2007), CISCO và các đối tác sử dụng công nghệ để dẫn dắt, tác động đến hoạt động của đô thị nhằm tạo ra một môi trường nhiều việc làm và phát triển nền kinh tế. Các nhà làm chính sách chưa có vai trò gì trong giai đoạn này.
– ĐTTM thế hệ 2.0: được đặc trưng bởi sự dẫn dắt của nhà làm chính sách, nhằm triển khai các sáng kiến và công nghệ, thực hiện mục tiêu phát triển thành phố trong tương lại và cải thiện chất lượng cuộc sống.
– ĐTTM thế hệ 3.0: được xây dựng và phát triển trên cơ sở hướng đến người dân, đặc trưng bởi xu thế cộng đồng cùng sáng tạo nhằm thúc đẩy thành phố thông minh hơn ở thế hệ tiếp theo.
Nhiều quốc gia và đô thị lớn trên thế giới đã và đang triển khai xây dựng ĐTTM trên cơ sở vận dụng linh hoạt các mô hình tiêu chuẩn vào điều kiện thực tiễn, tiêu biểu có thể kể đến như: Singapore, Ấn Độ, Trung Quốc, Seoul (Hàn Quốc), Hồng Kông, Paris (Pháp), Moscow (Nga), Tokyo (Nhật Bản), London (Anh), Los Angeles, Washington D.C., Chicago, New York (Hoa Kỳ), Barcelona (Tây Ban Nha)...
Hệ thống tính phí giao thông điện tử (ERP) sử dụng công nghệ RFID nhằm kiểm soát lượng xe lưu thông giờ cao điểm, tránh tắc đường ở Singapore (Nguồn: Ministry of Transport, Singapore)
Tại Việt Nam, Đảng và Chính phủ đã đề ra các định hướng phát triển, ứng dụng công nghệ thông tin nhằm phát triển nền công nghiệp 4.0, hiện đại hóa đất nước và tiến đến xây dựng ĐTTM tại các địa phương. Đến cuối năm 2022, đã có 54/63 tỉnh, thành phố đã và đang triển khai xây dựng đề án phát triển ĐTTM, điển hình như TP.HCM, Đà Nẵng, Bình Dương, Hải Phòng,… Tuy nhiên, thực tế vẫn còn một số hạn chế trong nhận thức về ĐTTM, thách thức trong việc lựa chọn các mô hình ĐTTM phù hợp với đặc thù của từng địa phương và khó khăn về hành lang pháp lý cho hợp tác công tư, đặc biệt các thủ tục liên quan đến đầu tư, đấu thầu, và thuê dịch vụ CNTT. Thêm vào đó, hiện các đô thị chưa chú trọng quy hoạch thông minh, thông minh hóa các hạ tầng cơ bản, thiết yếu.
Định hướng xây dựng đô thị thông minh tại TP.HCM
Ngày 23/11/2017, UBND TP.HCM đã ban hành Quyết định số 6179/QĐ-UBND về việc phê duyệt Đề án “Xây dựng thành phố Hồ Chí Minh trở thành đô thị thông minh giai đoạn 2017-2020, tầm nhìn đến 2025”, trong đó xác định tầm nhìn “TP.HCM sẽ phát triển kinh tế tương đối cao, bền vững, trên nền tảng khai thác tốt nhất các nguồn lực, với người dân là trung tâm của đô thị”. Đề án cũng xác định và định hướng đến năm 2025 sẽ triển khai đầu tư hoàn thiện 4 trụ cột của ĐTTM: (1) Kho dữ liệu dùng chung và phát triển hệ sinh thái dữ liệu mở; (2) Trung tâm điều hành đô thị thông minh; (3) Trung tâm mô phỏng, dự báo kinh tế - xã hội; (4) Trung tâm an toàn thông tin. Cùng với đó là 9 lĩnh vực ưu tiên: (1) Giao thông; (2) Y tế, dịch vụ sức khỏe cộng đồng; (3) An toàn thực phẩm; (4) Môi trường; (5) Chống ngập; (6) Nguồn nhân lực; (7) An ninh trật tự; (8) Chính quyền điện tử; (9) Chỉnh trang và phát triển đô thị. Qua 4 năm triển khai, TP.HCM đã đạt nhiều kết quả tích cực, đặc biệt là các ứng dụng công nghệ đã góp phần quan trọng trong giai đoạn điều hành, phòng chống dịch COVID-19.
