Dự án Google Project Green Light sử dụng Maps và AI để tối ưu hóa đèn giao thông
Google đang cố gắng giảm thiểu tác động tiêu cực của đèn giao thông với sự trợ giúp từ trí tuệ nhân tạo và một lượng lớn dữ liệu lái xe từ Maps.
Dự án Green Light, bắt đầu từ năm 2020, nhằm tạo ra các đề xuất cho các thành phố tối ưu hóa thời gian đèn đỏ hiện có để giảm lượng khí thải khi phải dừng và khởi động liên tục. Green Light thực hiện điều này bằng cách sử dụng các xu hướng lái xe từ Google Maps để tạo ra một mô hình trí tuệ nhân tạo để đo lường cách giao thông chảy qua một ngã tư. Điều này có thể bao gồm các mẫu hành vi bắt đầu và dừng, thời gian chờ trung bình, sự phối hợp giữa các ngã tư kế cận và nhiều hơn nữa.
Sau đó, mô hình xác định các cải tiến có thể thực hiện. Ví dụ, cắt giảm một vài giây từ đèn đỏ trong các giờ thấp điểm hoặc phát hiện khả năng phối đồng giữa các ngã tư kế cận mà không được đồng bộ hóa. Green Light sau đó có thể chia sẻ các đề xuất này với các thành phố, mà có thể xem xét và triển khai chúng theo họ thấy hợp lý bằng cơ sở hạ tầng đèn giao thông hiện có.
Đáng chú ý, Green Light không phải là hệ thống thời gian thực và không theo dõi người dùng Maps khi họ lái xe xung quanh, cũng như không điều chỉnh đèn theo thời gian thực. Ngay cả Google cũng nhấn mạnh điều này trên trang FAQ của Green Light, nói rằng người dùng Maps không được ưu tiên và đèn xanh ở các ngã tư.
Thay vào đó, ý tưởng tận dụng dữ liệu được tổng hợp, không rõ danh tính để cải thiện luồng giao thông cho tất cả mọi người trên đường.
Google cho biết Green Light hiện đang hoạt động tại 70 ngã tư trong 12 thành phố, ảnh hưởng đến 30 triệu chuyến xe hằng tháng.
Nhìn chung, dự án này nghe có vẻ hữu ích và sẽ thú vị nếu nó được mở rộng đến các thành phố ở Canada trong tương lai.
Nguồn: Google, Android Authority
#Google #ProjectGreenLight #AI #Maps #TrafficOptimization #VietnameseLanguage
Google is trying to make traffic lights suck less with a little help from artificial intelligence and a ton of Maps driving data.
Dubbed Project Green Light, the initiative started in 2020 aims to generate recommendations for cities to optimize existing traffic light timing to reduce stop-and-go emissions. Green Light does this by using Google Maps’ driving trends to create an AI model to measure how traffic flows through an intersection. This can include patterns of starting and stopping, average wait times, coordination between adjacent intersections and more.
Then, the model identifies possible improvements. For example, shaving a few seconds off a red light during off-peak hours or spotting possible coordination between adjacent intersections that aren’t synced up. Green Light can then share these recommendations with cities, which can review them and implement them as they see fit using existing traffic light infrastructure.
Notably, Green Light isn’t a live system and doesn’t monitor Maps users as they drive around, nor does it adjust lights in real-time. Google even points this out on its Green Light FAQ page, saying Maps users don’t get priority and green lights at intersections.
Instead, the idea leverages aggregated, anonymous data to improve traffic flow for everyone on the road.
Google says Green Light is currently live in 70 intersections in 12 cities, impacting 30 million car rides each month.
Overall, it sounds like a helpful project and it’d be interesting to see it expand to Canadian cities in the future.
Source: Google, (2) Via: Android Authority
MobileSyrup may earn a commission from purchases made via our links, which helps fund the journalism we provide free on our website. These links do not influence our editorial content. Support us here.
