Việc ứng dụng AI, bản sao số mở ra hướng tiếp cận mới trong quản lý rủi ro sạt lở đường bộ. Thay vì chỉ xử lý khi đất đá đã tràn xuống mặt đường, cơ quan quản lý có thể theo dõi biến động, chủ động chuẩn bị phương án ứng phó.
Tiềm ẩn nhiều nguy cơ mất an toàn
Cuối năm 2025, một vụ sạt lở đất đá nghiêm trọng xảy ra trên quốc lộ 6, đoạn qua xã Mai Châu, tỉnh Phú Thọ, khiến 3 người chết, 2 người bị thương, giao thông trên tuyến tê liệt hoàn toàn.
Hiện trường vụ sạt lở trên quốc lộ 6 vào cuối năm 2025 làm nhiều người thương vong.
Quốc lộ 6 dài khoảng 480km, là tuyến giao thông huyết mạch kết nối vùng Tây Bắc với Đồng bằng Bắc Bộ. Tuyến đường có đặc điểm địa hình đồi núi phức tạp, nhiều đèo dốc, khúc cua, trượt lở mái dốc đất đá thường xuyên xảy ra.
Không chỉ quốc lộ 6, rất nhiều vụ sạt lở đã xảy ra gây thiệt hại về người và tài sản cho người dân sinh sống tại khu vực đồi núi, ta luy dương, ta luy âm dọc các tuyến quốc lộ, đường cao tốc.
PGS.TS Nguyễn Châu Lân, Trường Đại học GTVT Hà Nội cho biết, tại các khu vực miền núi, sạt lở rất dễ xảy ra. Nguyên nhân trực tiếp thường là mưa lớn kéo dài, việc khai phá - cắt xẻ sườn dốc và hệ thống khe nứt rất phức tạp.
Nguy cơ sạt lở do mưa có thể dự báo tốt hơn nhờ mạng lưới quan trắc mưa dày và các kỹ thuật dự báo mới. Trong khi đó, trượt đất, đá quy mô lớn lại ít phụ thuộc mưa mà liên quan đến cấu trúc địa chất và biến dạng tích lũy. Dù chỉ chiếm 15% số vụ, song lại gây ra hơn 85% thiệt hại.
Do vậy, ông Lân cho rằng công tác cảnh báo sớm thiên tai, nhất là sạt lở cần chính xác hơn. Nếu chỉ dựa vào các giải pháp công trình sẽ không đủ sức để phòng tránh hậu quả sạt lở. "Giải pháp quan trọng là "phòng và tránh" dựa trên khoa học, dữ liệu địa chất, công nghệ cùng hệ thống cảnh báo thời gian thực", ông Lân nói.
Từ chạy theo sự cố đến đi trước rủi ro
Ông Nguyễn Tiến Hồng, Phó Trưởng phòng tổ chức giao thông, Cục Đường bộ VN cho biết, hệ thống quốc lộ và cao tốc tại địa bàn các tỉnh miền núi có đặc điểm địa hình đồi núi phức tạp.
Yêu cầu đặt ra là nâng cao năng lực dự báo, cảnh báo sớm và chủ động ứng phó thay vì chỉ tập trung xử lý hậu quả sau khi sự cố xảy ra.
Ứng dụng khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số không còn là xu hướng mà đã trở thành yêu cầu cấp thiết. Trên nền tảng dữ liệu và công nghệ số, ngành đường bộ sẽ chuyển từ mô hình chạy theo sự cố sang mô hình đi trước rủi ro.
Cục trưởng Cục Đường bộ Việt Nam Bùi Quang Thái
Từ các sự cố cho thấy, yêu cầu bảo đảm an toàn khai thác đường miền núi không thể chỉ dựa vào việc tuần tra, phát hiện đất đá rơi hoặc xử lý sau khi ta luy đã sạt trượt. Quan trọng hơn là cần nhận diện được những mái dốc có nguy cơ mất ổn định, hiểu cơ chế hình thành khối trượt và xác định các điều kiện có thể kích hoạt sự cố.
Từ thực tế trên, Cục Đường bộ VN đang phối hợp với Trường Đại học GTVT Hà Nội và Công ty TNHH MTV Trắc địa Bản đồ thí điểm ứng dụng khoa học công nghệ và chuyển đổi số trong công tác bảo đảm an toàn khai thác quốc lộ 6.
