Раннія выпрабаванні новай сістэмы машыннага навучання Google паказалі пэўныя перспектывы ў паляпшэнні шаблонаў сігналаў святлафора. Праект Green Light мадэлюе схемы дарожнага руху, каб забяспечыць аптымальную паслядоўнасць святлафораў, выкарыстоўваючы машыннае навучанне і штучны інтэлект. Згодна з Scientific American, раннія эксперыменты прывялі да некаторага паляпшэння транспартны паток на некаторых перагружаных маршрутах у Сіэтле. Транспартныя органы ў Сіэтле заявілі, што Green Light праверыў вядомыя месцы дроселяў, дапамог выявіць вузкія месцы ў руху і прапанаваў практычныя рэкамендацыі.
Пробная праграма Google Green Light, якая была прадстаўлена восенню 2023 года, выпрабоўваецца ў буйных мегаполісах, такіх як Рыа-дэ-Жанейра і Калькута, а таксама ў Сіэтле і дванаццаці іншых гарадах, уключаючы Гамбург. Падчас гэтых эксперыментаў паслядоўнасці сігналаў святлафора мадыфікуюцца мясцовымі інжынерамі дарожнага руху на падставе рэкамендацый сістэмы. Мэта ініцыятывы - скараціць час чакання святлафора, павялічыць транспартны паток на ключавых дарогах і скрыжаваннях і ў канчатковым выніку скараціць выкіды парніковых газаў. Па дадзеных Google, папярэднія даследаванні паказваюць, што выкіды CO2 могуць быць зменшаны на 10% і колькасць прыпынкаў на святлафорах можа быць зменшана да 30%.
Па сутнасці, Green Light - гэта мадэль штучнага інтэлекту (AI), якая настроена для кожнага скрыжавання з улікам такіх элементаў, як яго планіроўка, звычкі ваджэння і прыпынку, час святлафора і ўзаемадзеянне паміж сістэмамі сігналізацыі і дарожнага руху. Тэхналогія стварае рэкамендацыі на аснове гэтых шаблонаў, да якіх гарадскія планіроўшчыкі могуць атрымаць доступ праз спецыяльны інтэрфейс. Вялікім плюсам праекта з'яўляецца адсутнасць неабходнасці ў дарагіх стацыянарных датчыках або пастаянным маніторынгу на месцы. Хутчэй за ўсё, ён выкарыстоўвае ўжо існуючыя даныя Google Maps аб дарожным руху, якія збіраюцца з рухомых аўтамабіляў і карыстальнікаў смартфонаў, якія служаць «мабільнымі датчыкамі».
Аднак прапановы Green Light не заўсёды надзейныя. Дырэктар Інстытута даследаванняў транспарту Мічыганскага ўніверсітэта Генры Лю больш асцярожна ставіцца да тэхналогіі. Хоць Green Light змог скараціць час чакання на скрыжаванні ў Бірмінгеме на 20-30 працэнтаў, Лю адзначае, што ступень эфектыўнасці вар'іруецца ў залежнасці ад адпраўной кропкі. У Бірмінгеме, напрыклад, святлафоры ідуць па раскладзе, заснаваным на састарэлай інфармацыі аб дарожным руху. Выгады для навакольнага асяроддзя таксама спрэчныя, таму што, паводле дзяржаўных даных, на прастой машын і заторы прыпадае толькі каля 2% выкідаў, звязаных з дарожным рухам у ЗША. У рэчаіснасці аўтамабілі, якія рухаюцца хутчэй, чым абмежаванне, спажываюць значна больш паліва, чым аўтамабілі, якія спыняюцца на чырвонае святло.
Акрамя таго, Green Light не ўлічвае складаныя элементы, якія могуць прывесці да менш карысных рэкамендацый, такіх як перасячэнне аўтобусных і веласіпедных дарожак, трамваяў або ажыўленых пешаходных пераходаў. Карэкціроўку святлафора ў Сіэтле прыйшлося адмяніць, бо яна ў выніку апынулася неэфектыўнай. У іншым выпрабавальным горадзе, Манчэстэры, ёсць транспартныя інжынеры, якія звычайна вырашаюць ігнараваць парады Google, паколькі сігналы святлафора часам наўмысна запраграмаваны так, каб яны аддавалі перавагу аўтобусам або прымушалі пасажыраў у жылых раёнах улічваць дадатковы час. Стратэгія штучнага інтэлекту па скарачэнні прыпынкаў на скрыжаваннях у некаторых сітуацыях можа спрацаваць супраць яго.