Tên gọi nguyên gốc của ứng dụng này là Congestion Avoidance Dynamic Routing Engine (CADRE) và được dịch gần đúng là Thiết bị vạch lộ trình động tránh tắc nghẽn. Về mặt công nghệ, CADRE sử dụng một trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) để phân tích “nóng” các thông tin về tình hình giao thông hiện tại được cung cấp bởi các phương tiện tham gia giao thông nhờ một mạng GPS đặc biệt. Dưới đây là sơ đồ cấu trúc của hệ thống:
Dự án này là một thành quả của sự hợp tác giữa Đại học Portsmouth, Hội đồng hạt Hampshire (Anh), Phòng thí nghiệm nghiên cứu vận tải cùng các công ty ComSine, Smartcom Software và ViaMichelin.
CADRE có thể “cảm nhận” được tình trạng giao thông đang trở nên ì ạch và có nguy cơ tắc nghẽn. Sau đó nó “hướng dẫn” các phương tiện đang lưu thông trên đường bằng cách thông báo cho các lái xe ở khoảng cách từ 9 đến 16 km trước vị trí mà nó dự báo sẽ xảy ra tắc và “khuyên” các lái xe những việc cần làm khi còn có thể để tránh.
Phần mềm trí thông minh nhân tạo đã được xây dựng dựa trên lý thuyết Lôgic mờ (fuzzy logic) bắt chước cách suy luận của con người. Đây là sản phẩm của Viện nghiên cứu công nghiệp (IIR) thuộc Đại học Portmouth – nơi chuyên nghiên cứu các kỹ thuật ứng dụng trí thông minh nhân tạo trong công nghiệp.
Tiến sĩ David Brown, giám đốc IIR, cho biết: “Hệ thống này phân tích “nóng” các dữ liệu từ điều kiện giao thông hiện tại nên các lái xe sẽ nhận được sự chỉ dẫn cập nhật từng phút và có thể quyết định làm theo các lựa chọn được đưa ra. Nó được thiết kế để giúp các lái xe dễ dàng quyết định nên đi theo lộ trình nào và khi nào cần chuyển sang một con đường khác để tránh tắc nghẽn”.
Hệ thống này cũng quan tâm đến việc tốc độ giao thông thay đổi như thế nào qua từng giờ trong ngày, qua từng ngày trong tuần và cả trên từng tuyến đường riêng biệt. Điều này có nghĩa là thời gian của mỗi chuyến đi sẽ được “dự đoán” một cách chính xác hơn và các lộ trình tốt hơn được đưa ra trên cơ sở đã tính đến các điều kiện giao thông đặc trưng của tuyến đường đó tại thời điểm tham gia giao thông.
CADRE “đọc” liên tục các dữ liệu được gửi về từ các xe đang lưu thông trên đường. Nó sẽ tự phân tích đưa ra các dự đoán tốc độ cho hành trình ngắn và hành trình dài và liên tục thay đổi các tình huống để không ngừng cập nhật và mở rộng kho dữ liệu của hệ thống. Tiến sĩ Brown cho biết thêm: “Hiện tại việc vạch lộ trình mới được thực hiện với tiêu chí tìm ra quãng đường hoặc thời gian hành trình ngắn nhất. Nhưng trong tương lai hệ thống này sẽ dễ dàng được bổ sung thêm các tiêu chí khác như chi phí thấp nhất hay lượng khí thải CO2 thấp nhất”.
Hơn 2100 hành trình đã được thực hiện trên các tuyến đường quanh Hampshire nhằm cung cấp các dữ liệu cho quá trình phân tích. Các dữ liệu bổ sung về tốc độ được cung cấp bởi Cơ quan quản lý đường cao tốc Anh quốc (British Highways Agency). Tất cả tạo thành cơ sở dữ liệu nền tảng cho trí thông minh nhân tạo hoạt động.
Richard Walker đến từ Phòng thí nghiệm nghiên cứu vận tải – nguyên là một đơn vị nghiên cứu trực thuộc Bộ giao thông vận tải Anh. Ông đã cố vấn cho các nhà nguyên cứu về các nguồn dữ liệu và những phương pháp kiểm tra tốt nhất. Ông nói: “Hệ thống giao thông là một trong những động lực chính của nền kinh tế Anh với ngày càng nhiều ô tô trên đường. Một hệ thống như CADRE sẽ là một công cụ quý giá để duy trì giao thông hiệu quả”.
Trong tương lai, hệ thống này sẽ được mở rộng lắp đặt trên những chiếc phà, tàu hỏa và thậm chí cả máy bay, giúp hành khách có thể kiểm tra các giờ xuất bến khác nhau để có thể ước đoán được thời gian tốt nhất và lộ trình cho chuyến đi. CADRE chỉ có thể chính thức có mặt trên thị trường trong khoảng 18 tháng nữa.
Các đối tác về kỹ thuật của Đại học Portsmouth, như ComSine và Smartcom Software là các nhà chuyên nghiệp về phát triển phần mềm và các hệ thống cho thông tin di động, thông tin địa lý và dẫn đường.
Dự án này được tài trợ bởi Cơ quan phát triển vùng đông nam Anh (SEEDA) và là một phần của Cương lĩnh đổi mới của chính phủ đối với các hệ thống giao thông thông minh.