L'IA de Google réduit le trafic, réduit les émissions

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Au début de 2020, un groupe de chercheurs de Google Research s'est lancé dans une mission pour trouver des moyens innovants de lutter contre le changement climatique. "Nous avons exploré une variété de grandes idées, allant de la viande cultivée aux solutions énergétiques et à la réduction de la pollution atmosphérique", explique Dotan Emanuel, ingénieur logiciel impliqué dans le projet. Lors d'un dîner en famille, Dotan a partagé ces idées ambitieuses et la discussion s'est rapidement déplacée vers un grief commun: les feux de circulation. "Ma femme Osnat a suggéré:" Pourquoi ne pas se concentrer sur les feux de circulation? Nous les attendons souvent inutilement "", se souvient Dotan. Le transport routier contribue considérablement aux émissions de gaz à effet de serre mondiale et urbaine, en particulier aux intersections de la ville où les niveaux de pollution peuvent augmenter à 29 fois plus que sur les routes ouvertes. Environ la moitié de ces émissions sont dues à l'accélération des véhicules après l'arrêt. Avec des millions de feux de circulation dans le monde, le potentiel d'impact était énorme. Initialement sceptique, Dotan a pensé: "Nous ne pouvons rien faire pour les feux de circulation." Pourtant, il a réalisé que les défis de recherche les plus intrigants résident souvent dans des territoires inexplorés. Alimenté par la curiosité, Dotan et son équipe ont plongé dans l'ingénierie de la circulation. Ils ont découvert que même si un trafic d'arrêt et de gain est inévitable, une grande partie pourrait être atténuée par une meilleure chronométrage des feux de circulation. Traditionnellement, les villes devaient soit investir dans du matériel coûteux, soit effectuer des dénombrements de véhicules à forte intensité de main-d'œuvre pour optimiser le flux de trafic, des méthodes qui n'étaient souvent pas en mesure de fournir des données complètes. "Nous avons réalisé que nous avions un actif unique à notre disposition - sur une décennie de tendances de conduite de Google Maps du monde entier", note Dotan. En quelques semaines, ils ont conçu une proposition de projet. Cela a conduit à la naissance de Project Green Light, une initiative qui tire parti de l'IA pour suggérer des optimisations pour les feux de circulation existants, visant à réduire les émissions du trafic d'arrêt et de go. Après avoir examiné de nombreuses propositions, le feu vert a été sélectionné pour son approche simple, son évolutivité et son impact potentiel. L'équipe Green Light a exploité les données de conduite de Google Maps pour développer un modèle d'IA qui analyse le flux de trafic aux intersections, y compris les modèles d'arrêt et de démarrage, de temps d'attente moyens et la synchronisation entre les intersections voisines. Le modèle propose des ajustements, tels que la réduction des durées de lumière rouge pendant les temps hors puits ou une meilleure coordination des intersections non synchronisées. Les ingénieurs de la ville peuvent examiner et mettre en œuvre ces suggestions rapidement en utilisant l'infrastructure existante. "Notre objectif est de déployer des recommandations efficaces de lumière verte à l'échelle mondiale et de faire évoluer rapidement", explique Alon Harris, responsable du programme Green Light. "Nous avons conçu le système pour être simple et léger, donc les villes n'ont pas besoin d'investir dans des logiciels ou du matériel supplémentaires. Nous fournissons les recommandations et les villes décident de l'action." Depuis son pilote initial en 2021, l'équipe a étendu les tests à de nombreuses intersections, a affiné ses prédictions et a apporté le feu vert à plus d'une douzaine de villes dans le monde, notamment Rio de Janeiro, Seattle, Bengaluru et, plus récemment, Boston. Ils ont également créé un tableau de bord complet pour partager des recommandations et des analyses avec les villes partenaires, ce qui la met à jour continuellement pour refléter de nouveaux développements. Le tableau de bord Green Light offre des informations réalisables spécifiques à la ville et des données de support. Après la mise en œuvre d'une recommandation, le tableau de bord fournit un rapport d'analyse d'impact. "Nous fournissons à chaque ville des rapports détaillés présentant des résultats tangibles, comme le nombre d'arrêts évités à une intersection au fil du temps", explique Alon. "Cela encourage non seulement l'adoption initiale de nos recommandations, mais aussi leur application plus large à plus d'intersections." Actuellement, Green Light est opérationnel à plus de 70 intersections, contribuant à des économies de carburant et réduit les émissions pour jusqu'à 30 millions de trajets en voiture chaque mois. Les données initiales suggèrent une réduction potentielle des arrêts jusqu'à 30% et une diminution des émissions d'intersection jusqu'à 10%. L'équipe vise à étendre le feu vert à des centaines de villes et des dizaines de milliers d'intersections dans les années à venir. Tout au long de ce voyage pour améliorer le monde, ils espèrent apporter plus de joie en réduisant la frustration du trafic d'arrêt. "Vous connaissez ce sentiment lorsque vous parcourez cinq lumières vertes consécutives et que vous ressemble à votre jour de chance?" Dotan reflète. "Nous voulons rendre cette expérience plus courante pour les gens du monde entier."

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