Theo PGS.TS Nguyễn Châu Lân, trọng tâm của nhiệm vụ là kết hợp công nghệ khảo sát địa hình bằng thiết bị bay không người lái tích hợp LiDAR (UAV LiDAR), khảo sát địa vật lý, mô hình bản sao số và trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng hệ thống phân vùng, dự báo và cảnh báo sớm nguy cơ trượt lở mái dốc.
Công nghệ UAV LiDAR được sử dụng để thu thập dữ liệu địa hình có độ phân giải cao trên hành lang tuyến, xây dựng mô hình số độ cao, mô hình số bề mặt và cơ sở dữ liệu nền địa lý. Công nghệ này có khả năng thu nhận dữ liệu mặt đất dưới tán cây, hỗ trợ nhận diện những dấu hiệu địa hình bất thường như vách trượt, bậc trượt và khe nứt.
Tuy nhiên, dữ liệu bề mặt chưa đủ để đánh giá đầy đủ cơ chế mất ổn định của mái dốc. Vì vậy, đề xuất bổ sung khảo sát địa vật lý, khoan kiểm chứng và thí nghiệm nhằm xác định cấu trúc địa chất, điều kiện nước ngầm và các tham số cần thiết cho phân tích ổn định mái dốc.
Trên cơ sở dữ liệu thu thập được, mô hình bản sao số (Digital Twin) sẽ tái hiện điều kiện địa hình, địa chất và thủy văn của các mái dốc trọng điểm. Kết hợp với AI, hệ thống hướng tới xác định những khu vực dễ xảy ra trượt, lở, đồng thời đánh giá diễn biến nguy cơ theo lượng mưa và các điều kiện quan trắc.
Cụ thể, mô hình dự kiến phân vùng rủi ro thành 5 cấp, gồm: Rất cao, cao, trung bình, thấp và rất thấp. Khi lượng mưa quan trắc hoặc dự báo vượt ngưỡng được thiết lập, hệ thống có thể cập nhật cấp rủi ro tương ứng và phát cảnh báo. Đối với các vị trí nguy cơ cao, mô hình bản sao số còn cho phép mô phỏng quá trình thấm và ổn định mái dốc theo các kịch bản mưa, tính toán hệ số an toàn để hỗ trợ xác định thời điểm cần tăng cường giám sát.
Thí điểm trong 6 tháng
Ông Nguyễn Tiến Hồng cho biết, giải pháp không chỉ dừng ở việc lập bản đồ các khu vực có nguy cơ sạt lở, mà hướng tới xây dựng công cụ hỗ trợ quản lý, điều hành theo diễn biến thực tế. Dữ liệu địa hình, địa chất, lượng mưa và quan trắc hiện trường sẽ được tích hợp để đánh giá mức độ rủi ro, hỗ trợ cơ quan quản lý chủ động tổ chức giao thông, phân luồng và triển khai lực lượng ứng phó khi có sự cố.
Cùng với nhiệm vụ cảnh báo sạt lở, việc chuẩn hóa cơ sở dữ liệu an toàn giao thông đường bộ, tạo nền tảng cho chuyển đổi số trong quản lý, khai thác và bảo trì đường bộ cũng được thực hiện.
Phạm vi chuẩn hóa tập trung vào 5 nhóm đối tượng: Nút giao thông; hệ thống báo hiệu đường bộ; điểm mất an toàn giao thông, điểm đen và điểm tiềm ẩn tai nạn; kho bãi, vật tư dự phòng phục vụ phòng chống thiên tai; cơ sở cứu nạn, cứu hộ giao thông đường bộ.
Nền tảng số sẽ hỗ trợ theo dõi tình hình toàn tuyến, tiếp nhận báo cáo sự cố từ hiện trường, cập nhật hình ảnh và tọa độ, quản lý quá trình xử lý, đồng thời cung cấp thông tin phục vụ xây dựng phương án phân luồng, điều động lực lượng và phương tiện cứu hộ.
Nhiệm vụ chuẩn hóa cơ sở dữ liệu an toàn giao thông dự kiến thực hiện trong 6 tháng, từ tháng 8/2026 - 2/2027. Sau khi thí điểm sẽ tổng kết đánh giá và nhân rộng ra các tuyến quốc lộ, cao tốc khác.