GoogleがAIとGoogleマップを用いて赤信号での停止を30％減らすプロジェクト「Green Light」を進めている

都市部を自動車を運転している際、短い距離を走る間に何度も赤信号に引っかかってしまい、「走っている時間より信号待ちをする時間の方が長いのではないか」と思ったことがある人もいるはず。Googleが、AIを利用して信号機の切り替わるタイミングを改善し、赤信号での停止を減らすプロジェクト「Green Light」を進めていると発表しました。

How Google AI is helping reduce greenhouse gas emissions
https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/google-ai-reduce-greenhouse-emissions-project-greenlight/

Green Light - Google Research
https://sites.research.google/greenlight/

Amazing Project Could Reduce Stops at Red Traffic Lights by 30% : ScienceAlert
https://www.sciencealert.com/amazing-project-could-reduce-stops-at-red-traffic-lights-by-30

Can Google AI help cities reduce traffic emissions? - YouTube

地球上では130億台以上もの自動車が走っているため、自動車から排出される温室効果ガスを削減することは気候変動に対処する上で重要です。ところが、実際のところ自動車は常に走っているのではなく、走っては赤信号に引っかかって停止し、青信号になってしばらく進むとまた赤信号で停止するという動きを繰り返しています。

そのため、交差点で生じる温室効果ガスの排出量は、普通の道路の29倍に達するとのこと。

ひとつひとつの交差点で発生する温室効果ガス排出はわずかでも、世界中に交差点があることを考慮すれば、交差点での不要な停止を削減することで膨大な量の温室効果ガス排出を削減できることになります。

そこでGoogleは、AIテクノロジーとGoogleマップのデータを組み合わせて信号機の切り替えタイミングを改善する「Green Light」というプロジェクトに取り組んでいます。

多くの都市交通エンジニアにとって、信号機の切り替えタイミングを最適化するためのデータを入手するには、高価なセンサーの設置や車両通過数の手動計測といった手間とコストが必要でした。そこでGoogle Researchのチームは、個々のドライバーのスマートフォンにインストールされているGoogleマップが収集した交通トレンドのデータを用いているとのこと。

このデータを基に、交通と信号の点灯タイミングの相互作用に関するAIベースのモデルを構築し、信号機の切り替えタイミングについて最適化された推奨事項を提案するというのがGreen Lightの仕組みです。

Green Lightは数千もの交差点を同時に分析できる上に、都市交通エンジニアらは数週間以内に結果を確認することが可能だとのこと。

データ収集にはすでに多くの人々が持っているスマートフォン(Googleマップ)を利用するため、信号機に追加のインフラストラクチャーを整備する必要がないのも利点です。

すでにGreen Lightはシアトル・リオデジャネイロ・マンチェスター・ハンブルク・ブダペスト・ハイファ・アブダビ・ハイデラバード・バンガロール・コルカタ・ジャカルタ・バリの4大陸12都市で導入され、合計70の交差点で信号を最適化したとのこと。Googleはより多くの都市にGreen Lightを拡大するつもりであり、参加したい自治体は順番待ちリストに登録する必要があります。

Googleが収集した初期の数値によると、Green Lightは赤信号での停止を30％減少させ、温室効果ガス排出量を10％削減する可能性があることが示されているとのことです。イギリスのマンチェスター市交通局で分析およびレポートマネージャーを務めるデビッド・アトキン氏は、「Green Lightは、以前は見えてこなかった機会を特定し、信号のタイミングを変更することで潜在的なメリットがある場所をエンジニアに伝えました。これは、2400もの交通信号があるマンチェスターにとって、貴重な洞察となりました」とコメントしました。