TP.HCM cũng đã ban hành nhiều chương trình, kế hoạch để triển khai, thúc đẩy xây dựng đô thị thông minh như: Chương trình chuyển đổi số; Nghiên cứu và phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại TP.HCM giai đoạn 2020-2030; Chương trình hỗ trợ phát triển doanh nghiệp và sản phẩm công nghệ thông tin - truyền thông 2020-2030, …
Lễ ra mắt Hội đồng tư vấn Chương trình “Nghiên cứu và phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại TP.HCM giai đoạn 2020-2030” (Nguồn: Thành ủy TP.HCM)
Ngày 27/8/2022, Chỉ thị 17-CT/TU về việc đẩy mạnh công tác chuyển đổi số và xây dựng Thành phố trở thành đô thị thông minh được Thành ủy TP.HCM ban hành nhằm đẩy mạnh công tác chuyển đổi số và xây dựng đô thị thông minh giai đoạn 2022-2025. Bên cạnh đó, Ban chỉ đạo Chuyển đổi số TP.HCM đã chọn 2023 là năm chủ đề về dữ liệu số, cơ sở quan trọng nhất để tiến tới ĐTTM. Trong đó, Thành phố sẽ tập trung phát triển 3 nhóm dữ liệu: (1) Nhóm dữ liệu phục vụ cho quản lý đất đai, đô thị; (2) Nhóm dữ liệu liên quan đến thông tin của người dân, và (3) Nhóm dữ liệu về phát triển tài chính doanh nghiệp. Dự kiến, năm 2023 sẽ có 6 hệ thống thông tin chuyên ngành của 6 Sở ngành được đưa vào vận hành, đó là: (1) Hồ sơ sức khỏe điện tử; (2) Hệ thống thông tin quản lý đất đai; (3) Hệ thống thông tin quản lý xây dựng; (4) Quản lý đối tượng bảo trợ xã hội; (5) Quản lý đầu tư công và quản lý hộ kinh doanh cá thể; và (6) Cơ sở dữ liệu quy hoạch.
Nghiên cứu các hệ thống công nghệ thông tin cho đô thị thông minh TP.HCM
Nhằm phục vụ xây dựng ĐTTM tại TP.HCM, ngành KH&CN đã đề ra Chương trình nghiên cứu phát triển, ứng dụng công nghệ phục vụ Đô thị thông minh và Chuyển đổi số 2021-2025 nhằm định hướng các đề tài nghiên cứu, phát triển, ứng dụng công nghệ và xây dựng các giải pháp, sản phẩm, dịch vụ phục vụ Đề án ĐTTM và Chương trình Chuyển đổi số của Thành phố. Năm 2022, nhiều kết quả nghiên cứu thuộc các lĩnh vực ưu tiên trong Đề án ĐTTM của Thành phố đã được nghiệm thu như: nghiên cứu về hạ tầng tính toán hiệu năng cao (High Performance Computing - HPC); hệ thống cảnh báo sớm ngập lụt đô thị; hệ thống hỗ trợ quản lý đô thị; hệ thống kiểm soát bệnh lây nhiễm.
Thiết kế hạ tầng tính toán hiệu năng cao
Trong nền công nghiệp số, hệ thống tính toán mạnh và lưu trữ lớn kết hợp với mạng băng thông rộng được xem là hạ tầng công nghệ thông tin rất quan trọng. Toàn Thành phố hiện chỉ có khoảng 10 hệ thống với sức mạnh tính toán dưới 100 TFlops cho HPC (64bit) và dưới 1 PFlops cho AI (16bit); hạ tầng tính toán của các doanh nghiệp lớn như Vingroup, VNPT, Viettel không đặt ở TP.HCM và không thể chia sẻ cho doanh nghiệp khác; các hệ thống tính toán hiệu năng cao tại các Viện, Trường còn yếu, rời rạc, hiệu quả kém, không thể giải các bài toán lớn. Do đó, nhằm phục vụ công tác nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho các cơ quan, đơn vị và các cơ sở đào tạo để giải quyết các bài toán lớn của Thành phố, các nhà khoa học tại Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM đã triển khai thực hiện nhiệm vụ KH&CN “Nghiên cứu và đề xuất thiết kế hạ tầng tính toán hiệu năng cao phục vụ cho TP.HCM (SuperNode-AI-22)”. Kết quả nghiên cứu này vừa được Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM nghiệm thu vào đầu năm 2023.
