การทดสอบระบบแมชชีนเลิร์นนิงใหม่โดย Google ในช่วงเริ่มต้นได้แสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญาในการปรับปรุงรูปแบบสัญญาณไฟจราจร โครงการไฟเขียว จำลองรูปแบบการจราจรเพื่อจัดลำดับสัญญาณไฟจราจรที่เหมาะสมที่สุดโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ จากข้อมูลของ Scientific American การทดลองในช่วงแรกๆ ช่วยให้มีการปรับปรุงบ้าง การจราจรบนเส้นทางที่คับคั่งในซีแอตเทิล เจ้าหน้าที่ขนส่งในซีแอตเทิลระบุว่าไฟเขียวตรวจสอบตำแหน่งที่ทราบว่าหายใจไม่ออก ช่วยตรวจจับปัญหาคอขวดของการจราจร และเสนอคำแนะนำที่เป็นประโยชน์
โครงการทดลองใช้ Green Light ของ Google ซึ่งเปิดตัวในฤดูใบไม้ร่วงปี 2023 กำลังได้รับการทดสอบในเมืองใหญ่ที่มีการจราจรหนาแน่น เช่น รีโอเดจาเนโรและโกลกาตา รวมถึงในซีแอตเทิล และเมืองอื่นๆ อีก 12 เมือง รวมถึงฮัมบูร์ก ในระหว่างการทดลองเหล่านี้ ลำดับสัญญาณไฟจราจรได้รับการแก้ไขโดยวิศวกรจราจรในพื้นที่ตามคำแนะนำจากระบบ เป้าหมายของโครงการริเริ่มนี้คือการลดระยะเวลารอสัญญาณไฟจราจร ปรับปรุงการไหลเวียนของการจราจรบนถนนสายหลักและทางแยก และลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในที่สุด ข้อมูลจาก Google การวิจัยเบื้องต้นชี้ให้เห็นว่าการปล่อยก๊าซ CO2 อาจลดลง 10% และสัญญาณไฟจราจรอาจลดลง มากถึง 30%
หัวใจสำคัญของ Green Light คือโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ได้รับการปรับแต่งสำหรับทุกทางแยก โดยคำนึงถึงองค์ประกอบต่างๆ เช่น เค้าโครง พฤติกรรมการขับขี่และการหยุด การกำหนดเวลาสัญญาณไฟจราจร และการทำงานร่วมกันระหว่างสัญญาณและระบบการจราจร เทคโนโลยีนี้สร้างคำแนะนำตามรูปแบบเหล่านี้ ซึ่งนักวางผังเมืองสามารถเข้าถึงได้ผ่านอินเทอร์เฟซเฉพาะ การที่โครงการไม่จำเป็นต้องใช้เซ็นเซอร์แบบคงที่ราคาแพงหรือการเฝ้าติดตามในสถานที่อย่างต่อเนื่องถือเป็นข้อดีอย่างมาก แต่ใช้ข้อมูลการจราจรของ Google Maps ที่มีอยู่แล้ว ซึ่งรวบรวมจากรถยนต์ที่กำลังเคลื่อนที่และผู้ใช้สมาร์ทโฟนที่ทำหน้าที่เป็น "เซ็นเซอร์มือถือ"
คำแนะนำของ Green Light อาจไม่น่าเชื่อถือเสมอไป Henry Liu ผู้อำนวยการสถาบันวิจัยการขนส่งแห่งมหาวิทยาลัยมิชิแกน มีความรอบคอบเกี่ยวกับเทคโนโลยีนี้มากขึ้น แม้ว่าไฟเขียวจะสามารถลดเวลารอทางแยกในเบอร์มิงแฮมได้ 20 ถึง 30 เปอร์เซ็นต์ แต่ Liu ชี้ให้เห็นว่าระดับของประสิทธิผลจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับจุดเริ่มต้น ตัวอย่างเช่น ในเบอร์มิงแฮม สัญญาณไฟจราจรจะเป็นไปตามตารางเวลาที่กำหนดโดยอิงตามข้อมูลการจราจรที่ล้าสมัย ประโยชน์ต่อสิ่งแวดล้อมยังเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ เนื่องจาก ตามข้อมูลของรัฐบาล รถเดินเบาและการจราจรติดขัดคิดเป็นเพียงประมาณ 2% ของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่เกี่ยวข้องกับการจราจรใน สหรัฐอเมริกา. ในความเป็นจริง รถยนต์ที่เดินทางเร็วกว่าความเร็วที่กำหนดจะใช้เชื้อเพลิงมากกว่ารถยนต์ที่จอดไฟแดงอยู่มาก
นอกจากนี้ ไฟเขียวไม่ได้คำนึงถึงองค์ประกอบที่ซับซ้อนซึ่งอาจนำไปสู่คำแนะนำที่เป็นประโยชน์น้อยกว่า เช่น การข้ามเลนรถประจำทางและจักรยาน รถราง หรือทางม้าลายที่มีผู้คนพลุกพล่าน การปรับสัญญาณไฟจราจรในซีแอตเทิลต้องถูกยกเลิกเนื่องจากในที่สุดก็พิสูจน์แล้วว่าไม่ได้ผล เมืองทดสอบอีกแห่งอย่างแมนเชสเตอร์ มีวิศวกรจราจรที่มักเพิกเฉยต่อคำแนะนำของ Google เนื่องจากสัญญาณไฟจราจรในบางครั้งได้รับการตั้งโปรแกรมไว้โดยเฉพาะเพื่อรองรับรถเมล์ หรือเพื่อให้ผู้สัญจรในพื้นที่พักอาศัยต้องคำนึงถึงช่วงต่อเวลาพิเศษ กลยุทธ์ของ AI ในการลดจุดหยุดที่ทางแยกอาจใช้ได้ผลในบางสถานการณ์