구글의 인공지능은 교통 신호등을 효율적이고 짜증 나지 않게 만들고 있습니다.
구글의 인공지능은 교통 신호등을 더 효율적으로 운영하게 하고, 짜증 나지 않도록 개선하고 있습니다.
시애틀의 운전자가 빨간 불을 만나면 평균적으로 20초 동안 기다리고, 그 후에 또 다시 녹색불이 되기까지 기다리게 되는데, 이는 저작권 소유회사 Inrix가 수집한 차량 및 스마트폰 데이터에 따른 것이다. 이 딜레이로 인해 이 단지 시애틀에서만 매일 약 1,000 톤 이상의 이산화탄소가 대기로 배출되는 것으로 추정된다. 그러나 새로운 Google AI 소프트웨어의 도움을 받으면, 환경과 운전자 모두에게 미치는 영향이 크게 줄어들고 있다.
시애틀은 자카르타, 리우데자네이루, 함부르크 등을 포함한 세계 4대륙의 12개 도시 중 하나로, Google Maps의 운전 데이터를 기반으로 교통 신호를 최적화하여 차량 대기 시간을 줄이고 배출 가스를 감소시키는 시도를 하고 있다. 이 프로젝트는 AI 알고리즘을 사용하여 Maps 사용자의 데이터를 분석하며, 현재까지 70개 교차로에서 타이밍을 조정하는 데 성공했다. 작년과 올해에 조정을 시험한 결과에 따르면, Google의 AI 기반 교통 신호 조정은 월 3,000만 대의 차량 중 처음으로 30%의 정차와 10%의 배출 감소를 이뤄냈다.
Google은 오늘 이러한 초기 결과를 발표하면서 환경 지속 가능성을 더욱 증진하는 데 활용하는 데이터와 AI 연구프로젝트에 대한 기타 업데이트도 공개했다. Google은 Maps에서 덜 혼잡하거나 오르막길이 적은 도로로 운전자를 안내하는 연료 효율적인 라우팅 기능을 인도와 인도네시아로 확대하고, 벨기에, 네덜란드, 룩셈부르크, 북서 독일의 항공 교통 관제에 항공편 경로 제안을 도입하여 기후 변화를 일으키는 항공 측발선을 줄일 예정이다.
Google은 비행 및 요리 검색 결과와 함께 측정된 배출량을 표시하는 기타 기후 변화 행동 계획에는 항공사와 소축목장주들도 포함되어 있어 일부에서는 불만을 표명하고 있다. 이 회사의 Project Green Light는 아직 밝은 반응을 얻고 있지만, 이번해 내에 이 프로젝트에 대한 작동 방식과 확대 계획에 대한 새로운 세부 정보가 공개될 경우 더 큰 관심을 받을 것으로 보인다.
콜카타의 교통 담당자들은 Green Light에 의해 제시된 교차로를 지난 1년 동안 13군데에서 최적화했고, 구글의 발표에 따르면 이에 대해 이동하는 사람들은 만족해하고 있는 것으로 추정된다.
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더 스마트한 교통 신호등은 많은 운전자들에게는 그동안의 꿈이었다. 하지만 실제로는 기술 업그레이드의 비용과 정부간의 협조 문제, 그리고 도시 교통 엔지니어의 인력 부족으로 인해 구매 가능한 많은 해결책에도 불구하고 드라이버들은 여전히 브레이크를 밟게 되는 상황이다. 구글의 노력은 무료이면서 비교적 간단하며, 세계에서 가장 인기 있는 내비게이션 앱인 Maps에서 수집된 독보적인 교통 데이터를 활용하여 도시들 사이에서 인기를 모으고 있다.
Google의 기후 AI를 위한 리드 제품 매니저인 줄리엣 로텐버그는 약 2년 전에 회사 연구원의 아내가 저녁식사 중 제안 한 프로젝트 그린 라이트 아이디어에 감사하다고 말합니다. “우리가 작업 할 수있는 수십 가지 아이디어를 평가 할 때, 이것은 계속해서 상위로 올랐습니다.”라고 로텐버그는 말합니다. “도시에 대한 신경망 배치 방식이 있었습니다.”
로텐버그는 Google이 트래픽 엔지니어를 고용하고 트래픽 신호를 원격으로 제어 할 수있는 대형 도시를 지원하는 데 우선 순위를 두고 있으며, 동시에 다양한 조건에서 기술이 잘 작동함을 입증하기 위해 전 세계로 확대하고 있습니다. 이는 광범위하게 채택된 경우 세계적인 배출 저감을 이룰 수 있다는 것을 시사합니다.
