Trước đây, việc đánh giá rủi ro trong xây dựng phần lớn dựa vào kinh nghiệm chuyên gia, kết quả khảo sát và các phương pháp tính toán truyền thống. Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) mở ra khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn, nhận diện những biến động khó quan sát và hỗ trợ kỹ sư dự báo rủi ro thi công. Tuy nhiên, việc ứng dụng công nghệ này cũng đặt ra yêu cầu đổi mới phương thức quản lý, đào tạo nhân lực và thích ứng với môi trường làm việc số không chỉ trên thế giới, mà ngay tại các dự án xây dựng, hạ tầng của Việt Nam.

Từ công trường đến lòng đất

Tại các công trường hiện đại, lượng lớn dữ liệu được ghi nhận mỗi ngày từ thiết bị thi công, hệ thống quan trắc địa kỹ thuật, camera và cảm biến. Đặc biệt với công trình ngầm, những thay đổi về áp lực đất, mực nước ngầm hay độ lún của công trình lân cận có thể là tín hiệu cảnh báo rủi ro. Vấn đề không chỉ là thu thập dữ liệu, mà còn phải kịp thời nhận diện bất thường để có biện pháp xử lý.

AI đang mở ra nhiều khả năng ứng dụng trong lĩnh vực này. Thông qua phân tích dữ liệu quan trắc theo thời gian thực, công nghệ có thể hỗ trợ nhận diện xu hướng và đưa ra cảnh báo sớm. Trong bối cảnh Việt Nam đẩy mạnh phát triển đường sắt đô thị, đường sắt tốc độ cao và các dự án hạ tầng lớn, AI được kỳ vọng giúp kỹ sư kiểm soát rủi ro và tối ưu quá trình thi công.

Trên thế giới, nhiều ứng dụng đã được triển khai trong thực tế. Tại Singapore, Cơ quan Phát triển nhà ở (HDB) sử dụng camera tích hợp AI để phát hiện hành vi không an toàn và cảnh báo đến cán bộ giám sát. Từ tháng 1/2023, HDB yêu cầu các nhà thầu tham gia đấu thầu dự án nhà ở mới phải ứng dụng công nghệ phân tích video bằng AI. Tại Việt Nam, công nghệ này cũng đang từng bước được nghiên cứu, ứng dụng trong xử lý bản vẽ, tính toán khối lượng và quản lý dự án.

Không chỉ hỗ trợ quản lý công trường, AI còn mở ra khả năng giải quyết một trong những bài toán khó của ngành xây dựng: dự báo biến động nền đất. Đây là hướng nghiên cứu thu hút sự quan tâm của giới khoa học địa kỹ thuật, nhằm nâng cao độ chính xác trong tính toán và kiểm soát rủi ro công trình.

AI có thể dự báo những gì dưới lòng đất?

Không giống các cấu kiện bê tông, thép được chế tạo theo thông số thiết kế, nền đất tự nhiên thay đổi theo từng khu vực, thậm chí giữa các vị trí trong cùng công trường. Để tính toán độ lún, chuyển vị hay độ ổn định của nền, kỹ sư phải dựa vào khảo sát, thí nghiệm và quan trắc. Tuy nhiên, các hố khoan chỉ cung cấp thông tin tại những điểm nhất định, trong khi điều kiện thực tế có thể biến đổi khi thi công.

AI bổ sung cho phương pháp truyền thống bằng khả năng phân tích nhiều nguồn dữ liệu và tìm ra các mối liên hệ khó nhận biết. Chẳng hạn, với máy đào hầm TBM, dữ liệu về lực đẩy, tốc độ quay đầu cắt và điều kiện địa chất có thể được sử dụng để dự báo tốc độ tiến đào. Nhận thấy tiềm năng này, Hội Cơ học đất và Địa kỹ thuật công trình Quốc tế (ISSMGE) đã thành lập Ủy ban kỹ thuật TC309 về Học máy và Dữ liệu lớn, thúc đẩy ứng dụng công nghệ vào giải quyết các bài toán địa kỹ thuật.

Theo GS. Gang Zheng, Phó hiệu trưởng Đại học Thiên Tân (Trung Quốc), dự báo biến động nền đất luôn là thách thức do điều kiện địa chất phức tạp và dữ liệu khảo sát hạn chế. Ông nghiên cứu ứng dụng AI kết hợp dữ liệu khảo sát với kết quả mô phỏng trên máy tính, nhằm nâng cao độ chính xác khi dự báo độ lún, biến dạng nền đất và hỗ trợ lựa chọn phương án thiết kế.

