## Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ viễn thông, việc đảm bảo chất lượng các cột phát sóng di động (BTS) đóng vai trò then chốt trong việc duy trì và nâng cao chất lượng dịch vụ mạng. Việt Nam hiện có khoảng 151,2 triệu thuê bao di động, với các trạm BTS được lắp đặt trên các tháp cao từ 36 đến 60 mét, thậm chí trên các địa hình hiểm trở như núi cao, nóc nhà cao tầng. Việc kiểm tra, bảo dưỡng các cột BTS hiện nay chủ yếu được thực hiện thủ công, gây ra nhiều rủi ro về an toàn lao động và tốn kém thời gian, chi phí. 

Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp thiết bị bay không người lái (drone) để đánh giá chất lượng các cột BTS tại Thanh Hóa, nhằm giảm thiểu rủi ro, nâng cao hiệu quả kiểm tra và quản lý. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các trạm BTS thuộc quản lý của Viễn thông Thanh Hóa trong khoảng thời gian gần đây, với trọng tâm là quy trình kiểm tra, bảo dưỡng và quản lý thông tin liên quan.

Giải pháp đề xuất không chỉ giúp quan sát toàn diện khu vực trạm BTS mà còn phát hiện nhanh các hư hỏng trên thiết bị, dây dẫn mà không cần cắt điện. Việc áp dụng AI giúp tự động phân tích hình ảnh, nhận dạng thiết bị và hư hỏng, từ đó nâng cao độ chính xác và tiết kiệm thời gian xử lý dữ liệu. Đây là bước tiến quan trọng trong việc hiện đại hóa công tác bảo trì, bảo dưỡng BTS, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ viễn thông tại Thanh Hóa.

## Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

### Khung lý thuyết áp dụng

- **Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo và học sâu (Deep Learning):** Áp dụng các mô hình học sâu để nhận dạng và phân loại hình ảnh thiết bị BTS, phát hiện các điểm bất thường như rỉ sét, hư hỏng dây dẫn.
- **Mô hình hệ thống quản lý thông tin phân tầng:** Kiến trúc hệ thống gồm tầng lưu trữ, xử lý dữ liệu, ứng dụng và người dùng, đảm bảo quản lý dữ liệu hiệu quả và phân quyền truy cập phù hợp.
- **Lý thuyết về thiết bị bay không người lái (Drone):** Nghiên cứu các loại drone phổ biến, tính năng kỹ thuật, khả năng bay tự động và thu thập dữ liệu hình ảnh phục vụ kiểm tra BTS.
- **Quy trình kiểm tra và bảo dưỡng BTS:** Áp dụng các quy định của Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam về chu kỳ và nội dung kiểm tra bảo dưỡng, đảm bảo an toàn và hiệu quả.

### Phương pháp nghiên cứu

- **Nguồn dữ liệu:** Thu thập dữ liệu hình ảnh từ drone tại các trạm BTS thuộc Viễn thông Thanh Hóa; dữ liệu lịch sử kiểm tra, bảo dưỡng; tài liệu pháp luật và quy trình kỹ thuật liên quan.
- **Phương pháp phân tích:** Sử dụng kỹ thuật học sâu để xử lý và nhận dạng hình ảnh, phân tích dữ liệu kiểm tra để đánh giá chất lượng thiết bị; xây dựng mô hình quản lý thông tin và ứng dụng phần mềm hỗ trợ.
- **Cỡ mẫu và chọn mẫu:** Lựa chọn các trạm BTS đại diện tại Thanh Hóa với đa dạng địa hình và loại cột BTS để khảo sát; sử dụng các drone Inspire 2 và Phantom 4 với thời gian bay từ 25-35 phút phù hợp cho khảo sát.
- **Timeline nghiên cứu:** Nghiên cứu lý thuyết và khảo sát thực tế trong 6 tháng đầu; phát triển và thử nghiệm hệ thống trong 6 tháng tiếp theo; đánh giá và hoàn thiện trong 3 tháng cuối.

## Kết quả nghiên cứu và thảo luận

### Những phát hiện chính

- **Hiệu quả thu thập dữ liệu:** Drone Inspire 2 và Phantom 4 cho phép thu thập hình ảnh chất lượng cao với độ phân giải lên đến 4K, thời gian bay trung bình 28-35 phút, giúp khảo sát toàn diện các cột BTS trong một lần bay.
- **Độ chính xác nhận dạng thiết bị:** Mô hình AI học sâu đạt độ chính xác sơ bộ trên 85% trong việc phát hiện các hư hỏng như rỉ sét, đứt dây, hư hỏng phụ kiện trên cột BTS, giảm thiểu sai sót so với đánh giá thủ công.
- **Tiết kiệm thời gian và chi phí:** So với phương pháp kiểm tra thủ công mất từ 1,5-2 tiếng cho một cột BTS, giải pháp drone kết hợp AI giảm thời gian kiểm tra xuống còn khoảng 30 phút, tiết kiệm chi phí vận hành và giảm rủi ro tai nạn lao động.
- **Quản lý thông tin hiệu quả:** Hệ thống quản lý thông tin phân quyền cho phép theo dõi lịch sử kiểm tra, báo cáo nhanh chóng và chính xác, hỗ trợ lãnh đạo ra quyết định kịp thời.

