Ankstyvieji „Google“ naujos mašininio mokymosi sistemos bandymai parodė tam tikrą pažadą pagerinti eismo signalų modelius. Projektas „Žalioji šviesa“ modeliuoja eismo modelius, kad būtų užtikrinta optimali šviesoforų seka, naudojant mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą. Pasak Scientific American, ankstyvieji eksperimentai leido šiek tiek pagerinti eismo srautas kai kuriuose perpildytuose Sietlo maršrutuose. Transporto tarnybos Sietle pareiškė, kad Green Light patikrino žinomas droselio vietas, padėjo aptikti eismo kliūtis ir pateikė praktinių rekomendacijų.
Google bandomoji programa Green Light, kuri buvo pristatyta 2023 m. rudenį, yra išbandoma intensyvaus eismo didmiesčiuose, tokiuose kaip Rio de Žaneiras ir Kolkata, taip pat Sietle ir dvylikoje kitų miestų, įskaitant Hamburgą. Šių eksperimentų metu, remdamiesi sistemos rekomendacijomis, eismo signalų sekas modifikuoja vietiniai eismo inžinieriai. Iniciatyvos tikslai – sutrumpinti laukimo laiką prie šviesoforų, pagerinti pagrindinių kelių ir sankryžų eismo srautus ir galiausiai sumažinti šiltnamio efektą sukeliančių dujų išmetimą. Pagal „Google“, preliminarūs tyrimai rodo, kad CO2 išmetimas gali sumažėti 10 proc. ir sustojimų šviesoforuose. iki 30 proc.
„Green Light“ esmė yra dirbtinio intelekto (AI) modelis, pritaikytas kiekvienai sankryžai, atsižvelgiant į tokius elementus kaip jos išdėstymas, vairavimo ir stabdymo įpročiai, šviesoforų laikas ir signalų bei eismo sistemų sąveika. Ši technologija sukuria rekomendacijas, pagrįstas šiais modeliais, kurias miestų planuotojai gali pasiekti naudodami tam skirtą sąsają. Didelis pliusas yra tai, kad projektui nereikia brangių fiksuotų jutiklių arba nuolatinio stebėjimo vietoje. Atvirkščiai, jame naudojami jau esami „Google“ žemėlapių eismo duomenys, kurie renkami iš judančių automobilių ir išmaniųjų telefonų naudotojų, kurie veikia kaip „mobilieji jutikliai“.
Tačiau Green Light pasiūlymai ne visada yra patikimi. Mičigano universiteto Transporto tyrimų instituto direktorius Henry Liu yra atsargesnis dėl šios technologijos. Nors „Green Light“ sugebėjo sutrumpinti laukimo sankryžoje laiką Birmingeme 20–30 procentų, Liu pabrėžia, kad efektyvumo laipsnis skiriasi priklausomai nuo pradžios taško. Pavyzdžiui, Birmingame šviesoforai laikosi nustatytų tvarkaraščių, pagrįstų pasenusia eismo informacija. Nauda aplinkai taip pat ginčytina, nes vyriausybiniais duomenimis tuščiąja eiga automobiliai ir kamščiai sudaro tik apie 2 % su eismu susijusių išmetamųjų teršalų. Jungtinės Valstijos. Tiesą sakant, automobiliai, važiuojantys greičiau nei leistinas greitis, sunaudoja daug daugiau degalų nei automobiliai, kurie stabdomi degant raudonai šviesai.
Be to, „Green Light“ neatsižvelgia į sudėtingus elementus, dėl kurių gali būti pateiktos mažiau naudingos rekomendacijos, pavyzdžiui, autobusų ir dviračių takų, tramvajų ar judrių pėsčiųjų perėjų kirtimas. Sietle šviesoforo reguliavimas turėjo būti pakeistas, nes galiausiai jis pasirodė neveiksmingas. Kitas bandomasis miestas Mančesteryje turi eismo inžinierių, kurie nuolat nusprendžia nepaisyti „Google“ patarimų, nes ten esantys šviesoforai kartais yra tikslingai užprogramuoti taip, kad būtų palankesni autobusams arba kad važinėjantys į darbą gyvenamuosiuose rajonuose prailgintų laiką. AI strategija sumažinti sustojimus perėjose tam tikrose situacijose gali būti priešinga.