Ранние тесты новой системы машинного обучения от Google показали некоторые перспективы в улучшении структуры сигналов светофора. Проект Green Light моделирует структуру дорожного движения, чтобы обеспечить оптимальную последовательность светофоров, используя машинное обучение и искусственный интеллект. По данным Scientific American, ранние эксперименты привели к некоторому улучшению транспортный поток на некоторых перегруженных маршрутах Сиэтла. Транспортные власти Сиэтла заявили, что Green Light проверил известные места заторов, помог обнаружить узкие места на дорогах и предложил практические рекомендации.
Пробная программа Google Green Light, представленная осенью 2023 года, тестируется в мегаполисах с интенсивным движением транспорта, таких как Рио-де-Жанейро и Калькутта, а также в Сиэтле и двенадцати других городах, включая Гамбург. В ходе этих экспериментов последовательность сигналов светофора модифицируется местными инженерами дорожного движения на основе рекомендаций системы. Цели инициативы — сократить время ожидания на светофоре, улучшить транспортный поток на основных дорогах и перекрестках и, в конечном итоге, сократить выбросы парниковых газов. По данным Google, предварительные исследования показывают, что выбросы CO2 могут быть сокращены на 10 %, а остановки на светофорах могут быть сокращены. до 30%.
По своей сути Green Light — это модель искусственного интеллекта (ИИ), которая настраивается для каждого перекрестка с учетом таких элементов, как его расположение, привычки вождения и остановки, время работы светофора и взаимодействие между сигнальными и дорожными системами. Технология создает рекомендации на основе этих шаблонов, к которым градостроители могут получить доступ через специальный интерфейс. Отсутствие необходимости в дорогостоящих стационарных датчиках или постоянном мониторинге на месте является большим плюсом проекта. Скорее, он использует уже существующие данные о трафике Google Maps, которые собираются от движущихся автомобилей и пользователей смартфонов, которые служат «мобильными датчиками».
Однако предложения Green Light не всегда надежны. Директор Института транспортных исследований Мичиганского университета Генри Лю более осмотрительно относится к этой технологии. Хотя Green Light удалось сократить время ожидания на перекрестках в Бирмингеме на 20–30 процентов, Лю отмечает, что степень эффективности варьируется в зависимости от отправной точки. В Бирмингеме, например, светофоры следуют установленному расписанию, основанному на устаревшей информации о дорожном движении. Польза для окружающей среды также спорна, поскольку, по данным правительства, простаивающие автомобили и пробки составляют лишь около 2% выбросов, связанных с дорожным движением в Соединенные Штаты. На самом деле автомобили, которые движутся быстрее разрешенной скорости, расходуют гораздо больше топлива, чем автомобили, останавливающиеся на красный свет.
Кроме того, «Зеленый свет» не учитывает сложные элементы, которые могут привести к менее полезным рекомендациям, например, переходить автобусные и велосипедные полосы, трамваи или оживленные пешеходные переходы. Регулировку светофора в Сиэтле пришлось отменить, поскольку в конечном итоге она оказалась неэффективной. В другом тестовом городе, Манчестере, есть инженеры-дорожники, которые регулярно решают игнорировать советы Google, поскольку светофоры там иногда целенаправленно программируются в пользу автобусов или заставляют пассажиров в жилых районах учитывать дополнительное время. Стратегия ИИ по сокращению остановок на переездах в некоторых ситуациях может сработать против него.