Ранні випробування нової системи машинного навчання від Google показали певні перспективи щодо покращення шаблонів сигналів світлофора. Проект Green Light моделює схеми руху, щоб забезпечити оптимальну послідовність світлофорів за допомогою машинного навчання та штучного інтелекту. Згідно з Scientific American, ранні експерименти призвели до дещо покращених рух транспорту на деяких перевантажених маршрутах у Сіетлі. Транспортні органи в Сіетлі заявили, що Green Light перевірила відомі місця дроселів, допомогла виявити вузькі місця руху та надала практичні рекомендації.
Пробна програма Google Green Light, яка була представлена восени 2023 року, тестується в мегаполісах із завантаженим транспортом, таких як Ріо-де-Жанейро та Калькутта, а також у Сіетлі та дванадцяти інших містах, включаючи Гамбург. Під час цих експериментів послідовності сигналів світлофора змінюються місцевими інженерами дорожнього руху на основі рекомендацій системи. Цілі ініціативи – скоротити час очікування світлофора, збільшити транспортний потік на ключових дорогах і перехрестях і, зрештою, зменшити викиди парникових газів. За даними Google, попередні дослідження показують, що викиди CO2 можуть бути зменшені на 10%, а кількість зупинок на світлофорах може зменшитися до 30%.
За своєю суттю Green Light — це модель штучного інтелекту (ШІ), яка налаштовується для кожного перехрестя, враховуючи такі елементи, як його планування, звички водіння та зупинки, час світлофора та взаємодію між сигнальною системою та системами дорожнього руху. Технологія створює рекомендації на основі цих шаблонів, до яких міські планувальники можуть отримати доступ через спеціальний інтерфейс. Великим плюсом проекту є відсутність потреби у дорогих стаціонарних датчиках або постійному моніторингу на місці. Скоріше, він використовує вже існуючі дані про дорожній рух Google Maps, які збираються з рухомих автомобілів і користувачів смартфонів, які служать «мобільними датчиками».
Проте пропозиції Green Light не завжди надійні. Директор Дослідницького інституту транспорту Мічиганського університету Генрі Лю більш обережний щодо технології. Незважаючи на те, що Green Light вдалося скоротити час очікування на перехрестях у Бірмінгемі на 20-30 відсотків, Лю зазначає, що ступінь ефективності залежить від початкової точки. У Бірмінгемі, наприклад, світлофори слідують за встановленим розкладом, який базується на застарілій інформації про дорожній рух. Переваги для навколишнього середовища також є дискусійними, оскільки згідно з урядовими даними, непрацюючі автомобілі та пробки становлять лише близько 2% пов’язаних із дорожнім рухом викидів у США. Насправді автомобілі, які рухаються зі швидкістю, що перевищує обмеження, споживають набагато більше палива, ніж автомобілі, які зупиняються на червоне світло.
Крім того, Green Light не враховує складні елементи, які можуть призвести до менш корисних рекомендацій, наприклад перетин автобусних і велосипедних смуг, трамваїв або жвавих пішохідних переходів. Коригування світлофора в Сіетлі довелося скасувати, оскільки воно зрештою виявилося неефективним. В іншому тестовому місті, Манчестері, є дорожні інженери, які регулярно вирішують ігнорувати поради Google, оскільки там сигнали світлофора інколи навмисно запрограмовані на перевагу автобусів або змушують пасажирів у житлових районах враховувати додатковий час. Стратегія штучного інтелекту щодо зменшення зупинок на перехрестях у деяких ситуаціях може спрацювати проти нього.