Googleの「プロジェクト・グリーンライト」はAIを活用してシアトルなどの交通の流れを改善し、排出量を削減する。
カート・シュロッサー著
次回シアトルで赤信号を避けるときは、Google の「Project Green Light」が関係しているかもしれません。
このテクノロジー大手は、世界13都市（米国ではシアトルが初）と協力し、交通信号の最適化と交通の流れの効率化に取り組んでいます。Googleの最終目標は、渋滞に巻き込まれた車両からの温室効果ガス排出量を削減することです。
Google Researchの取り組みは、人工知能とGoogleマップの運転傾向を活用して交通パターンをモデル化し、既存の信号機プランを最適化するための提案を行います。先月のGoogleブログ投稿によると、既存のインフラへの調整はわずか5分で適用可能です。
グーグルは2022年後半、初期のパイロット都市の一つとしてシアトルとの協力を開始しました。グーグルのClimate AIグループプロダクトマネージャー、ジュリエット・ローゼンバーグ氏は、シアトルを選んだ理由として、シアトル市が最先端技術に精通していることと、シアトル運輸局の交通工学部門の高度な知識を有していることを挙げました。
Googleはサウスダコタ州運輸省（SDOT）と協力し、信号機のスケジュールに関する推奨事項を共有しています。これらの推奨事項は、集約され匿名化された運転傾向に基づいています。
プロジェクト グリーン ライトは現在、バラードの北西 15 番街回廊にある 2 つの交差点でタイミングを 10 秒調整しており、その結果、北西 53 番街から北西 65 番街までの交通がよりスムーズになり、5 つの主要交差点での渋滞が減少しました。
グリーンウッド地区の交差点でも渋滞が改善された。
プロジェクト・グリーンライト以前、各都市は高価なセンサーや時間のかかる手作業による車両数計測を用いて信号機の最適化を試みていました。サウスダコタ州運輸局（SDOT）によると、通常は交差点や通路における信号のタイミングについて地域住民からのフィードバックを受け、それに基づいてエンジニアを派遣して調査を行っています。その後、交通データ、現場観測、交通モデリングソフトウェアを組み合わせて、状況を改善するための最適なタイミングプランを決定します。
Green Light は数千の交差点を同時に分析することができ、SDOT は、このシステムにより機関の時間が節約され、市全体のタイミングの問題を調べて効率を向上できると述べています。
「このシステムは、多くの手作業をシンプルで導入しやすいプロセスに統合します」とSDOTの広報担当者はGeekWireに語った。「これにより、信号タイミングの問題をより積極的に発見し、解決できるようになり、日常的な最適化をより迅速に実行できるようになります。」
現時点では、シアトルでは Green Light のタイミング調整が従来のプロセスやデータ ソースと並行して使用されており、代替ではなく補足として機能しています。
「車、自転車、バス、徒歩で移動する人々に効率的にサービスを提供するために、複雑な信号システムのタイミングを調整するのにはまだ技術が必要です。良質なデータに簡単にアクセスできるかどうかが大きな違いを生みます」と広報担当者は付け加えた。
SDOTによると、グリーンライトはタイミング改善の実施後、変更の効果について迅速にフィードバックを提供しました。ある交差点では、タイミング変更によって片方向の渋滞は改善されたものの、交差点／回廊全体の運用には効果がないことがすぐに判明しました。提供されたデータに基づき、SDOTは迅速にタイミング変更を元に戻す決定を下すことができました。
世界の温室効果ガス排出量の大部分は、世界の運輸部門によるものです。米国環境保護庁（EPA）は、2021年の米国の排出量の28%は、自動車やトラックなどの化石燃料の燃焼によるものだと報告しました。
グーグルは、市街地の交差点の大気汚染は一般道路の29倍にも及ぶ可能性があるとする研究を指摘した。
「Google AIを活用したこれまでの成果には非常に満足しています」とローゼンバーグ氏は述べた。「初期の数値では、停車回数を最大30%削減し、推定CO2排出量と汚染物質排出量を平均10%削減できる可能性が示されています。これは、低炭素社会への移行を促進する上でAIが果たせる、そして果たさなければならない重要な役割を示す、ほんの一例に過ぎません。」
