Google Maps i AI optimizuju saobraćaj širom sveta

Google-ov projekat Green Light koristi veštačku inteligenciju i podatke s Google Mapsa za optimizovanje semafora u gradovima širom sveta, kako bi se smanjile saobraćajne gužve, vreme čekanja i emisije izduvnih gasova. Upravo su objavljeni prvi rezultati projekta u Sijetlu.

Tradicionalni sistemi semafora obično se kontrolišu na jedan od tri načina: fiksnim vremenskim rasporedima, senzorima aktiviranim vozilima ili adaptivnim algoritmima. Poslednje navedeni, iako efikasni, skupi su za instalaciju i održavanje. Čak i u najnaprednijim sredinama, samo mali deo semafora radi u adaptivnom načinu; na primer, samo 4 do 5 procenata američkih saobraćajnih signala je pokretano algoritmima.

70 raskrsnica u 12 gradova

U nastojanju da ublaži gradske gužve, Google je još prošle godine pokrenuo projekat poboljšanja pametnih semafora kroz svoj pilot program Green Light. Ova inicijativa koristi mašinsko učenje i podatke Google Mapsa za optimizaciju tajminga semafora u 13 gradova širom sveta. Green Light je sada aktivan na 70 raskrsnica u 12 gradova, od Haife do Rio de Žaneira i Bangalora. Cilj je da e smanji vreme čekanja na raskrsnicama, poboljša protok saobraćaja i na kraju smanji emisija izduvnih gasova iz vozila u praznom hodu.

• Google Maps testira korisnu opciju, da li je imate i vi?
• Korisna poboljšanja dolaze na Google Maps za Android
• Da li ste primetili ovo u Google Maps aplikaciji?

Google-ov pristup zaobilazi potrebu za skupom infrastrukturom koristeći postojeće podatke o saobraćaju s Google Mapsa. Vozila deluju kao "mobilni senzori", pružajući podatke u stvarnom vremenu koje Google-ova veštačka inteligencija obrađuje kako bi modelirala raskrsnice i predložila prilagođavanje tajminga.

Smanjeno zaustavljanje i emisija gasova

Pre nekoliko dana objavljeni su prvi rezultati iz Sijetla, gde je sistem testiran na pet raskrsnica, i svi su bili obećavajući. Prema rečima Mariam Ali, portparolke Odeljenja za saobraćaj Sijetla, Green Light sistem pružio je "specifične, primenjive preporuke" i pomogao da se identifikuju saobraćajna uska grla. Preliminarni podaci sugerišu da bi sistem mogao da smanji zaustavljanja za do 30 procenata i tovanja gasova na raskrsnicama za do 10 procenata. 

Uprkos svom potencijalu, Google-ov sistem još nije zamena za ljudske saobraćajne inženjere. On služi kao alat za pomoć pri donošenju odluka, a ne da ih zameni. Štaviše, iako su rani rezultati ohrabrujući, postoje pitanja o tome da li će sistem doneti koristi održivosti koje Google predviđa, jer još nisu obavljene finansijske analize troškova servisa. Za sada, put do potpuno automatizovanog i optimizovanog upravljanja saobraćajem ipak ostaje pod ljudskim nadzorom koji i dalje igra ključnu ulogu u procesu.