Google utilizza l’intelligenza artificiale per ridurre le emissioni del traffico
Google utilizza l'intelligenza artificiale per ridurre le emissioni del traffico stradale
Secondo un nuovo rapporto da ENBLE, Google sta sfruttando il suo vasto tesoro di dati e capacità di intelligenza artificiale per aiutare le città di tutto il mondo ad ottimizzare i semafori e ridurre le emissioni dei veicoli. Leggi di più qui.
Secondo un rapporto dell’ENBLE del 10 ottobre qui, il progetto Green Light di Google analizza i modelli di traffico utilizzando dati anonimizzati da Google Maps per generare raccomandazioni per l’aggiustamento dei tempi dei semafori. Le modifiche sono progettate per migliorare il flusso del traffico e ridurre l’andamento costante dell’andata e stop, causando così più emissioni dai veicoli che restano fermi.
Il progetto Green Light di Google è attivo in oltre una dozzina di città su quattro continenti
Green Light è attivo in oltre una dozzina di città su quattro continenti finora, incluse Seattle, Giacarta, Rio de Janeiro e Amburgo. Nelle città in cui sono stati testati gli aggiustamenti nel corso degli ultimi due anni, i dati preliminari di Google suggeriscono che gli aggiustamenti alimentati dall’IA hanno ridotto del 30% le fermate agli incroci e le emissioni fino al 10% per circa 30 milioni di veicoli al mese.
Il progetto lavora utilizzando IA per inferire i modelli di segnale stradale a migliaia di incroci in una determinata città utilizzando dati storici di Google Maps. Gli algoritmi identificano poi i semafori che potrebbero beneficiare di modifiche e suggeriscono nuovi tempi di regolazione mirati a migliorare il flusso del traffico.
Gl’llenatori del traffico delle città possono valutare le raccomandazioni tramite un cruscotto online fornito da Google e implementare rapidamente i cambiamenti in remoto per i segnali di traffico in rete. Per i semafori non in rete, possono aggiornare manualmente le impostazioni in ogni scatola di controllo degli incroci.
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Questo consente alle città di ottimizzare i segnali senza costose nuove infrastrutture o studi sul traffico. L’aggiustamento regolare abilitato da Green Light si adatta anche a modelli di traffico in evoluzione in tempo reale, una cosa che molte città non possono fare con programmi di segnalazione statici.
Anche se promettente, alcuni esperti notano che l’approccio di Green Light ha limitazioni rispetto ai sistemi di controllo dei segnali di traffico dinamici più avanzati. Tuttavia, la sua semplicità rende l’adozione relativamente più facile per le città rispetto ad altre opzioni.
Google afferma di voler espandere il progetto ad altre città nel 2023 dopo aver affinato il sistema negli ultimi due anni. L’azienda ha collaborato con ricercatori del Technion di Israele e UC Berkeley per sviluppare l’intelligenza artificiale e l’analisi dietro Green Light.
Immagine in evidenza: Javid Hashimov; Pexels; Grazie!
