Sve smo bliži potpuno automatiziranom i optimiziranom upravljanju prometom.
Projekt „Green Light“ tvrtke Google koristi umjetnu inteligenciju i podatke s Google Mapsa kako bi optimizirao semafore u gradovima diljem svijeta, s ciljem smanjenja prometnih gužvi, vremena čekanja i emisija ispušnih plinova. Nedavno su objavljeni prvi rezultati projekta u Seattleu.
Tradicijski sustavi semafora obično se kontroliraju na jedan od tri načina: fiksnim vremenskim rasporedima, senzorima koji reagiraju na vozila ili adaptivnim algoritmima. Iako su adaptivni algoritmi efikasni, skupi su za instalaciju i održavanje. Čak i u najrazvijenijim sredinama, samo mali broj semafora radi u adaptivnom načinu; primjerice, samo 4 do 5 posto američkih prometnih signala pokreće algoritme.
U nastojanjima da olakša gradske gužve, Google je prošle godine pokrenuo projekt poboljšanja pametnih semafora putem pilot programa „Green Light“. Ova inicijativa koristi strojno učenje i podatke s Google Mapsa za optimizaciju vremena semafora u 13 gradova diljem svijeta. „Green Light“ sada djeluje na 70 križanja u 12 gradova, od Haife pa do Rio de Janeira i Bangalora. Cilj je smanjiti vrijeme čekanja na križanjima, poboljšati protok prometa i na kraju smanjiti emisije ispušnih plinova vozila u mirovanju.
Googleov pristup izbjegava potrebu za skupom infrastrukturom koristeći postojeće podatke o prometu s Google Mapsa. Vozila djeluju kao „mobilni senzori“, pružajući stvarnovremenske podatke koje Googleova umjetna inteligencija obrađuje kako bi modelirala križanja i predložila prilagodbe vremena.
Nedavno su objavljeni prvi rezultati iz Seattlea, gdje je sustav testiran na pet križanja, a svi su bili obećavajući. Prema izjavi Mariam Ali, glasnogovornice Odjela za promet Seattlea, sustav „Green Light“ pružio je „konkretna, primjenjiva preporuke“ i pomogao u identificiranju prometnih zapreka. Preliminarni podaci sugeriraju da bi sustav mogao smanjiti zaustavljanja za do 30 posto i emisije plinova na križanjima za do 10 posto.
Unatoč svom potencijalu, Googleov sustav još uvijek nije zamjena za ljudske prometne inženjere. On služi kao alat za pomoć u donošenju odluka, a ne za zamjenu. Iako su rani rezultati ohrabrujući, postavlja se pitanje hoće li sustav donijeti koristi održivosti koje Google predviđa, jer još nije obavljena financijska analiza troškova usluge. Za sada, put do potpuno automatiziranog i optimiziranog upravljanja prometom ostaje pod ljudskim nadzorom koji i dalje igra ključnu ulogu u procesu.
