Trí tuệ nhân tạo tạo sinh của vạn vật (GAIoT) cho các đô thị thông minh bền vững: Tăng cường nhận thức, tối ưu tài nguyên, lưu lượng mạng, an ninh mạng và phát hiện bất thường nhằm nâng cao hiệu quả môi trường

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh của vạn vật (GAIoT) cho các đô thị thông minh bền vững: Tăng cường nhận thức, tối ưu tài nguyên, lưu lượng mạng, an ninh mạng và phát hiện bất thường nhằm nâng cao hiệu quả môi trường

Generative AI of Things for Sustainable Smart Cities: Synergizing Cognitive Augmentation, Resource Efficiency, Network Traffic, Cybersecurity, and Anomaly Detection for Environmental Performance

SHARE COMMENTS

1 – GIỚI THIỆU

Trí tuệ nhân tạo của vạn vật (AIoT) đã nổi lên như một công nghệ then chốt thúc đẩy tính bền vững môi trường trong phát triển đô thị thông minh. Tuy nhiên, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) vào hệ sinh thái AIoT vẫn chưa được khai thác sâu. Các mô hình tạo sinh như GAN, VAE, Mô hình Khuếch tán (Diffusion Models), Transformer và các kiến trúc lai có thể cải thiện mạnh mẽ khả năng nhận thức tình huống, tối ưu hệ thống, tính tự chủ và khả năng thích ứng trong môi trường đô thị phức tạp.

AIoT hiện vẫn đối mặt với các thách thức như thiếu hụt và mất cân bằng dữ liệu, chất lượng dữ liệu kém, và hạn chế trong nhận thức theo ngữ cảnh. Nghiên cứu này xem xét cách mà GenAI có thể tăng cường các chức năng của AIoT trong năm lĩnh vực: tăng cường nhận thức, hiệu quả tài nguyên, lưu lượng mạng, an ninh mạng và phát hiện bất thường, qua đó cải thiện hiệu suất môi trường của các thành phố thông minh bền vững.

Tại lớp vận hành, việc tích hợp GenAI giúp tăng hiệu quả đô thị, khả năng tự thích ứng và khả năng phục hồi nhờ tối ưu tài nguyên, giảm tắc nghẽn mạng, phát hiện và xử lý bất thường sớm, đồng thời bảo vệ hệ thống trước các rủi ro an ninh. Ở lớp môi trường, những cải tiến này mang lại lợi ích sinh thái rõ rệt, thúc đẩy khả năng vận hành tự chủ, nhận thức ngữ cảnh và thích ứng linh hoạt, góp phần củng cố nền tảng bền vững cho đô thị thông minh.

Khung khái niệm được đề xuất của nghiên cứu tích hợp GenAI với AIoT, nhấn mạnh sự cộng hưởng giữa các lĩnh vực chức năng chính, qua đó hình thành một hệ sinh thái đô thị thông minh thông minh hơn, tiết kiệm tài nguyên hơn, an toàn và tự chủ hơn.

2 – MÔ TẢ HỆ THỐNG

Hệ thống Trí tuệ nhân tạo tạo sinh của vạn vật (GAIoT) được mô tả như một mô hình hội tụ mở rộng giữa Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) và Trí tuệ nhân tạo của vạn vật (AIoT), trong đó các mô hình tạo sinh được nhúng vào cấu trúc của AIoT nhằm nâng cao năng lực nhận thức, khả năng học thích ứng và khả năng tự vận hành của các hệ thống đô thị thông minh. GAIoT được xây dựng trên nền tảng của các lớp công nghệ gồm cảm biến vật lý, xử lý thông minh, và phân tích dữ liệu phân tán, tạo thành một cấu trúc có thể tự học, tự hiệu chỉnh và tự cải thiện hiệu quả hoạt động trong thời gian thực.

Ở cấp độ nền tảng, Internet vạn vật (IoT) đảm nhận vai trò thu thập dữ liệu từ các môi trường đô thị thông qua hàng loạt cảm biến, thiết bị đầu cuối, và hệ thống truyền dẫn. Lớp AIoT sử dụng các mô hình học máy (Machine Learning – ML) và học sâu (Deep Learning – DL) để phân tích, dự đoán và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu cảm biến. GAIoT tiến thêm một bước bằng cách tích hợp các mô hình tạo sinh như Mạng đối nghịch sinh (GANs), Bộ tự mã biến thiên (VAEs), Mô hình khuếch tán (Diffusion Models), Kiến trúc Transformer, và các mô hình lai, giúp hệ thống không chỉ phản ứng với dữ liệu sẵn có mà còn có thể tự sinh ra dữ liệu mới, mô phỏng kịch bản, và dự đoán hành vi hệ thống trong điều kiện chưa từng gặp.

