Es ist zwei Jahre her, seit Google Project zum ersten Mal vorgestellt hat Grünes Licht, ein neuartiges Mittel zur Bekämpfung der Straßenverschmutzung, die durch an Ampeln im Leerlauf stehende Fahrzeuge verursacht wird. Auf seiner Veranstaltung „Sustainability ’23“ am Dienstag diskutierte das Unternehmen einige der ersten Ergebnisse dieses Programms und kündigte eine weitere Welle von Erweiterungen dafür an.
Green Light verwendet maschinelle Lernsysteme, um Kartendaten zu durchsuchen, um das Ausmaß der Verkehrsstaus an einer bestimmten Ampel sowie die durchschnittlichen Wartezeiten der dort angehaltenen Fahrzeuge zu berechnen. Diese Informationen werden dann verwendet, um KI-Modelle zu trainieren, die den Verkehrsablauf an dieser Kreuzung autonom optimieren können, wodurch Leerlaufzeiten sowie die Menge an Brems- und Beschleunigungsvorgängen, die Fahrzeuge dort leisten müssen, reduziert werden. Dies alles ist Teil des Ziels von Google, seinen Partnern dabei zu helfen, ihre CO2-Emissionen bis 2030 gemeinsam um eine Gigatonne zu reduzieren.
Als das Programm im Jahr 2021 zum ersten Mal angekündigt wurde, war es in Zusammenarbeit mit der Israel National Roads Company lediglich an vier Kreuzungen in Israel im Pilotversuch getestet worden, aber Google hatte bei diesen Tests Berichten zufolge eine „Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs und der Verzögerungszeit an Kreuzungen um 10 bis 20 Prozent“ beobachtet . Das Pilotprogramm ist seitdem gewachsen und hat sich auf ein Dutzend Partnerstädte auf der ganzen Welt ausgeweitet, darunter Rio de Janeiro, Brasilien; Manchester, England und Jakarta, Indonesien.
„Heute freuen wir uns, Ihnen mitteilen zu können, dass wir planen, im Jahr 2024 auf weitere Städte auszuweiten“, sagte Yael Maguire, Google-Vizepräsidentin für Geo-Nachhaltigkeit, letzte Woche während einer Vorbesprechung gegenüber Reportern. „Erste Zahlen deuten darauf hin, dass wir das Potenzial haben, die Stopps um 30 Prozent zu reduzieren. Wir glauben, dass grünes Licht einzigartig ist, weil es für Städte skalierbarer und kostengünstiger ist als alternative Optionen.“ Im Idealfall würden Städte die Modelle über Raster von Nachbarschaftsblöcken hinweg einsetzen, um „Wellen“ sich ausbreitender grüner Lichter zu erzeugen.
„Unsere KI-Empfehlungen funktionieren mit bestehenden Infrastruktur- und Verkehrssystemen“, fuhr Maguire fort. „Stadtingenieure sind in der Lage, die Auswirkungen zu überwachen und innerhalb weniger Wochen Ergebnisse zu sehen.“ Maguire wies auch darauf hin, dass der Manchester-Test Berichten zufolge zu einer Verbesserung der Emissionswerte und einer Steigerung der Luftqualität um bis zu 18 Prozent geführt habe. Das Unternehmen lobte auch die Wirksamkeit seines Maps-Routings bei der Reduzierung von Emissionen, wobei Maguire darauf hinwies, dass es „dazu beigetragen habe, mehr als 2,4 Millionen Tonnen CO2-Emissionen zu vermeiden – das entspricht der vollständigen Stilllegung von etwa 500.000 kraftstoffbasierten Autos.“ Jahr.”