„Zielone Światło” to innowacyjne rozwiązanie oferowane przez Google, mające na celu poprawę mobilności miejskiej i redukcję emisji gazów cieplarnianych w miastach. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanej sztucznej inteligencji oraz danych z Google Maps, system optymalizuje działanie świateł drogowych, przyczyniając się do płynniejszego ruchu i mniejszej ilości zatrzymań. W dzisiejszym materiale przybliżę Wam działanie tego rozwiązania, jego korzyści dla miast i mieszkańców oraz sposób, w jaki technologia może przyczynić się do zrównoważonego rozwoju miejskiego.
Ruch drogowy jest odpowiedzialny za znaczną część globalnych i miejskich emisji gazów cieplarnianych. Problem ten jest szczególnie dotkliwy na skrzyżowaniach, gdzie poziom zanieczyszczenia może być nawet 29 razy wyższy niż na otwartych drogach. Co więcej, na skrzyżowaniach połowa tych emisji pochodzi z samochodów przyspieszających po zatrzymaniu. Choć pewna ilość ruchu „stop-and-go” jest nieunikniona, część z nich można zapobiec poprzez optymalizację konfiguracji świateł drogowych. Aby poprawić ich działanie, miasta muszą albo instalować drogie urządzenia, albo przeprowadzać ręczne liczenie pojazdów. Obydwa te rozwiązania są kosztowne i nie dostarczają wszystkich niezbędnych informacji.
Projekt „Green Light” (Zielone Światło) wykorzystuje sztuczną inteligencję oraz trendy jazdy z Google Maps, które posiadają jedno z najbardziej rozbudowanych globalnych sieci dróg, by modelować schematy ruchu i tworzyć inteligentne rekomendacje dla miejskich inżynierów ruchu w celu optymalizacji przepływu pojazdów. Wstępne dane wskazują na możliwość redukcji zatrzymań o nawet 30% oraz redukcji emisji gazów cieplarnianych o 10%. Poprzez optymalizację każdego skrzyżowania oraz koordynację między sąsiednimi skrzyżowaniami inżynierowie chcą stworzyć fale zielonych świateł, pomagając miastom redukować ruch „stop-and-go”. Obecnie „Green Light” działa na 70 skrzyżowaniach w 12 miastach na 4 kontynentach – od Hajfy w Izraelu, przez Bangalore w Indiach, po Hamburg w Niemczech. Na tych skrzyżowaniach udało się zaoszczędzić paliwo i zredukować emisję spalin dla nawet 30 milionów przejazdów miesięcznie.
Jak działa Google Greenlight
Przez wiele lat Google dokładnie mapuje miasta na całym świecie (przeczytaj artykuł na temat, jak działa Google Maps), co pozwoliło zebrać dużą ilość danych i głęboko zrozumieć dynamikę ruchu drogowego. W ten sposób inżynierowie zdobyli wiedzę na temat kluczowych parametrów świateł drogowych, takich jak długość ich cyklu, czas przejścia czy sposób, w jaki są one koordynowane. Analizując dane wzięto pod uwagę również informacje informacje o działaniu różnych czujników i systemów związanych ze światłami.
Aby jeszcze bardziej poprawić przepływ ruchu, inżynierowie stworzyli specjalny model, który analizuje, jak pojazdy poruszają się przez skrzyżowanie. Dzięki temu można lepiej zrozumieć typowe zachowania kierowców, czasy oczekiwania na światło czy to, jak różne plany świateł drogowych adaptują się do zmieniających się warunków w ciągu dnia.
Rekomendacje oparte na sztucznej inteligencji
Przepuszczając te dane przez sztuczną inteligencję można otrzymać szereg sugestii dotyczących modyfikacji działania istniejących świateł drogowych w wybranych miejscach. Takie sugestie są następnie przekazywane miastom, a lokalni inżynierowie ruchu drogowego mogą wtedy ocenić takie propozycje i w razie potrzeby wdrożyć je w bardzo krótkim czasie, korzystając z dostępnych im narzędzi.
To jednak nie tylko dostarczanie rekomendacji, ale również pomiar efektów. Wśród dostępnych danych są m.in. informacje, w jaki sposób modyfikacje wpłynęły na ruch drogowych, czy ile takich zatrzymań pojazdów udało się zaoszczędzić. Dane pokazują również, jak zmiany wpłynęły na środowisko naturalne.
