다운코드 편집자는 AI 기술을 사용하여 교통 혼잡을 완화하는 Google의 "프로젝트 그린 라이트"에 대해 알아보도록 안내합니다. 이 프로젝트는 Google 지도의 교통 데이터를 교묘하게 결합하고 AI 모델 분석을 통해 신호등 타이밍을 최적화하여 차량 주차 대기 시간과 배기가스 배출을 줄입니다. 하드웨어나 소프트웨어에 대한 추가 투자 없이 도시에서는 프로젝트 권장 사항을 쉽게 구현하여 교통 효율성을 효과적으로 개선하고 환경 오염을 줄일 수 있습니다. 이 혁신적인 기술은 전 세계 여러 도시에서 성공적으로 시험되었으며 엄청난 응용 잠재력을 보여주었습니다.
Google은 교통 혼잡을 줄이고 연료 배출을 줄이는 것을 목표로 하는 Project Green Light라는 AI 기반 이니셔티브를 개발했습니다. 이 프로젝트는 Google 지도의 운전 추세를 사용하여 교통 흐름을 분석하고 신호등 타이밍을 최적화할 수 있는 기회를 식별합니다. 도시에서는 새로운 하드웨어나 소프트웨어에 투자하지 않고도 이러한 권장 사항을 빠르고 쉽게 구현할 수 있습니다.
현재 청신호 프로젝트는 70개 이상의 교차로에서 시행되었으며 정차 횟수를 최대 30%까지 줄이고 교차로에서 배출량을 최대 10%까지 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 팀은 향후 몇 년 내에 그린 라이트 프로그램을 수백 개의 도시와 수만 개의 교차로로 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다.
2020년 초, Google 연구팀은 기후 완화 가속화에 초점을 맞춘 새로운 연구 프로젝트를 탐색해 달라는 요청을 받았습니다. 팀원인 Dotan Emanuel은 저녁 식사를 하면서 이러한 아이디어를 가족과 공유했고 그들은 많은 사람들에게 친숙한 신호등 문제에 대해 빠르게 논의했습니다.
프로젝트 원리
도로 교통은 전 세계 및 도시 온실가스 배출의 중요한 원인이며, 특히 도시 교차로에서는 오염이 일반 도로보다 최대 29배 더 높을 수 있습니다. Google은 신호등 타이밍을 최적화하면 정차 및 출발로 인한 일정 수준의 오염을 방지할 수 있다는 사실을 발견했습니다.
Google은 10년이 넘는 전 세계 Google 지도 운전 동향을 활용하여 출발 및 정지 패턴, 신호등에서의 평균 대기 시간, 인접한 교차로 간 조정 거리 등 교차로를 통과하는 교통 흐름을 측정하는 AI 모델을 개발했습니다. . 이 모델은 피크가 아닌 시간 동안 신호등 시간을 단축하거나 아직 동기화되지 않은 교차로를 조정하는 등 가능한 개선 사항을 식별합니다.
도시 엔지니어가 Green Light 프로젝트 권장 사항을 검토한 후에는 기존 인프라를 사용하여 단 5분 만에 구현할 수 있습니다. 2021년 첫 번째 파일럿 이후 팀은 점점 더 많은 교차로를 테스트하고 보다 정확한 예측을 개발했으며 리우데자네이루, 시애틀, 방갈로르를 포함하여 전 세계 12개 이상의 도시에 프로젝트 그린 라이트를 도입했으며 가장 최근에는 보스턴.
Green Light 프로젝트는 현재 70개 이상의 교차로에서 시행되어 매월 최대 3천만 대의 차량에 대한 연료 절약과 배출가스 감소에 도움을 주고 있습니다. 예비 데이터에 따르면 이 프로젝트는 정차 횟수를 최대 30%까지 줄이고 교차로의 배출량을 최대 10%까지 줄일 수 있는 잠재력이 있음을 보여줍니다. 팀은 앞으로 수백 개의 도시와 수만 개의 교차로로 그린 라이트 프로그램을 확장하기 위해 노력하고 있습니다.
참조: https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/google-ai-project-greenlight/
전체적으로 "그린 라이트 프로젝트"는 도시 교통 혼잡과 환경 오염 문제를 해결하기 위한 효율적이고 경제적인 AI 솔루션을 제공합니다. 향후 개발 잠재력은 엄청나고 기대할만한 가치가 있습니다!