Phương pháp sàng lọc Dữ liệu lớn

07-08-2025

Đà Nẵng, Việt Nam

CHIA SẺ

Phương pháp Sàng lọc dữ liệu lớn (Big Data Screening) ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm xác định nguy cơ giao thông xung quanh khu vực trường học trên toàn quốc và ưu tiên các biện pháp can thiệp.

Phương pháp tiến hành lọc và xếp hạng các yếu tố rủi ro cho người đi bộ ở cấp cộng đồng theo trình tự. Bắt đầu từ sàng lọc dữ liệu toàn quốc để xác định các tỉnh, thành có rủi ro cao dựa trên các chỉ số kinh tế – xã hội, từ đó, chọn ra các khu vực có rủi ro cao nhất bằng các dữ liệu chi phí thấp. Tiếp theo, xác định các trường học có mức rủi ro cao nhất và thu thập dữ liệu về môi trường xây dựng xung quanh. Cuối cùng, dữ liệu về tốc độ và lưu lượng giao thông được sử dụng để lập danh sách ưu tiên 400 trường học có nguy cơ cao. Các trường học này cũng sẽ được đánh giá chi tiết hơn bằng công cụ Xếp hạng Sao Trường học (Star Ratings for Schools).

Khoảng 400 trường học trên cả nước đã được sàng lọc và đánh giá mức độ rủi ro cho người đi bộ thông qua phương pháp “Sàng lọc dữ liệu lớn” (Big Data Screening). Hoạt động này do Chương trình Đánh giá Đường bộ Quốc tế (iRAP) phối hợp cùng AIP Foundation triển khai và công bố kết quả.

Kết quả nghiên cứu giúp cơ quan địa phương xác định các khu vực ưu tiên để nâng cấp hạ tầng giao thông, từ đó góp phần giảm thiểu thương vong do tai nạn giao thông liên quan đến học sinh.

Đây là sự kiện đầu tiên nhằm chia sẻ rộng rãi phương pháp “Sàng lọc dữ liệu lớn”, sau khi được thử nghiệm thành công tại 3 tỉnh, thành (trước sáp nhập): Gia Lai, Yên Bái và Tp. Hồ Chí Minh từ năm 2021 đến 2024. Đây cũng là lần đầu tiên khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và ảnh vệ tinh được áp dụng có hệ thống và trên diện rộng để đánh giá rủi ro với đối tượng học sinh đi bộ tại Việt Nam.

Phương pháp “Sàng lọc Dữ liệu lớn” mang lại hiệu quả cao trong việc xác định các trường học cần ưu tiên nhờ cách tiếp cận hệ thống, dựa trên bằng chứng. Bằng việc khai thác dữ liệu lớn, phương pháp này phát hiện được các mô hình và xu hướng mà các phương pháp truyền thống không thể nhìn thấy, từ đó đảm bảo nguồn lực được sử dụng hiệu quả hơn và quyết định chính sách được đưa ra tốt hơn.

Có thể là hình ảnh về ‎12 người, thiết bị chiếu sáng, cái bục và ‎văn bản cho biết '‎RAP AR.. FlsMe Thách thức trong việc xác định vị của tri tuệ nhân tạo (Al) cHm LQuả PHƯƠNG PHẨP SÁNG o IULO trường học và vai trò JNLNH rB Chi sổ F1: 89.72% Chi AisMe bao phú Độ chính xác/Độ SHARINGI GDATA SCREEHINU HEENINOESOL ESULTS .peh게 chinh xác: Tv dự น้อร่า มันกฐ trong ံ trung khớp ladu doen Đỏ bao 五國 கா்க்ச امدههه lệ mận với thực trong రిలక kến TRAP FLA‎'‎‎

Dự án “Tuổi trẻ và những cung đường biết nói – Giai đoạn 2” tiếp tục ứng dụng công nghệ trong việc thúc đẩy thay đổi và xây dựng môi trường an toàn cho học sinh tại các khu vực xung quanh trường học. Dự án được tài trợ bởi Google.org, trong khuôn khổ chương trình “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vì các mục tiêu toàn cầu” (AI for Global Goals) do Chương trình Đánh giá Đường bộ Quốc tế (iRAP), AIP Foundation, Anditi và Đại học Zagreb (Croatia) triển khai.

Xem thêm tại Website và Facebook của AIP Foundation.

—–

Đừng bỏ lỡ Hoạt động khác từ chúng mình nhé!