Green Light: come Google usa l'IA contro la congestione stradale e le emissioni

Utilizzando un sofisticato modello di IA, il sistema analizza i flussi di traffico agli incroci, considerando fattori come la frequenza delle fermate e delle ripartenze, i tempi medi di attesa e la coordinazione tra semafori adiacenti. Sulla base di questa analisi, l'IA genera raccomandazioni per ottimizzare i tempi dei semafori, che possono essere implementate rapidamente dagli ingegneri del traffico cittadino senza necessità di costose infrastrutture aggiuntive.

Ma quale sarà l'impatto? Secondo le stime di Google, il traffico stop-and-go agli incroci può produrre fino a 29 volte più inquinamento rispetto al traffico scorrevole. Riducendo i tempi di attesa ai semafori e migliorando il flusso del traffico, Green Light mira a diminuire le emissioni fino al 10% per incrocio e a ridurre le fermate dei veicoli fino al 30%.

Il progetto, iniziato nel 2020 come un'idea di ricerca, è già stato sperimentato in oltre una dozzina di città in tutto il mondo, tra cui Rio de Janeiro, Seattle, Bengaluru e Boston. Attualmente, Green Light è operativo in più di 70 incroci, influenzando positivamente fino a 30 milioni di viaggi in auto al mese. Adesso però l'obiettivo è espandere l'iniziativa a centinaia di città e decine di migliaia di incroci nei prossimi anni.