TCTM – Bài viết này sẽ giúp chúng ta hiểu rõ sự kết hợp giữa thang máy và trí tuệ nhân tạo, nêu bật những lợi ích, thách thức và tiềm năng phát triển trong tương lai trong lĩnh vực này.
Thang máy đã cách mạng hóa phương thức di chuyển theo phương thẳng đứng, cho phép di chuyển dễ dàng và hiệu quả hơn trong các tòa nhà, giúp thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Với sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ, thang máy hiện đang tích hợp các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao chức năng và cải thiện trải nghiệm của người sử dụng thang máy.
Bài viết này sẽ phân tích cách AI có thể cải thiện hiệu quả, tăng cường sự an toàn và tập trung vào trải nghiệm của người dùng và để thấy được điều này chúng ta sẽ xem xét từng mục sau:
Thang máy được trang bị hệ thống AI có thể tự theo dõi hiệu suất của thang máy, cho phép dự đoán trước các dấu hiệu để ngăn ngừa sự cố và giảm thời gian xử lý. Thuật toán AI phân tích dữ liệu từ cảm biến và chỉ rõ ra các cảnh báo trước cho biết các vấn đề tiềm ẩn, cho phép các nhóm bảo trì chủ động giải quyết các vấn đề.
Kết hợp với AI, các máy móc được học thậm chí còn tư vấn cho các kỹ thuật viên về nguyên nhân và giải pháp.
AI giúp tối ưu hóa hoạt động của thang máy bằng cách phân tích các lịch trình của người sử dụng, dữ liệu lịch sử và thông tin thời gian thực. Điều này cho phép điều chỉnh lịch trình thang máy, giảm thiểu thời gian chờ và tối đa hóa hiệu quả, đặc biệt là ở các tòa nhà cao tầng hoặc khu vực đông đúc.
Công nghệ Digital Twins là sự mô phỏng kỹ thuật số của một đối tượng vật lý, quy trình, dịch vụ hoặc môi trường hoạt động và trông giống như bản sao của nó trong thế giới thực.
Có thể hiểu Digital Twins như là chiếc cầu nối giữa thế giới thực và không gian số. Các thiết bị vật lý được trang bị một hệ thống cảm biến để theo dõi các thông số hoạt động, tình trạng vận hành, vị trí, và các yếu tố quan trọng khác. Các cảm biến này được kết nối với nền tảng đám mây, nơi các dữ liệu sẽ được thu thập, lưu trữ, xử lý, và phân tích.
Công nghệ bản sao kỹ thuật số đã được nhiều doanh nghiệp ứng dụng vào trong khâu thiết kế và sản xuất thang máy
Khi ứng dụng vào lĩnh vực thang máy, mô hình kỹ thuật số sẽ mô phỏng lại hoạt động, hiệu suất và đặc điểm của hệ thống thang máy thực trong môi trường máy tính. Từ đó, công nghệ này sẽ hỗ trợ cho công tác: giám sát thời gian thực, bảo trì trong dự đoán, khắc phục sự cố từ xa; tối ưu hóa sản xuất và quản lý vòng đời của thang máy.
Ngoài ra, công nghệ bản sao kỹ thuật số cũng có thể ứng dụng cho công tác đào tạo – giáo dục; sản xuất – thiết kế; hoặc thử nghiệm an toàn,…
Hệ thống giám sát hỗ trợ AI trong thang máy có thể phát hiện vấn đề đáng ngờ hoặc nguy cơ tiềm ẩn về an toàn, chẳng hạn như quá đông người, phá hoại hoặc truy cập trái phép. Các hệ thống này có thể gửi cảnh báo theo thời gian thực đến nhân viên an ninh tòa nhà hoặc nhân viên khẩn cấp, đảm bảo phản ứng nhanh chóng với mọi sự cố.
Thuật toán AI có thể phân tích các tình huống khẩn cấp trong thang máy, chẳng hạn như mất điện hoặc kẹt thang máy, và cung cấp hướng dẫn cho hành khách. Hệ thống AI có thể kết nối với hệ thống quản lý tòa nhà, dịch vụ khẩn cấp hoặc thậm chí là điện thoại thông minh cá nhân để cung cấp thông tin và hướng dẫn quan trọng, tạo điều kiện cho phản ứng an toàn và phối hợp.
Ứng dụng nhận diện khuôn mặt và điều khiển bằng giọng nói đang ngày càng phổ biến trong ngành thang máy.
Ứng dụng AI cùng công nghệ nhận dạng sinh trắc học là nền tảng để giúp cá nhân hóa trải nghiệm người dùng bằng cách nhận diện gương mặt, giọng nói, phân tích dữ liệu và sở thích của người dùng. Chẳng hạn như tự động điều chỉnh ánh sáng, âm nhạc, hoặc điểm đến,…
Song song, công nghệ này còn tăng cường bảo mật và thay thế các phương pháp kiểm soát an ninh cũ (thẻ từ, mật mã an ninh, chìa khóa vật lý,…) bằng các đặc điểm sinh học riêng biệt của từng cá nhân.
Như đã phân tích, thang máy được trang bị thuật toán AI cùng nhận dạng sinh trắc học có thể tối ưu hóa lộ trình của người sử dụng, dựa trên dữ liệu lịch sử di chuyển. Điều này đảm bảo hành khách đến được tầng mong muốn với thời gian dừng và chờ tối thiểu, mang đến trải nghiệm được cá nhân hóa và hiệu quả hơn.
Đặc biệt trong tòa nhà, kiểm soát điểm đến dựa trên phân tích AI sẽ hỗ trợ phân luồng điểm đến, giúp tối ưu hóa hệ thống giao thông của tòa nhà.
AI có thể kích hoạt điều khiển bằng giọng nói trong thang máy, cho phép hành khách tương tác tự nhiên với hệ thống như một trợ lý ảo. Công nghệ nhận dạng giọng nói kết hợp với xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể diễn giải các lệnh, trả lời các câu hỏi và cung cấp thông tin có liên quan, tạo ra trải nghiệm thân thiện với người dùng và trực quan.
Việc ứng dụng AI vào thang máy mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng đặt ra thách thức lớn về bảo mật dữ liệu khách hàng. Việc thu thập và phân tích dữ liệu cá nhân đòi hỏi các doanh nghiệp phải có những biện pháp bảo vệ chặt chẽ để đảm bảo quyền riêng tư của người dùng. Ngoài ra, khi các tính năng được cá nhân hóa, các thuật toán AI cần được thiết kế để tránh thiên vị, phân biệt đối xử giữa các người dùng.
