AI od Googlu upravila semafory na 114 křižovatkách v Bostonu. Řidiči teď zastavují o 20 % méně a doprava je plynulejší | Ilustrace: AI Midjourney

Ilustrace: AI Midjourney

AI od Googlu upravila semafory na 114 křižovatkách v Bostonu. Řidiči teď zastavují o 20 % méně a doprava je plynulejší

  • Systém Google Green Light využívá data z Map Google k optimalizaci semaforů
  • V Bostonu snížil počet zastavení a zpoždění, úspory paliva dosahují tisíců litrů
  • Projekt běží v 18 městech, výsledky závisí na místních podmínkách

Neustálé popojíždění od semaforu k semaforu není jen ztrátou času a paliva, ale způsobuje i zbytečné emise škodlivin do ovzduší. A právě tady přichází ke slovu Projekt Green Light, který využívá AI k optimalizaci jejich časování.

Základem jsou data z Map Google

Google se rozhodl neřešit problém pomocí čidel v provozu, ale vsadil na data, která už má. Díky anonymizovaným informacím z map dokáže jeho AI modelovat dopravní vzorce na křižovatkách, odhadnout délky čekání a frekvenci zastavení.

Základem jsou data z Map Google
Základem jsou data z Map Google

Výsledkem jsou konkrétní doporučení pro úpravu časování semaforů, která mohou městští inženýři implementovat během několika minut; často bez nutnosti jakýchkoliv změn přímo na místě. Google pak poskytuje městům přehled s konkrétními metrikami.

114 křižovatek nastavených dle AI

Boston tímto způsobem upravil provoz na  114 křižovatkách a snížil zpoždění o 13,5 %. Zbytečných zastavení ubylo o pětinu a na některých místech dokonce o třetinu. Roční úspora paliva na jedno doporučení dosahuje až 15 tisíc litrů. To vše bez toho, aby řidiči museli měnit své návyky – stačí, že projíždějí městem, které je o něco chytřejší.

Autor videa: Google

Projekt Green Light jv tuto chvíli pracuje v 18 městech na čtyřech kontinentech a ovlivňuje přes 55 milionů jízd měsíčně. Najdeme mezi nimi Rio de Janeiro, Hamburk, Kalkatu nebo Bangkok. Přestože Google uvádí potenciál snížení pozastavování až o 30 % a emisí na křižovatkách o 10 %, výsledky se liší podle místních podmínek.

Budoucnost podobných systémů bude záviset na schopnosti integrace více datových zdrojů – například z komunikace V2X (vozidlo-infrastruktura), která umožní ještě přesnější a dynamičtější řízení. Umělá inteligence by tak mohla jednou nejen „ladit“ semafory, ale skutečně komplexně koordinovat celý městský dopravní ekosystém.

Zdroje a další informace: Blog Google, Blog Google, Green Light

Určitě si přečtěte

Články odjinud