Kiến trúc tổng thể của hệ thống máy tính hiệu năng cao (Nguồn: Sở KH&CN TP.HCM)
Qua học tập kinh nghiệm xây dựng hệ thống tính toán hiệu năng cao ở các nước phát triển, việc phát triển hạ tầng tính toán hiệu năng cao liên kết và chia sẻ ở TP.HCM, theo các nhà khoa học, nên chia thành 3 giai đoạn:
• Giai đoạn 1 - Xây dựng và phát triển hạ tầng tính toán hiệu năng cao liên kết và chia sẻ của Thành phố. Cụ thể là xem xét đầu tư một Trung tâm tính toán hiệu năng cao có khả năng liên kết và chia sẻ, nhằm nâng cao năng lực kỹ thuật, giải quyết các bài toán lớn, các chương trình như Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, Đô thị thông minh, Chuyển đổi số,…
• Giai đoạn 2 - Xây dựng và phát triển hạ tầng tính toán hiệu năng cao quốc gia để đáp ứng bối cảnh cạnh tranh toàn cầu. Thành phố cũng là đầu tàu trong phát triển và sử dụng hạ tầng tính toán hiệu năng cao.
• Giai đoạn 3 - Tham gia hạ tầng tính toán hiệu năng cao khu vực và quốc tế, hình thành một liên minh hạ tầng tính toán hiệu năng cao trong khu vực Đông Nam Á nói riêng và châu Á nói chung.
Các nhà khoa học cũng đề xuất cấu hình phần cứng, giải pháp lưu trữ, giải pháp phần mềm, giải pháp vận hành cùng giải pháp đào tạo và phát triển nhân sự vận hành - hỗ trợ phát triển ứng dụng cho mô hình hệ thống tính toán hiệu năng cao liên kết và chia sẻ, nhằm đáp ứng cả 3 module về tính toán hiệu năng cao, phân tích dữ liệu lớn và tính toán về trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, để giải quyết vấn đề an ninh thông tin, có thể lựa chọn các đơn vị đủ năng lực để cung cấp giải pháp sử dụng dịch vụ điện toán đám mây hiệu năng cao (HPC Cloud) từ phần cứng đến phần mềm theo yêu cầu của nhà đầu tư.
Thiết kế hạ tầng tính toán hiệu năng cao
URSCAPE là một công cụ phân tích dữ liệu không gian địa lý phục vụ cho công tác quy hoạch, mô phỏng và hoạch định chính sách chiến lược cho các khu vực có sự biến động nhanh về dân số, đô thị hóa,…, được Phòng thí nghiệm các thành phố tương lai của Viện nghiên cứu ETH Zurich (Thụy Sỹ) tại Singapore phát triển.
Trong bối cảnh một khối lượng lớn dữ liệu về không gian địa lý, tài nguyên và môi trường chưa được khai thác triệt để cho các công tác quản lý nhà nước, nhóm nghiên cứu tại Trung tâm Ứng dụng Hệ thống thông tin Địa lý TP.HCM đã triển khai thực hiện nhiệm vụ KH&CN “Nghiên cứu, thử nghiệm ứng dụng URSCAPE để phục vụ hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu tài nguyên và môi trường” nhằm nghiên cứu thử nghiệm ứng dụng phần mềm URSCAPE trong việc xây dựng hệ thống tích hợp dữ liệu không gian đa nguồn gốc, hỗ trợ ra quyết định quản lý đô thị trên cơ sở các phương pháp trực quan hóa, mô phỏng và phân tích địa lý. Kết quả nhiệm vụ này đã được Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM nghiệm thu năm 2022.
