Os semáforos não só causam frustração aos motoristas, mas também aumentam a poluição. Utilizando a enorme quantidade de dados relacionados com o tráfego recolhidos pelo Google Maps e o poder dos algoritmos de IA, a gigante tecnológica espera resolver ambos os problemas regulando de forma eficiente a infraestrutura existente
O modelo baseado em IA leva em consideração a estrutura, os padrões de trânsito e a programação de luz de cada cruzamento, usando dados do Google Maps. Em seguida, faz recomendações para a otimização dos semáforos que podem ser aplicadas pelos engenheiros de trânsito locais ajustando a duração do semáforo vermelho de acordo com o fluxo de carros.
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IA de trânsito
- Os ajustes não se limitam a um único semáforo, mas podem coordenar vários cruzamentos adjacentes, criando “ondas de semáforos verdes” que podem aliviar o congestionamento do tráfego.
- Embora um sistema de monitoramento ao vivo pareça mais eficiente, a abordagem do Google não requer nenhuma atualização na infraestrutura existente, facilitando a implementação sem custos extras. A empresa sugere que antes do Google Green Light, os semáforos eram otimizados “usando sensores caros ou demoradas contagens manuais de veículos”, então sua solução é definitivamente uma melhoria.
- Os efeitos serão ainda mais evidentes em locais onde os semáforos são negligenciados, utilizando configurações desatualizadas e sem qualquer supervisão.
- De acordo com alguns estudos, a poluição nos cruzamentos das cidades pode ser 29 vezes maior em comparação com as estradas abertas, e metade dela vem da parada e partida do trânsito.
- Os primeiros números dos testes do Google sugerem que há potencial para reduzir as paradas em 30%, reduzindo as emissões nos cruzamentos em até 10%.
- O projeto Google Green Light já está ativo em 12 cidades, incluindo no Rio de Janeiro. O Google espera expandir o projeto ao longo de 2024, pedindo aos engenheiros de trânsito de cidades de todo o mundo que preencham um formulário e entrem na lista de espera.
