Googleの "Green Light"AIプロジェクトは信号機を改善し、待ち時間と排気ガスを削減する

Googleは自社の地図からデータを分析し、交通の流れを最適化し排出ガスを削減するために、都市が信号機のタイミングを調整する方法を提案している。同社は、その取り組みによって、すでに何百万人ものドライバーの停車時間を短縮していると述べており、隣接する複数の交差点で最適化が行われれば、都市は交通を改善し、頻繁な一時停止による環境への影響を減らすことができると考えている。

Google ResearchのAIプログラム「Green Light」は、当面は実施規模を縮小するものの、世界中の都市で交通を緩和し、自動車の排出ガスを削減している。すでにいくつかの都市がこのプロジェクトに参加しており、Googleは他の都市計画者の参加を歓迎している。このプロジェクトは現在、リオデジャネイロ、シアトル、マンチェスター、アブダビ、ハンブルク、バンガロールなど12都市の70の交差点で実施されている。

このプロジェクトでは、Googleマップの走行トレンドとAIを使って交通パターンを調査し、信号機計画を最適化するための実用的な提案を行う。既存のインフラを利用することで、交通エンジニアは提案された解決策を5分以内に実行することができる。

これまでのところ、このプロジェクトは交差点で10％、停留所で最大30％の温室効果ガス排出量を削減する可能性があり、毎月最大3000万台の自動車乗車で排出量を削減し、燃料を節約できることがわかっている。グレーター・マンチェスター交通局（TfGM）の分析・報告マネージャーであるDavid Atkin氏によると、Green Lightのおかげで、政府機関は以前は見えなかった機会を特定することができ、最大18％の旅程改善と排出量削減のための貴重な洞察を得ることができたという。

同様に、コルカタ警察のRupesh Kumar副総監は、Green Lightは交通警察にとって貴重なリソースであり、より効率的で組織的な交通の流れに貢献し、交通量の多い交差点の交通量削減に役立っているとコメントしている。

Googleによると、Green Lightが導入される前は、プランナーは手間のかかる手作業で車両をカウントしたり、高価なセンサーを使ったりしていたという。しかし、これらの方法はいずれも、意思決定に必要な重要なパラメーターに関する完全な情報を提供するものではなかった。

こうした従来の方法とは異なり、Green Lightは何千もの交差点を同時に分析し、既存の交通システムやインフラと連動するAIベースの提案を行うことができる。そして、信号のスケジューリング、スタート・ストップ・パターンなどの交通パターン、構造的属性、交通と信号のスケジュールがどのように相互作用するかを含む、各交差点のモデルを構築することができる。

それに基づいて、チームは最適化を開発し、市の交通エンジニアに提案を行う。エンジニアはGreen Lightのインターフェイスを使って提案を受け入れたり拒否したりできる。提案を実施すれば、エンジニアは数週間以内に結果をモニターできる。

Google Researchは、ハンブルクやシアトルなどの都市ですでに成功を収めている技術であるため、世界中の都市と協力することで、ドライバーと地球を救うことができると確信しており、先進技術へのアクセスが限られている都市では、このプロジェクトがより大きな影響を及ぼすと考えている。このプロジェクトは、各都市内の交差点を増やしていく作業を行っており、2024年までにさらに多くの都市に拡大することを目指している。

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