Các nghiên cứu tập trung vào công trình đào sâu và mái dốc, trong đó có ứng dụng hệ thống cảnh báo sớm thông minh tại một công trình đào đất ở Hàng Châu (Trung Quốc). Kết quả cho thấy tiềm năng của AI trong nâng cao độ tin cậy của dự báo, phát hiện biến động bất thường và hỗ trợ bảo đảm an toàn thi công.

Đưa AI từ nghiên cứu đến thực tiễn xây dựng

Việt Nam không đứng ngoài xu hướng này. Năm 2018, Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải ra mắt nhóm nghiên cứu Địa kỹ thuật và Trí tuệ nhân tạo (GEOAI). Một nghiên cứu công bố năm 2019 có sự tham gia của các nhà khoa học trong nước đã sử dụng 163 mẫu đất tại Việt Nam để phát triển mô hình AI dự báo hệ số cố kết của đất yếu – thông số quan trọng khi đánh giá quá trình lún theo thời gian.

Khi các đô thị ngày càng dày đặc công trình và nhu cầu khai thác không gian ngầm tăng lên, kết hợp dữ liệu khảo sát, quan trắc với mô hình AI có thể giúp kỹ sư phát hiện sớm bất thường. Tuy nhiên, AI không phải “lời giải tự động”. Dữ liệu thiếu hoặc sai lệch có thể dẫn đến dự báo thiếu tin cậy, vì vậy kết quả vẫn cần được kiểm chứng bằng mô hình kỹ thuật, quan trắc thực tế và đánh giá của chuyên gia.

Từ thực tiễn tham gia thi công các công trình hạ tầng lớn, trong đó có hạng mục hầm ngầm tuyến metro Nhổn – ga Hà Nội, Tập đoàn FECON cũng nhận thấy tiềm năng của AI trong phân tích dữ liệu địa kỹ thuật, dự báo rủi ro và quản lý thi công. Đây được xem là hướng công nghệ cần tiếp tục nghiên cứu để từng bước ứng dụng vào thực tế. Không chỉ quan tâm đến nhu cầu đổi mới công nghệ của doanh nghiệp, FECON còn mong muốn đưa vấn đề này ra trao đổi tại các diễn đàn khoa học quốc tế, tiếp cận những nghiên cứu mới và kinh nghiệm từ các chuyên gia hàng đầu thế giới.

GEOTEC HANOI 2026 dự kiến tổ chức từ ngày 26 - 27/11 tại Trung tâm Hội nghị Quốc gia.

Đây cũng là một trong những lý do ứng dụng AI trong địa kỹ thuật được lựa chọn là chủ đề mới tại Hội nghị quốc tế lần thứ 6 về Địa kỹ thuật vì sự phát triển hạ tầng bền vững – GEOTEC HANOI 2026, bên cạnh một chủ đề mới khác là địa kỹ thuật phục vụ đường sắt tốc độ cao.

Diễn ra ngày 26 - 27/11 tại Trung tâm Hội nghị Quốc gia, Hà Nội, hội nghị sẽ có tham luận chuyên sâu của GS. Gang Zheng về ứng dụng AI nhằm giải quyết những bài toán phức tạp và bất định trong địa kỹ thuật.

Hội nghị do Tập đoàn FECON phối hợp với Hội Cơ học đất và Địa kỹ thuật công trình Việt Nam (VSSMGE) và Hội Cơ học đất và Địa kỹ thuật công trình Trung Quốc (CISMGE) tổ chức, dưới sự bảo trợ của Hội Cơ học đất và Địa kỹ thuật công trình Quốc tế (ISSMGE) và Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NIC).

Khi các công trình ngày càng lớn và phức tạp, giá trị của AI không chỉ ở tốc độ xử lý dữ liệu mà còn ở khả năng hỗ trợ kỹ sư dự báo và ra quyết định có cơ sở hơn. Việc tiếp tục nghiên cứu, kiểm chứng và từng bước ứng dụng công nghệ này sẽ góp phần nâng cao an toàn, chất lượng và tính bền vững của hạ tầng.