Las primeras pruebas de un nuevo sistema de aprendizaje automático de Google han resultado prometedoras para mejorar los patrones de las señales de tráfico. El proyecto Green Light modela patrones de tráfico para proporcionar secuencias de semáforo óptimas mediante el uso de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Según Scientific American, los primeros experimentos han dado lugar a mejoras flujo de tráfico en algunas rutas congestionadas en Seattle. Las autoridades de transporte de Seattle declararon que Green Light verificó ubicaciones conocidas de estrangulamientos, ayudó a detectar cuellos de botella en el tráfico y ofreció recomendaciones prácticas.
El programa de prueba Luz Verde de Google, que se introdujo en el otoño de 2023, se está probando en metrópolis con mucho tráfico como Río de Janeiro y Calcuta, así como en Seattle y otras doce ciudades, incluida Hamburgo. Durante estos experimentos, los ingenieros de tráfico locales modifican las secuencias de las señales de tráfico según las recomendaciones del sistema. Los objetivos de la iniciativa son acortar los tiempos de espera en los semáforos, mejorar el flujo de tráfico en carreteras e intersecciones clave y, en última instancia, reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. Según Google, la investigación preliminar sugiere que las emisiones de CO2 podrían reducirse en un 10% y las paradas de los semáforos podrían reducirse hasta en un 30%.
En esencia, Green Light es un modelo de inteligencia artificial (IA) que se personaliza para cada intersección, teniendo en cuenta elementos como su diseño, hábitos de conducción y parada, tiempos de semáforo y la interacción entre los sistemas de señales y tráfico. La tecnología crea recomendaciones basadas en estos patrones, a las que los planificadores urbanos pueden acceder a través de una interfaz dedicada. La falta de necesidad de costosos sensores fijos o monitoreo continuo en el sitio es una gran ventaja. Más bien, utiliza datos de tráfico ya existentes de Google Maps, que se recopilan de automóviles en movimiento y usuarios de teléfonos inteligentes que sirven como "sensores móviles".
Sin embargo, las sugerencias de Green Light no siempre son confiables. El director del Instituto de Investigación del Transporte de la Universidad de Michigan, Henry Liu, es más prudente respecto a esta tecnología. Aunque Green Light logró reducir los tiempos de espera en las intersecciones en Birmingham entre un 20 y un 30 por ciento, Liu señala que el grado de eficacia varía según el punto de partida. En Birmingham, por ejemplo, los semáforos siguen horarios establecidos que se basan en información de tráfico anticuada. Los beneficios para el medio ambiente también son discutibles porque, según datos del gobierno, los coches parados y los atascos sólo representan alrededor del 2% de las emisiones relacionadas con el tráfico en el país. Estados Unidos. En realidad, los automóviles que viajan más rápido que el límite de velocidad consumen mucho más combustible que los automóviles que se detienen en un semáforo en rojo.
Además, la Luz Verde no tiene en cuenta elementos complejos que pueden dar lugar a recomendaciones menos útiles, como cruzar carriles para autobuses y bicicletas, tranvías o pasos de peatones concurridos. Un ajuste del semáforo en Seattle tuvo que revertirse ya que finalmente resultó ineficaz. Otra ciudad de prueba, Manchester, tiene ingenieros de tránsito que rutinariamente deciden ignorar los consejos de Google, ya que las señales de tránsito a veces están programadas deliberadamente para favorecer a los autobuses o para que los viajeros en áreas residenciales tengan en cuenta el tiempo extra. La estrategia de la IA de reducir las detenciones en los cruces puede jugar en su contra en algunas situaciones.