Google tərəfindən yeni bir maşın öyrənmə sisteminin ilkin sınaqları trafik siqnalı nümunələrinin təkmilləşdirilməsində bəzi vədlər göstərdi. Yaşıl İşıq layihəsi maşın öyrənməsi və süni intellektdən istifadə edərək optimal svetofor ardıcıllığını təmin etmək üçün yol hərəkəti sxemlərini modelləşdirir. [Scientific American]-a (https://www.scientificamerican.com/article/googles-project-green-light-uses-ai-to-take-on-city-traffic/) görə, erkən təcrübələr bir qədər təkmilləşdirməyə səbəb olub. Seattleda bəzi tıxaclı marşrutlarda nəqliyyat axını. Sietldəki nəqliyyat orqanları bildirdilər ki, Yaşıl İşıq məlum boğulma yerlərini təsdiqlədi, nəqliyyat maneələrini aşkar etməyə kömək etdi və praktiki tövsiyələr verdi.
Google-un 2023-cü ilin payızında təqdim etdiyi Yaşıl İşıq sınaq proqramı Rio-de-Janeyro və Kolkata kimi nəqliyyatın sıx olduğu böyük şəhərlərdə, həmçinin Seattle və Hamburq da daxil olmaqla on iki başqa şəhərdə sınaqdan keçirilir. Bu təcrübələr zamanı sistemdən gələn tövsiyələr əsasında yerli yol mühəndisləri tərəfindən trafik siqnallarının ardıcıllığı dəyişdirilir. Təşəbbüsün məqsədləri svetoforda gözləmə müddətlərini qısaltmaq, əsas yol və kəsişmələrdə nəqliyyat axınını artırmaq və nəticədə istixana qazı emissiyalarını azaltmaqdır. Google-a görə, ilkin araşdırmalar göstərir ki, CO2 emissiyaları 10% azala bilər və işıqforun dayanması azala bilər. 30%-ə qədər.
Özündə Green Light süni intellekt (AI) modelidir və hər kəsişmə üçün onun düzülüşü, sürmə və dayanma vərdişləri, svetoforun vaxtı və siqnal və yol sistemləri arasında qarşılıqlı əlaqə kimi elementlər nəzərə alınmaqla fərdiləşdirilmişdir. Texnologiya şəhərsalmaçıların xüsusi interfeys vasitəsilə əldə edə biləcəyi bu nümunələr əsasında tövsiyələr yaradır. Layihənin bahalı sabit sensorlara ehtiyacının olmaması və ya yerində monitorinqin aparılması böyük bir artıdır. Əksinə, o, hərəkət edən avtomobillərdən və "mobil sensorlar" kimi xidmət edən smartfon istifadəçilərindən toplanan artıq mövcud Google Xəritə trafik məlumatlarından istifadə edir.
Green Light-ın təklifləri həmişə etibarlı deyil. Miçiqan Universitetinin Nəqliyyat Araşdırma İnstitutunun direktoru Henri Liu texnologiyaya daha ehtiyatlı yanaşır. Yaşıl İşıq Birmingemdə kəsişmələrin gözləmə müddətini 20-30 faiz azalda bilsə də, Liu qeyd edir ki, effektivlik dərəcəsi başlanğıc nöqtəsindən asılı olaraq dəyişir. Məsələn, Birmingemdə svetoforlar köhnəlmiş yol məlumatlarına əsaslanan müəyyən cədvəllərə əməl edir. Ətraf mühitə faydaları da mübahisəlidir, çünki hökumətin məlumatlarına görə, boş qalan avtomobillər və tıxaclar dünyada nəqliyyatla bağlı emissiyaların yalnız 2%-ni təşkil edir. Amerika Birləşmiş Ştatları. Əslində, sürət həddindən daha sürətli hərəkət edən avtomobillər qırmızı işıqda saxlanılan avtomobillərdən daha çox yanacaq sərf edirlər.
Bundan əlavə, Yaşıl İşıq avtobus və velosiped zolaqlarını keçmək, tramvaylar və ya sıx piyada keçidləri kimi daha az faydalı tövsiyələrə səbəb ola biləcək mürəkkəb elementləri nəzərə almır. Sietldə işıqforun tənzimlənməsi nəticədə təsirsiz olduğu üçün geri qaytarılmalı oldu. Başqa bir sınaq şəhəri olan Mançesterdə müntəzəm olaraq Google-un tövsiyələrinə məhəl qoymayan yol mühəndisləri var, çünki oradakı yol siqnalları bəzən məqsədyönlü şəkildə avtobuslara üstünlük vermək və ya yaşayış məntəqələrində sərnişinləri əlavə vaxta təsir etmək üçün proqramlaşdırılır. Süni intellektin keçidlərdə dayanmaların azaldılması strategiyası bəzi hallarda bunun əleyhinə işləyə bilər.