Testele timpurii ale unui nou sistem de învățare automată de la Google au arătat o oarecare promisiune în îmbunătățirea tiparelor semnalelor de trafic. Proiectul Green Light modelează modelele de trafic pentru a oferi secvențe optime de semafoare prin utilizarea învățării automate și a inteligenței artificiale. Potrivit Scientific American, experimentele timpurii au condus la o oarecum îmbunătățire fluxul de trafic pe unele rute aglomerate din Seattle. Autoritățile de transport din Seattle au declarat că Green Light a verificat locațiile cunoscute de sufocare, a ajutat la detectarea blocajelor de trafic și a oferit recomandări practice.
Programul de încercare Green Light al Google, care a fost introdus în toamna anului 2023, este testat în metropole cu trafic intens precum Rio de Janeiro și Kolkata, precum și în Seattle și alte douăsprezece orașe, inclusiv Hamburg. În timpul acestor experimente, secvențele semnalelor de trafic sunt modificate de către inginerii locali de trafic pe baza recomandărilor din sistem. Obiectivele inițiativei sunt de a scurta timpii de așteptare la semafor, de a îmbunătăți fluxul de trafic cheie pe drumuri și intersecții și, în cele din urmă, de a reduce emisiile de gaze cu efect de seră. Conform Google, cercetările preliminare sugerează că emisiile de CO2 ar putea fi reduse cu 10%, iar opririle de semafor ar putea fi reduse cu până la 30%.
În esență, Green Light este un model de inteligență artificială (AI) care este personalizat pentru fiecare intersecție, ținând cont de elemente precum aspectul său, obiceiurile de conducere și oprire, cronometrarea semaforului și interacțiunea dintre sistemele de semnalizare și de trafic. Tehnologia creează recomandări pe baza acestor modele, pe care urbaniştii le pot accesa printr-o interfaţă dedicată. Lipsa proiectului de a avea nevoie de senzori fiși scumpi sau de monitorizare continuă la fața locului este un mare plus. Mai degrabă, folosește datele de trafic Google Maps deja existente, care sunt colectate de la mașini în mișcare și utilizatori de smartphone-uri care servesc drept „senzori mobili”.
Totuși, sugestiile Green Light nu sunt întotdeauna de încredere. Directorul Institutului de Cercetare în Transport al Universității din Michigan, Henry Liu, este mai circumspect cu privire la tehnologie. Deși Green Light a reușit să reducă timpii de așteptare la intersecția din Birmingham cu 20 până la 30 la sută, Liu subliniază că gradul de eficacitate variază în funcție de punctul de plecare. În Birmingham, de exemplu, semafoarele respectă orare stabilite care se bazează pe informații de trafic învechite. Beneficiile pentru mediu sunt, de asemenea, discutabile, deoarece, conform datelor guvernamentale, mașinile în stare de ralanti și ambuteiajele reprezintă doar aproximativ 2% din emisiile legate de trafic în Statele Unite. De fapt, mașinile care circulă mai repede decât limita de viteză folosesc mult mai mult combustibil decât mașinile care sunt oprite la semaforul roșu.
În plus, Green Light nu ia în considerare elemente complexe care pot duce la recomandări mai puțin utile, cum ar fi traversarea pistelor pentru autobuze și biciclete, tramvaie sau treceri de pietoni aglomerate. O ajustare a semaforului în Seattle a trebuit să fie inversată, deoarece în cele din urmă s-a dovedit a fi ineficientă. Un alt oraș de testare, Manchester, are ingineri de trafic care decid în mod obișnuit să ignore sfaturile Google, deoarece semnalele de trafic de acolo sunt uneori programate în mod intenționat pentru a favoriza autobuzele sau pentru a face navetiștii din zonele rezidențiale să ia în considerare timpul suplimentar. Strategia AI de a reduce opririle la treceri poate funcționa împotriva acesteia în unele situații.