GoogleのAIはトラフィックを削減し、排出を削減します

2020年初、Google Researchの研究者グループが気候変動に対抗する革新的な方法を模索するミッションを開始。「培養肉からエネルギーソリューション、大気汚染削減まで、さまざまな大きなアイデアを探求した」と、プロジェクトに関わったソフトウェアエンジニアのDotan Emanuelは説明する。

家族の夕食時、Dotanがこれらの野心的なアイデアを共有すると、話題はすぐに共通の不満である信号機に。「妻のOsnatが『信号機に焦点を当てたら？ 無駄に待つことが多いよね』と提案した」とDotanは振り返る。

道路交通は、世界的および都市部の温室効果ガス排出に大きく寄与し、特に都市の交差点では汚染レベルが一般道路の29倍に急上昇する。これらの排出の約半分は、停車後の加速によるもの。世界に数百万ある信号機は、影響の可能性が大きい。

当初は懐疑的で、Dotanは「信号機について何もできない」と思った。しかし、最も興味深い研究課題は未開拓の領域にあると気づいた。

好奇心に駆られ、Dotanとチームは交通工学に深入り。停止と進行の交通は避けられないが、信号機のタイミング改善で軽減できると発見。従来、都市は高価なハードウェア投資や手間のかかる車両カウントで交通流を最適化していたが、包括的なデータを得るには不十分だった。

「我々は10年以上にわたるGoogle Mapsの運転トレンドという独自の資産を持っていた」とDotanは指摘。数週間でプロジェクト提案を作成。

これがProject Green Lightの誕生につながり、AIを活用して既存の信号機の最適化を提案し、停止と進行の交通による排出を削減。多くの提案を検討後、Green Lightはシンプルなアプローチ、拡張性、影響力で選ばれた。

Green Lightチームは、Google Mapsの運転データを利用し、交差点の交通流を分析するAIモデルを開発。停止と進行のパターン、平均待ち時間、近隣交差点の同期を分析。モデルは、ピーク外の赤信号時間短縮や非同期交差点の調整を提案。都市のエンジニアは既存インフラでこれを迅速に実施可能。

「効果的なGreen Light推奨を世界に展開し、迅速に拡大することが目標」と、Green LightプログラムマネージャーのAlon Harrisは言う。「システムはシンプルで軽量、追加のソフトウェアやハードウェア投資は不要。推奨を提供し、都市が行動を決定する。」

2021年の初期パイロット以来、チームは多数の交差点でテストを拡大、予測を改良し、リオデジャネイロ、シアトル、ベンガルール、最近ではボストンなど、12以上の都市にGreen Lightを導入。パートナー都市と推奨や分析を共有する包括的ダッシュボードを作成、最新情報を反映。

Green Lightダッシュボードは都市ごとの実行可能な洞察と支援データを提供。推奨実施後、影響分析レポートを提供。

「各都市に、交差点での停止回避数など具体的な結果を示す詳細レポートを提供」とAlonは説明。「これにより、推奨の初期採用だけでなく、より多くの交差点への適用を促進。」

現在、Green Lightは70以上の交差点で稼働、毎月最大3000万回のドライブで燃料節約と排出削減に貢献。初期データでは、停止を最大30％、交差点排出を最大10％削減の可能性。

チームは今後、数年で数百都市、数万の交差点にGreen Lightを拡大予定。世界を改善する旅で、停止と進行の交通の苛立ちを軽減し、喜びをもたらしたい。

「5連続で青信号を通過すると幸運な日だと感じるよね？」とDotanは振り返る。「その体験を世界中で一般的にしたい。」