### Thảo luận kết quả

Việc ứng dụng drone và AI đã giải quyết được nhiều hạn chế của phương pháp kiểm tra truyền thống như nguy cơ tai nạn khi leo trèo, thời gian kiểm tra kéo dài và độ chính xác phụ thuộc vào kinh nghiệm kỹ thuật viên. Kết quả nghiên cứu phù hợp với các báo cáo ngành về xu hướng ứng dụng công nghệ 4.0 trong quản lý hạ tầng viễn thông. Dữ liệu thu thập có thể được trình bày qua biểu đồ thời gian kiểm tra, bảng so sánh độ chính xác nhận dạng và dashboard tổng hợp tình trạng các trạm BTS, giúp trực quan hóa hiệu quả giải pháp. Tuy nhiên, việc nhận dạng tự động vẫn cần sự hiệu chỉnh từ chuyên gia trong các trường hợp phức tạp, cho thấy tiềm năng phát triển thêm các thuật toán AI nâng cao.

## Đề xuất và khuyến nghị

- **Triển khai rộng rãi drone và AI:** Khuyến nghị Viễn thông Thanh Hóa mở rộng sử dụng drone Inspire 2 và Phantom 4 kết hợp hệ thống AI để kiểm tra định kỳ các cột BTS, nhằm nâng cao hiệu quả và an toàn trong vòng 12 tháng tới.
- **Đào tạo nhân viên kỹ thuật:** Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về vận hành drone và sử dụng phần mềm quản lý thông tin cho kỹ thuật viên, đảm bảo khai thác tối đa công nghệ mới trong 6 tháng đầu triển khai.
- **Phát triển mô-đun AI nâng cao:** Đầu tư nghiên cứu và phát triển các mô-đun AI có khả năng nhận dạng đa dạng hư hỏng phức tạp hơn, cải thiện độ chính xác trên 95% trong 18 tháng tới.
- **Xây dựng hệ thống báo cáo tự động:** Thiết kế và tích hợp hệ thống báo cáo tự động, dashboard trực quan cho lãnh đạo và quản lý, giúp theo dõi tiến độ và chất lượng bảo dưỡng theo thời gian thực, hoàn thành trong 1 năm.
- **Hoàn thiện quy trình cấp phép bay drone:** Phối hợp với cơ quan chức năng để đơn giản hóa thủ tục cấp phép bay drone, đảm bảo tuân thủ pháp luật và thuận tiện cho hoạt động khảo sát.

## Đối tượng nên tham khảo luận văn

- **Các công ty viễn thông:** Nắm bắt công nghệ mới trong quản lý và bảo dưỡng hạ tầng BTS, giảm thiểu rủi ro và chi phí vận hành.
- **Nhà quản lý kỹ thuật:** Áp dụng hệ thống quản lý thông tin và báo cáo tự động để nâng cao hiệu quả giám sát và ra quyết định.
- **Chuyên gia công nghệ AI và drone:** Tham khảo mô hình ứng dụng thực tiễn, dữ liệu huấn luyện và kết quả thử nghiệm để phát triển các giải pháp tương tự.
- **Cơ quan quản lý nhà nước:** Hiểu rõ về quy trình, pháp lý và tiềm năng ứng dụng drone trong lĩnh vực viễn thông, từ đó xây dựng chính sách hỗ trợ phù hợp.

## Câu hỏi thường gặp

1. **Drone có thể thay thế hoàn toàn nhân viên kiểm tra không?**  
Drone và AI hỗ trợ thu thập và phân tích dữ liệu nhanh chóng, nhưng vẫn cần nhân viên kỹ thuật đánh giá và xử lý các trường hợp phức tạp, đảm bảo độ chính xác và an toàn.

2. **Thời gian bay của drone có đủ để kiểm tra toàn bộ cột BTS không?**  
Các drone Inspire 2 và Phantom 4 có thời gian bay từ 28-35 phút, đủ để khảo sát chi tiết một hoặc nhiều cột BTS trong một lần bay tùy theo địa hình.

3. **Độ chính xác của AI trong nhận dạng hư hỏng như thế nào?**  
Mô hình AI hiện đạt độ chính xác sơ bộ trên 85%, có thể cải thiện qua quá trình học và hiệu chỉnh từ người dùng, giúp giảm sai sót so với đánh giá thủ công.

4. **Quy trình cấp phép bay drone có phức tạp không?**  
Việc cấp phép được quản lý bởi Cục Tác chiến - Bộ Quốc phòng, thời gian xử lý hồ sơ khoảng 7-15 ngày, yêu cầu đầy đủ giấy tờ và tuân thủ quy định pháp luật.

5. **Giải pháp này có thể áp dụng cho các khu vực địa hình khó khăn không?**  
Drone có khả năng bay tự động, né tránh vật cản và thu thập dữ liệu ở các khu vực hiểm trở như núi cao, rừng sâu, giúp kiểm tra hiệu quả mà không cần tiếp cận trực tiếp.

## Kết luận

- Đã xây dựng thành công mô hình ứng dụng drone và trí tuệ nhân tạo để đánh giá chất lượng các cột BTS tại Thanh Hóa.  
- Giải pháp giúp giảm thiểu rủi ro lao động, tiết kiệm thời gian và chi phí kiểm tra so với phương pháp truyền thống.  
- Hệ thống quản lý thông tin phân quyền và báo cáo tự động hỗ trợ hiệu quả công tác giám sát và bảo dưỡng.  
- Mô hình AI nhận dạng thiết bị và hư hỏng đạt độ chính xác cao, có khả năng cải tiến qua thời gian.  
- Đề xuất triển khai rộng rãi, đào tạo nhân viên và phát triển công nghệ AI nâng cao trong các giai đoạn tiếp theo.  

Hành động tiếp theo là tiến hành thử nghiệm mở rộng và hoàn thiện hệ thống trong thực tế, đồng thời phối hợp với các cơ quan quản lý để đảm bảo tuân thủ pháp luật và phát huy tối đa hiệu quả ứng dụng công nghệ mới trong ngành viễn thông.