Secondo quanto riportato da Wired, nella vivace città di Seattle l'automobilista medio attende circa 20 secondi a un semaforo rosso prima che diventi verde, con conseguente frustrazione e inutili emissioni di carbonio. Ora, grazie all'innovativo software AI di Google, sia l'ambiente che i pendolari stanno beneficiando di una riduzione dei ritardi e delle emissioni.
Seattle è una delle numerose città del mondo, tra cui Giacarta, Rio de Janeiro e Amburgo, che stanno utilizzando i dati di Google Maps per ottimizzare i segnali stradali. Questa iniziativa mira a ridurre le emissioni dei veicoli al minimo e i risultati sono promettenti. Analizzando i dati degli utenti di Google Maps e applicando algoritmi di intelligenza artificiale, Google ha apportato modifiche alla tempistica in 70 incroci, ottenendo miglioramenti significativi.
I dati preliminari suggeriscono che le raccomandazioni di Google basate sull'intelligenza artificiale hanno ridotto il numero di soste fino al 30% e le emissioni del 10% per circa 30 milioni di auto al mese. Queste cifre notevoli sottolineano l'impatto positivo che la tecnologia può avere sulla gestione del traffico e sull'ambiente.
Il Project Green Light di Google non si limita all'ottimizzazione dei segnali stradali, ma comprende anche altri sforzi di sostenibilità. Ad esempio, Google sta espandendo la sua funzione di navigazione su rotte a basso consumo di carburante per Google Maps all'India e all'Indonesia. Questa funzione indirizza gli automobilisti verso strade meno congestionate, riducendo il consumo di carburante e le emissioni. Inoltre, Google sta introducendo suggerimenti sulle rotte di volo per i controllori del traffico aereo di alcune regioni europee.
Mentre alcune delle iniziative di Google in materia di clima sono state oggetto di critiche da parte di alcuni, Project Green Light sta ricevendo riscontri positivi. Tuttavia, esperti come Guni Sharon, professore assistente presso la Texas A&M University, ritengono che sistemi di intelligenza artificiale e sensori più avanzati, in grado di effettuare regolazioni in tempo reale, potrebbero essere ancora più efficaci. Ciononostante, l'approccio di Google viene lodato perché consente alle città di lavorare con le infrastrutture esistenti, rendendolo una soluzione più accessibile e meno rischiosa.
Kolkata, in India, ha già implementato la regolazione dei segnali stradali sulla base delle raccomandazioni di Green Light, con conseguente soddisfazione dei pendolari. Per molte città, il progetto di Google fornisce la conferma che le reti di segnali stradali funzionano in modo ottimale, anche se non tutte le raccomandazioni vengono adottate.
Il costo degli aggiornamenti tecnologici e le sfide di coordinamento hanno storicamente ostacolato l'implementazione di semafori più intelligenti. La soluzione gratuita e basata sui dati di Google sta diventando sempre più popolare tra le città di tutto il mondo, in quanto sfrutta gli ampi dati sul traffico di Google Maps. Juliet Rothenberg, responsabile di prodotto di Google per l'intelligenza artificiale per il clima, sottolinea il potenziale del progetto di avere un impatto sostanziale sulle emissioni globali.
Utilizzando i dati di Google Maps, il modello di intelligenza artificiale identifica le intersezioni adatte a essere modificate. Le raccomandazioni possono essere semplici, come il prolungamento della durata dei semafori verdi nelle ore di punta, o più complesse, che coinvolgono più semafori. I tecnici comunali possono facilmente applicare queste raccomandazioni, rendendo questa soluzione pratica ed efficiente per le città.
Sebbene il sistema di Google non supporti ancora le regolazioni in tempo reale, offre la flessibilità di modificare i tempi dei segnali ogni poche settimane per adattarsi all'evoluzione del traffico. Il progetto ha anche attirato l'attenzione su incroci spesso trascurati dai responsabili delle città, stimolando potenziali miglioramenti.
Il progetto Green Light di Google è in anticipo rispetto alle opzioni concorrenti. A differenza di altri fornitori di dati, Google suggerisce attivamente le regolazioni dei tempi, offrendo un approccio proattivo e guidato dai dati per ottimizzare i segnali stradali. Il futuro di questo progetto potrebbe includere ottimizzazioni incentrate sui pedoni e notifiche per gli utenti di Maps che si avvicinano alle intersezioni regolate da Green Light.