Google은 Maps 데이터를 통해 도시 당 수천 개의 교차로에서 시그널 타이밍과 조정을 추론 할 수 있습니다. 회사의 과학자들이 개발 한 AI 모델은 직전 몇 주간의 교통 패턴을 분석하고 조정할 가치가있는 신호를 결정 할 수 있습니다. 이는 주로 도시 지역에서 이루어집니다. 그런 다음 시스템의 필터는 보행자에게 적합하지 않은 일부 비현명한 제안을 차단하려고 시도합니다.
Google의 일부 권장 사항은 한 초씩이나 더 추가하는 것만큼 단순 할 수 있습니다. 구체적인 시간대에 녹색 신호가 시작되고 다음 신호가 녹색으로 불도록하는 도로 상의 시간 사이에 두 초를 더 추가하여 두 교차로 모두 차량이 정지하지 않고 통과 할 수 있도록합니다. 더 복잡한 제안은 특정 신호의 지속 시간과 인접 신호 사이의 오프셋을 조정하는 두 단계를 수반할 수 있습니다.
도시 엔지니어는 온라인 Google 대시 보드에 로그인하여 권장 사항을 확인 할 수 있으며, 이를 조명 제어 프로그램으로 복사하고 몇 분 만에 원격으로 적용하거나 네트워크에 연결되지 않은 조명의 경우 교차로의 제어 박스에서 직접 정지 할 수 있습니다. 어느 경우든 Google은 도시가 자체 데이터를 수집하거나 번거로운 카운트를 통해 직접 계산하거나 대략적으로 조정하지 않아도되도록 모든 것을 계산합니다.
일부 도시에서는 교차로의 설정이 몇 년 동안 변경되지 않을 수 있습니다. 로텐버그는 프로젝트가 몇몇 경우에 도시 지도자가 일반적으로 관심을 가지지 않는 지역의 교차로에 주목할 수 있었다고 말합니다. Google의 시스템은 교통 패턴이 변경 될 때마다 몇 주마다 변경 사항을 가능하게하며, 현재는 많은 도시가 지원 인프라를 갖고 있지 않기 때문에 실시간 조정 기능은 지원하지 않습니다. 로텐버그는 프로젝트 그린 라이트에 대해 이스라엘의 테크니온 대학과 UC 버클리의 교통 공학 학부와 협력했다고 말하며, 사용자는 하이파, 부다페스트, 아부 다비 및 발리도 포함됩니다.
Google의 제안이 작동하는지 확인하기 위해 도시는 비디오 영상이나 다른 센서의 교통 수를 사용할 수 있습니다. 도시 비디오 피드에 컴퓨터 비전 알고리즘을 적용하는 것은 Google과 사용자가 전통적인 교통 데이터에서 쉽게 감지 할 수없는 기타 효과를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, Google 엔지니어들이 그린 라이트 조정이 부다페스트에서 시행 될 때 직접 주시 할 때, 여러 사이클의 빨간불과 초록불을 기다릴 필요가 없어져 덜 사람들이 빨간불을 무시하는 것을 관찰했습니다.
그린 라이트는 일부 경쟁 상대보다 앞서있습니다. 교통 분석 제공 업체 Inrix의 대변인 마크 버픈드는 회사의 데이터 세트가 미국의 추정 300,000 개 신호 중 250,000 개를 커버하고 있으며, 시간 설정의 변경 사항을 연구하는 약 25 개 정부 기관을 지원합니다. 그러나 교통 엔지니어는 스스로 계산해야하므로 조정 제안을 직접하지 않습니다. Inrix의 추정에는 작은 변경의 상당한 기후 영향이 강조됩니다. 시애틀이 위치한 워싱턴 주 킹 카운티의 평균 신호에서 기다리는 시간은 연간 19 오크 배럴을 연소합니다.
로텐버그는 Google에 “상당한” 그린 라이트 작업 팀이 있다고 말합니다. 그녀는 Google의 미래 계획에는 보행자의 요구에 대한 조명을 기상적으로 최적화하고 Maps 사용자에게 그린 라이트 조정 교차로를 통과하는 중이라는 알림을 할 지 여부를 탐색하는 것이 포함됩니다. 이 서비스에 대해 Google이 결국 요금을 부과 할 것인지 여부에 대해 질문을 받은 경우, 현재까지는 계획이 없다고 말하며, 프로젝트는 초기 단계에 있습니다. 그 길은 아직 빨간 불을 만나지 않았습니다.
