구글은 인공지능을 사용하여 교통 배출량을 줄입니다.
구글은 인공지능을 활용하여 교통 배출량을 감소시킵니다.
ENBLE의 새 보고서에 따르면 Google은 방대한 데이터 저장소와 인공지능 능력을 활용하여 전 세계 도시들이 교통 신호를 최적화하고 차량 배출량을 줄이도록 도와주고 있다. 인공지능 능력을 사용하는 Google의 Green Light 프로젝트는 Google Maps에서 익명화된 데이터를 사용하여 교통 패턴을 분석하고 교통 신호 조절을 위한 권장 사항을 생성한다. 이러한 조정은 교통 흐름을 개선하고 정지-출발 운전을 줄여서, 대기 차량으로부터의 더 많은 배출을 낮추기 위한 것이다.
Google의 Green Light는 현재 4개 대륙에 걸쳐 12개 도시에서 활동 중
Green Light는 지금까지 시애틀, 자카르타, 리우데자네이루 및 햄부르크를 포함한 4개 대륙에서 12개 도시에서 활동 중이다. 지난 2년 동안 타이밍 변경이 시험된 도시들에서 Google의 예비 데이터에 따르면, AI를 기반으로 한 조정은 월 평균 3000만 대의 차량에 대해 교차로에서의 정지를 최대 30%로 줄이고 배출량을 최대 10%로 낮추었다고 한다.
이 프로젝트는 특정 도시의 수천 개 교차로에서 Google Maps 기록을 사용하여 교통 신호 패턴을 추론하기 위해 AI를 사용한다. 그런 다음, 알고리즘은 향상된 교통 흐름을 위해 조정이 필요한 신호등을 식별하고 새로운 타이밍 설정을 제안한다.
도시 교통 엔지니어들은 Google이 제공하는 온라인 대시보드를 통해 권장 사항을 검토하고 네트워크화된 교통 신호에 대한 변경사항을 빠르게 원격으로 구현할 수 있다. 네트워크화되지 않은 신호등의 경우, 교차로 단말 상자에서 각 지점의 설정을 수동으로 업데이트할 수 있다.
이를 통해 도시들은 추가적인 비용이 들거나 교통 연구가 필요하지 않은 상황에서 신호를 최적화할 수 있다. Green Light에 의한 정기적인 조정은 정적인 신호 스케줄링으로는 수행하기 어려운 도시의 교통 패턴 변화에 실시간으로 적응할 수 있다.
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약속되었듯이, 일부 전문가들은 Green Light의 접근 방식이 더 진보된 동적 교통 신호 제어 시스템과 비교했을 때 제한 사항이 있다고 지적한다. 그러나 이런 간단한 구조는 다른 옵션에 비해 도시들의 채택을 상대적으로 용이하게 만든다.
Google은 지난 2년 동안 시스템을 개선한 후, 2023년에 더 많은 도시로 프로젝트를 확장할 것이라고 밝혔다. 이 프로젝트의 AI 및 분석을 개발하기 위해 회사는 이스라엘 테크니온 대학과 UC 버클리의 연구자들과 협력하였다.
주요 이미지 크레딧: Javid Hashimov; Pexels; 감사합니다!