Ứng dụng URSCAPE tìm phương án tối ưu xây dựng bệnh viện (Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Nhóm nghiên cứu đã đề xuất các giải pháp xử lý dữ liệu, các lưới chuẩn (grid) với độ phân giải khác nhau cho TP.HCM với các độ phân giải 100x100m, 50x50m và thử nghiệm qua phần mềm QGIS. Từ đó, xây dựng quy trình phân bố dữ liệu theo diện tích xây dựng và đưa vào phần mềm URSCAPE. Kết quả thử nghiệm các chức năng của phần mềm URSCAPE, áp dụng trên một số bài toán cho thấy, URSCAPE là giải pháp rất gọn nhẹ, dễ sử dụng, có thể giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra các định hướng nhanh chóng, kịp thời đáp ứng sự thay đổi của thực tế. Qua đó, các nhà nghiên cứu định hướng tiếp tục phát triển dữ liệu mới (CSDL GIS nền 1/2000 và 1/5000 và bổ sung thêm các nguồn dữ liệu khác) cho phần mềm URSCAPE với độ phân giải cao hơn; tiếp tục nghiên cứu áp dụng vào một số trường hợp cụ thể để hỗ trợ ra quyết định như: xây dựng công cụ mô phỏng lún có tác động của các tác nhân giao thông, công trình dân dụng và địa chất; xây dựng công cụ mô phỏng biến động giá đất khi triển khai một quy hoạch, kế hoạch sử dụng đất; xây dựng công cụ mô phỏng biến động khí nhà kính dựa trên biến động mật độ dân số và công trình; xây dựng công cụ mô phỏng dự báo lượng rác thải sinh hoạt dựa trên biến động về dân cư.
Hệ thống cảnh báo sớm ngập lụt đô thị
Ngập lụt đô thị do mưa lớn, triều cường, hệ thống thoát nước kém và tình trạng lún sụt nền do khai thác nước ngầm đang tác động xấu tới cuộc sống của người dân và gây nhiều thiệt hại về kinh tế tại khu vực bị ảnh hưởng. Các biện pháp chống ngập như xây dựng mới, cải tạo hệ thống cống đang xuống cấp, nâng đường,… mặc dù liên tục được đề xuất nhưng chưa đạt được hiệu quả như mong muốn. Để góp sức cùng các nỗ lực phòng, chống thiên tai của Thành phố, tạo thêm cơ hội cho người dân chủ động ứng phó, giảm thiệt hại kinh tế do ngập lụt, “Nghiên cứu, xây dựng và triển khai thử nghiệm hệ thống cảnh báo sớm ngập lụt đô thị dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo tại TP.HCM” đã được các nhà khoa học tại Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ triển khai hoàn tất và báo cáo vào cuối năm 2022 tại Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM.
Các nhà nghiên cứu đã hoàn thiện nhiều nội dung quan trọng như: xây dựng bộ dữ liệu khá lớn phục vụ cho máy học tại thời điểm nghiên cứu và sau này; xây dựng hệ thống dự báo, cảnh báo mưa lớn bằng mô hình trên cơ sở đồng hóa dữ liệu; sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để dự báo mưa cực ngắn từ số liệu radar thời tiết; dự báo mực nước tự động và ngập lụt bằng AI tại TP.HCM, khu vực lân cận và khu vực nghiên cứu. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng đã phát triển phần mềm ứng dụng hỗ trợ quản lý, khai thác và cung cấp thông tin ngập sớm trên môi trường Web, iOS, Android.
Kết hợp AI sử dụng dữ liệu quá khứ và hiện tại để dự báo ngập (Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Hệ thống hoạt động đồng bộ, tự động, ổn định, cho kết quả cảnh báo và dự báo khá tốt, cho thấy công nghệ AI ứng dụng vào giải quyết tác động của đô thị hóa rất hiệu quả, có tính thực tiễn rất cao. Trên cơ sở này, nhóm nghiên cứu đề xuất được triển khai ứng dụng trên toàn Thành phố và sẽ tiếp tục hoàn thiện để hệ thống đạt được độ chính xác ngày càng cao hơn với nền tảng công nghệ AI.
