Downcodes の編集者は、AI テクノロジーを使用して交通渋滞を緩和する Google の「プロジェクト グリーン ライト」について学習します。このプロジェクトでは、Google マップの交通データを巧みに組み合わせ、AI モデル分析によって信号のタイミングを最適化し、車両の駐車待ち時間と排気ガスを削減します。ハードウェアやソフトウェアに追加投資することなく、都市はプロジェクトの推奨事項を簡単に実行でき、効果的に交通効率を改善し、環境汚染を削減できます。この革新的なテクノロジーは世界中の多くの都市で試験的に成功しており、大きな応用可能性を示しています。
Google は、交通渋滞の緩和と燃料排出量の削減を目的とした、Project Green Light と呼ばれる AI を活用した取り組みを開発しました。このプロジェクトでは、Google マップの運転トレンドを使用して交通の流れを分析し、信号のタイミングを最適化する機会を特定します。都市は、新しいハードウェアやソフトウェアに投資することなく、これらの推奨事項を迅速かつ簡単に実装できます。
現在、青信号プロジェクトは 70 以上の交差点で実施されており、停止回数が最大 30% 削減され、交差点での排出量が最大 10% 削減される可能性があります。チームは、今後数年間で青信号プログラムを数百の都市と数万の交差点に拡大することを目指しています。
2020 年初頭、Google の研究チームは、気候緩和の加速に焦点を当てた新しい研究プロジェクトを検討するよう依頼されました。チームメンバーのドータン・エマニュエルは、夕食をとりながらこれらのアイデアを家族と共有し、多くの人にとって馴染みのある信号機の問題についてすぐに話し合いました。
プロジェクトの理念
道路交通は、地球規模および都市部の温室効果ガスの重大な排出源であり、特に都市部の交差点では汚染が一般道路よりも最大 29 倍高くなる可能性があります。 Google は、信号のタイミングを最適化することで、停止と発進による一定レベルの汚染を防止できることを発見しました。
Google は、10 年以上にわたる Google マップの世界的な運転トレンドを利用して、発進と停止のパターン、信号での平均待ち時間、隣接する交差点間の距離など、交差点を通過する交通の流れを測定する AI モデルを開発しました。 。このモデルは、オフピーク時の赤信号の時間を短縮したり、まだ同期されていない交差点を調整したりするなど、改善の可能性を特定します。
グリーン ライト プロジェクトの推奨事項が市の技術者によって検討されると、既存のインフラストラクチャを使用してわずか 5 分で実装できます。 2021 年の最初のパイロット以来、チームはますます多くの交差点をテストし、より正確な予測を開発し、リオデジャネイロ、シアトル、バンガロール、そして最近ではボストン。
グリーン ライト プロジェクトは現在 70 以上の交差点で実施されており、毎月最大 3,000 万台の車両の燃料節約と排出ガス削減に貢献しています。暫定データによると、このプロジェクトにより、停車回数が最大 30% 削減され、交差点での排出量が最大 10% 削減される可能性があります。チームは今後数年間で、青信号プログラムを数百の都市と数万の交差点に拡大することに取り組んでいます。
参考: https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/google-ai-project-greenlight/
全体として、「Green Light プロジェクト」は、都市の交通渋滞と環境汚染問題を解決するための効率的かつ経済的な AI ソリューションを提供しており、今後の発展の可能性は非常に大きく、期待に値します。