Vroeë toetse van 'n nuwe masjienleerstelsel deur Google het 'n mate van belofte getoon om verkeerseinpatrone te verbeter. Die Green Light-projek modelleer verkeerspatrone om optimale verkeersligvolgordes te verskaf deur masjienleer en kunsmatige intelligensie te gebruik. Volgens Scientific American, het vroeë eksperimente gelei tot ietwat verbeterde verkeersvloei op sommige oorbelaste roetes in Seattle. Die vervoerowerhede in Seattle het verklaar dat Green Light bekende verstikkingsplekke geverifieer het, gehelp het om verkeersknelnekke op te spoor en praktiese aanbevelings aangebied het.
Google se Green Light-proefprogram, wat in die herfs van 2023 bekendgestel is, word in verkeersswaar metropole soos Rio de Janeiro en Kolkata, sowel as in Seattle en twaalf ander stede, insluitend Hamburg, getoets. Tydens hierdie eksperimente word verkeerseinreekse deur plaaslike verkeersingenieurs gewysig op grond van aanbevelings van die stelsel. Die inisiatief se doelwitte is om verkeersligwagtye te verkort, sleutelpad- en kruisingsverkeervloei te verbeter, en uiteindelik kweekhuisgasvrystellings te verminder. Volgens Google, dui voorlopige navorsing daarop dat CO2-vrystellings met 10% verminder kan word en verkeersligstoppe kan verminder word met tot 30%.
In sy kern is Green Light 'n kunsmatige intelligensie (KI) model wat vir elke kruising aangepas is, met inagneming van elemente soos sy uitleg, ry- en stopgewoontes, verkeersligtydberekeninge en die wisselwerking tussen sein- en verkeerstelsels. Die tegnologie skep aanbevelings gebaseer op hierdie patrone, waartoe stadsbeplanners toegang kan kry via 'n toegewyde koppelvlak. Die projek se gebrek aan behoefte aan duur vaste sensors of deurlopende monitering op die terrein is 'n groot pluspunt. Dit maak eerder gebruik van reeds bestaande Google Maps-verkeerdata, wat ingesamel word van bewegende motors en slimfoongebruikers wat as "mobiele sensors" dien.
Green Light se voorstelle is egter nie altyd betroubaar nie. Die direkteur van die Universiteit van Michigan se vervoernavorsingsinstituut, Henry Liu, is meer bedagsaam oor die tegnologie. Alhoewel Green Light in staat was om kruisingswagtye in Birmingham met 20 tot 30 persent te verminder, wys Liu daarop dat die graad van doeltreffendheid wissel na gelang van die beginpunt. In Birmingham, byvoorbeeld, volg verkeersligte vasgestelde roosters wat op verouderde verkeersinligting gebaseer is. Die voordele vir die omgewing is ook debatteerbaar omdat, volgens regeringsdata, motors wat luier en verkeersknope slegs verantwoordelik is vir ongeveer 2% van verkeersverwante uitlaatgasse in die Verenigde State. In werklikheid gebruik motors wat vinniger as die spoedgrens ry baie meer brandstof as motors wat by rooi ligte gestop word.
Boonop versuim Green Light om komplekse elemente in ag te neem wat tot minder bruikbare aanbevelings kan lei, soos die kruising van bus- en fietsbane, trems of besige voetgangeroorgange. 'n Verkeersligaanpassing in Seattle moes omgekeer word aangesien dit uiteindelik ondoeltreffend geblyk het te wees. Nog 'n toetsstad, Manchester, het verkeersingenieurs wat gereeld besluit om Google se advies te ignoreer, aangesien die verkeersseine daar soms doelgerig geprogrammeer is om busse te bevoordeel of om pendelaars in woongebiede ekstra tyd te laat inskakel. Die KI se strategie om stilhouplekke by kruisings te verminder, kan in sommige situasies daarteen werk.