***
Trên hành trình xây dựng TP.HCM trở thành ĐTTM, bên cạnh việc học hỏi các kinh nghiệm xây dựng thành công ĐTTM trên thế giới, sự chung tay góp sức của các nhà khoa học trong nghiên cứu, đề xuất và kiến tạo các giải pháp công nghệ tiên tiến, hỗ trợ chính quyền Thành phố giải quyết những vấn đề còn tồn tại là rất cần thiết. Qua đó, các viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp công nghệ cần tiếp tục thể hiện hơn nữa vai trò nghiên cứu khoa học, phát triển công nghệ và đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao để đáp ứng công cuộc xây dựng và phát triển Thành phố.
Duy Sang
--------------------------------------------------------------------------------
Tài liệu tham khảo chính
[1] BCĐ Tổng điều tra dân số và nhà ở Trung ương. (2019). Kết quả Tổng điều tra dân số và nhà ở thời điểm 0 giờ ngày 01 tháng 4 năm 2019. Hà Nội.
[2] BT. (2023). Đẩy mạnh chuyển đổi số, sớm đưa TP.HCM thành đô thị thông minh. Retrieved from ANTV: https://antv.gov.vn/kinh-te-5/day-manh-chuyen-doi-so-de-som-dua-tp-hcm-thanh-do-thi-thong-minh-B8D3BE8D0.html
[3] Cục Thông tin KH&CN Quốc gia. (2021). Tổng luận Khoa học - Công nghệ - Kinh tế Năm 2021 - Số 5: Đô thị thông minh: Kinh nghiệm của một số nước trên thế giới, bài học cho phát triển đô thị thông minh tại Việt Nam. Hà Nội.
[4] Hoàng Kim. (2023). Nghiệm thu nhiệm vụ nâng cao năng lực và hiệu quả hệ thống kiểm soát bệnh lây truyền trực tiếp ở TP.HCM. Retrieved from CESTI: https://cesti.gov.vn/bai-viet/CTDS5/nghiem-thu-nhiem-vu-nang-cao-nang-luc-va-hieu-qua-he-thong-kiem-soat-benh-lay-truyen-truc-tiep-o-tphcm-67bbaa84-568f-48fd-97bb-ec90878ce7a4
[5] Lam Vân. (2023). Nghiên cứu, thử nghiệm ứng dụng URSCAPE để phục vụ hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu tài nguyên và môi trường. Retrieved from CESTI: https://cesti.gov.vn/bai-viet/CTDS5/nghien-cuu-thu-nghiem-ung-dung-urscape-de-phuc-vu-ho-tro-ra-quyet-dinh-dua-tren-du-lieu-tai-nguyen-va-moi-truong-bd901392-2211-4f9b-bd7c-763343b2c3b6
[6] Lam Vân. (2023). Nghiên cứu, xây dựng và triển khai thử nghiệm hệ thống cảnh báo sớm ngập lụt đô thị dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo tại TP.HCM. Retrieved from CESTI: https://cesti.gov.vn/bai-viet/CTDS5/nghien-cuu-xay-dung-va-trien-khai-thu-nghiem-he-thong-canh-bao-som-ngap-lut-do-thi-dua-tren-nen-tang-tri-tue-nhan-tao-tai-tphcm-8d386980-61da-47db-9125-a2976a77e353
[7] Phạm Vinh. (2022). TP.HCM đẩy mạnh chuyển đổi số, xây dựng đô thị thông minh. Retrieved from VnEconomy: https://vneconomy.vn/tp-hcm-day-manh-chuyen-doi-so-xay-dung-do-thi-thong-minh.htm
[8] Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM. (2023). Đề xuất giải pháp hạ tầng tính toán hiệu năng cao liên kết và chia sẻ triển khai tại TPHCM. Retrieved from Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM: https://dost.hochiminhcity.gov.vn/hoat-dong-so-khcn/de-xuat-giai-phap-ha-tang-tinh-an-hieu-nang-cao-lien-ket-va-chia-se-trien-khai-tai-tphcm/