Nhờ khả năng sinh dữ liệu tổng hợp và tái tạo các tình huống vận hành, GAIoT khắc phục được những hạn chế cố hữu của AIoT truyền thống như thiếu dữ liệu, dữ liệu mất cân bằng hoặc không đầy đủ, đồng thời cho phép mô phỏng các trạng thái hệ thống trong điều kiện không chắc chắn. Hệ thống này còn được hỗ trợ bởi các công nghệ tính toán biên (Edge Computing) và học liên kết (Federated Learning), giúp xử lý dữ liệu ngay tại nguồn phát sinh, giảm độ trễ, tăng cường quyền riêng tư, tiết kiệm năng lượng và nâng cao độ tin cậy của mạng lưới đô thị thông minh.

Ở mức vận hành, GAIoT hoạt động theo mô hình đa tầng, trong đó tầng thu thập đảm nhận vai trò giám sát môi trường vật lý, tầng phân tích thực hiện nhận dạng mẫu và dự báo, còn tầng tạo sinh đảm nhiệm việc tổng hợp dữ liệu, mô phỏng kịch bản, và sinh phản hồi tự động. Kết quả là một hệ sinh thái đô thị thông minh có khả năng tự học, tự thích ứng, và tự ra quyết định trong bối cảnh phức tạp, hướng đến mục tiêu tối ưu hóa hiệu suất môi trường, giảm thiểu tiêu thụ năng lượng và nâng cao độ bền vững toàn hệ thống.

3 – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp tổng quan tài liệu có chủ đề (Thematic Literature Review) dựa trên hướng dẫn của PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) nhằm đảm bảo tính khoa học, hệ thống và khả năng tái lập. Phương pháp này được lựa chọn vì có khả năng tổng hợp và phân tích tri thức trong các lĩnh vực liên ngành, đặc biệt là khi nghiên cứu liên quan đến các công nghệ phức tạp như GenAI, AIoT, GIoT và các đô thị thông minh bền vững.

Quy trình nghiên cứu bao gồm các bước: xác định phạm vi và từ khóa tìm kiếm, sàng lọc tài liệu theo tiêu chí liên quan, đánh giá chất lượng nguồn, và tổng hợp các chủ đề nổi bật. Dữ liệu được thu thập từ bốn cơ sở dữ liệu học thuật chính là Scopus, Web of Science, ScienceDirect và Google Scholar. Các từ khóa được tổ hợp theo nhóm chủ đề như “Generative AI”, “Artificial Intelligence of Things”, “Sustainable Smart Cities”, “Cybersecurity”, “Anomaly Detection”, “Federated Learning” và “Resource Efficiency”.

Phân tích theo chủ đề cho phép nhận diện các mẫu hình, xu hướng và mối liên kết khái niệm giữa các nghiên cứu hiện có, từ đó hình thành khung lý thuyết mới cho GAIoT. Phương pháp này không chỉ làm rõ các nền tảng công nghệ và lý thuyết mà còn xác định được các lỗ hổng nghiên cứu trong việc tích hợp trí tuệ tạo sinh vào AIoT. Kết quả phân tích được tổ chức theo sáu lĩnh vực then chốt gồm tăng cường nhận thức, tối ưu tài nguyên, mô hình hóa lưu lượng mạng, an ninh mạng, phát hiện bất thường, và liên kết cộng hưởng giữa các miền chức năng.

Phần lớn các nghiên cứu được xem xét đều chỉ ra rằng GAIoT có thể nâng cao năng lực tự thích ứng, tính tự chủ và hiệu quả môi trường của đô thị thông minh. Việc tổng hợp các kết quả này giúp tác giả xây dựng một khung khái niệm nhiều lớp, mô tả cách các mô hình tạo sinh có thể được tích hợp đồng bộ trong toàn bộ chu trình dữ liệu – từ thu thập, học tập, dự đoán, đến ra quyết định – nhằm đạt được hiệu quả môi trường tối ưu trong bối cảnh đô thị bền vững.

4 – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả tổng hợp cho thấy rằng việc tích hợp các mô hình GenAI vào hệ sinh thái AIoT đã tạo ra bước tiến quan trọng trong việc phát triển các đô thị thông minh bền vững. Ở cấp độ nhận thức, GAIoT cho phép hệ thống mở rộng khả năng hiểu biết bối cảnh, mô phỏng và học hỏi liên tục từ dữ liệu đa nguồn, qua đó nâng cao tính chính xác của dự báo và tính thích ứng trong điều kiện thay đổi nhanh. Các mô hình như GAN và VAE được chứng minh có khả năng tái tạo dữ liệu cảm biến bị thiếu, đồng thời mô phỏng các tình huống môi trường cực đoan giúp hệ thống có thể chuẩn bị và phản ứng chủ động trước các biến cố tiềm tàng.

