Google'ın yeni makine öğrenimi sisteminin ilk testleri, trafik sinyali modellerini geliştirme konusunda bazı umutlar verdi. Yeşil Işık projesi, makine öğrenimi ve yapay zekadan yararlanarak en uygun trafik ışığı dizilerini sağlayacak şekilde trafik düzenlerini modeller. Scientific American'a göre, ilk deneyler bir miktar iyileşmeye yol açtı Seattle'daki bazı sıkışık güzergahlarda trafik akışı. Seattle'daki ulaşım yetkilileri, Green Light'ın bilinen boğulma yerlerini doğruladığını, trafik darboğazlarının tespit edilmesine yardımcı olduğunu ve pratik öneriler sunduğunu belirtti.
Google'ın 2023 sonbaharında tanıtılan Yeşil Işık deneme programı, Rio de Janeiro ve Kalküta gibi trafiğin yoğun olduğu metropollerin yanı sıra Seattle ve Hamburg dahil on iki şehirde test ediliyor. Bu deneyler sırasında trafik sinyal dizileri, sistemden gelen önerilere göre yerel trafik mühendisleri tarafından değiştiriliyor. Girişimin hedefleri trafik ışıklarında bekleme sürelerini kısaltmak, ana yol ve kavşaklarda trafik akışını iyileştirmek ve sonuçta sera gazı emisyonlarını azaltmaktır. Google'a göre, ön araştırmalar CO2 emisyonlarının %10 azaltılabileceğini ve trafik ışıklarında durmaların azaltılabileceğini gösteriyor %30'a kadar.
Green Light, özünde, yerleşim düzeni, sürüş ve durma alışkanlıkları, trafik ışığı zamanlamaları ve sinyal ile trafik sistemleri arasındaki etkileşim gibi unsurları dikkate alarak her kavşak için özelleştirilmiş bir yapay zeka (AI) modelidir. Teknoloji, şehir planlamacılarının özel bir arayüz aracılığıyla erişebileceği bu kalıplara dayalı öneriler oluşturuyor. Projenin pahalı sabit sensörlere veya sürekli yerinde izlemeye ihtiyaç duymaması büyük bir artı. Bunun yerine, hareket halindeki arabalardan ve "mobil sensörler" görevi gören akıllı telefon kullanıcılarından toplanan, halihazırda mevcut olan Google Haritalar trafik verilerinden yararlanıyor.
Ancak Green Light'ın önerileri her zaman güvenilir değildir. Michigan Üniversitesi Ulaştırma Araştırma Enstitüsü müdürü Henry Liu, teknoloji konusunda daha ihtiyatlı davranıyor. Green Light, Birmingham'daki kavşak bekleme sürelerini yüzde 20 ila 30 oranında azaltmayı başarmış olsa da Liu, etkinlik derecesinin başlangıç noktasına bağlı olarak değiştiğine dikkat çekiyor. Örneğin Birmingham'da trafik ışıkları, eski trafik bilgilerine dayanan belirlenmiş tarifeleri takip ediyor. Çevreye olan faydaları da tartışmalı çünkü hükümet verilerine göre, rölantide çalışan arabalar ve trafik sıkışıklıkları, trafikle ilgili emisyonların yalnızca %2'sinden sorumlu. Amerika Birleşik Devletleri. Gerçekte hız limitinden daha hızlı giden arabalar, kırmızı ışıkta duran arabalara göre çok daha fazla yakıt tüketiyor.
Ek olarak, Yeşil Işık, otobüs ve bisiklet şeritlerini geçmek, tramvaylar veya yoğun yaya geçitleri gibi daha az yararlı tavsiyelere yol açabilecek karmaşık unsurları dikkate almamaktadır. Seattle'daki trafik ışığı düzenlemesinin sonunda etkisiz olduğu ortaya çıktığı için tersine çevrilmesi gerekti. Başka bir test şehri olan Manchester'da, trafik sinyalleri bazen otobüsleri tercih edecek veya yerleşim bölgelerindeki işe gidip gelenlerin fazladan zaman ayırmasını sağlayacak şekilde programlandığı için Google'ın tavsiyelerini rutin olarak görmezden gelmeye karar veren trafik mühendisleri var. Yapay zekanın kavşaklardaki durakları azaltma stratejisi bazı durumlarda aleyhine işleyebilir.