Về hiệu quả tài nguyên, nghiên cứu cho thấy GAIoT kết hợp với học liên kết có thể tối ưu hóa việc phân bổ năng lượng và giảm thiểu phát thải carbon trong mạng IoT. Các mô hình tạo sinh giúp giảm nhu cầu truyền tải dữ liệu lớn giữa các nút mạng, nhờ đó giảm tiêu hao năng lượng, giảm độ trễ truyền thông và duy trì tính riêng tư của người dùng. Trong bối cảnh quản lý năng lượng và tài nguyên đô thị, GenAI giúp các hệ thống tự điều chỉnh chiến lược vận hành dựa trên mô phỏng và dự báo liên tục, từ đó gia tăng hiệu suất năng lượng và kéo dài tuổi thọ thiết bị.

Kết quả nghiên cứu cũng khẳng định vai trò của GAIoT trong lĩnh vực an ninh mạng. Các kiến trúc GAN, VAE và Transformer được sử dụng để nâng cao khả năng phát hiện xâm nhập, quản lý độ tin cậy và phản ứng linh hoạt với các mối đe dọa mới trong môi trường kết nối 6G. Các hệ thống học phân tán cho phép phát hiện và đối phó tấn công mà không cần chia sẻ dữ liệu nhạy cảm, qua đó bảo đảm tính an toàn và tuân thủ quyền riêng tư. Bên cạnh đó, việc áp dụng các mô hình tạo sinh trong mô phỏng lưu lượng mạng và phát hiện bất thường đã mang lại hiệu quả vượt trội trong việc xử lý dữ liệu mất cân bằng, phát hiện sớm các sai lệch và ngăn ngừa sự cố hệ thống.

Một điểm nổi bật khác là sự kết hợp của GAIoT với mô hình học khuếch tán (Diffusion Models) và Transformer, giúp cải thiện đáng kể độ chân thực của dữ liệu mô phỏng mạng và tăng khả năng thích ứng của hệ thống trong môi trường thời gian thực. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy các mô hình lai như DCGAN–BiLSTM đạt độ chính xác gần tuyệt đối trong phát hiện tấn công mạng, chứng tỏ tính ưu việt của kiến trúc lai tạo sinh trong việc đảm bảo an toàn và tính ổn định vận hành.

Nhìn tổng thể, kết quả nghiên cứu khẳng định rằng GAIoT không chỉ cải thiện khả năng vận hành và tối ưu năng lượng của đô thị thông minh, mà còn góp phần trực tiếp vào việc nâng cao hiệu suất môi trường thông qua quản lý tài nguyên hiệu quả, bảo vệ hệ sinh thái dữ liệu và tăng cường tính tự phục hồi của các hạ tầng đô thị.

5 – KẾT LUẬN

Nghiên cứu kết luận rằng Trí tuệ nhân tạo tạo sinh của vạn vật (GAIoT) là một hướng tiếp cận đột phá cho việc phát triển các đô thị thông minh bền vững, khi nó cho phép hệ thống đô thị trở nên thông minh hơn, tự chủ hơn và thích ứng tốt hơn với các biến động môi trường. Sự hội tụ của GenAI và AIoT tạo nên một hệ sinh thái có khả năng học tập liên tục, tự mô phỏng, và tự điều chỉnh, nhờ đó tối ưu hóa hiệu quả năng lượng, nâng cao an ninh mạng và tăng cường khả năng phục hồi của hạ tầng đô thị.

Khung khái niệm được đề xuất trong bài thể hiện rõ mối liên hệ cộng hưởng giữa năm miền chức năng – nhận thức, hiệu quả tài nguyên, lưu lượng mạng, an ninh mạng và phát hiện bất thường – cùng nhau hình thành nền tảng vận hành thống nhất cho GAIoT. Ở lớp vận hành, các cải thiện này giúp giảm tiêu thụ năng lượng, tăng độ bền hệ thống, phát hiện và ngăn chặn sự cố sớm. Ở lớp môi trường, những tiến bộ vận hành này lan tỏa thành lợi ích sinh thái cụ thể, như giảm phát thải khí nhà kính và tối ưu hóa sử dụng tài nguyên.

Tuy nhiên, tác giả cũng chỉ ra nghịch lý bền vững – việc huấn luyện và vận hành các mô hình tạo sinh quy mô lớn tiêu tốn năng lượng đáng kể. Để đảm bảo tính bền vững thực sự, cần kết hợp các chiến lược như tối ưu hóa mô hình, học liên kết tiết kiệm năng lượng, sử dụng hạ tầng điện toán xanh và nguồn năng lượng tái tạo. Tương lai của GAIoT vì thế không chỉ nằm ở năng lực công nghệ mà còn ở khả năng điều hòa giữa trí tuệ nhân tạo, hiệu quả năng lượng và trách nhiệm môi trường.

Nghiên cứu này đóng góp một khung lý thuyết toàn diện và định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo, nhấn mạnh rằng GAIoT sẽ là nền tảng quan trọng để kiến tạo các đô thị có năng lực tự học, tự vận hành, và tự thích ứng – những đặc trưng cốt lõi của một đô thị thông minh bền vững thế hệ mới.