- Google, dünya genelinde kavşaklarda beklemeyi azaltmak, yakıt tüketimini düşürmek ve emisyonları azaltmak için yapay zekâyı kullanıyor.
- İlk sonuçlar, kavşaklarda durma oranlarında %30’luk bir azalma ve emisyonlarda %10’luk bir düşüş sağlayabileceğini gösteriyor.
- Google’ın yaklaşımı; Google Haritalar’dan gelen kapsamlı verileri kullanarak araç rotalarını, hızlarını ve trafik ışıkları ile etkileşimlerini izleyerek gerçekleştiriliyor.
Google; dünya çapındaki kavşaklarda bekleme sürelerini, yakıt tüketimini ve emisyonları azaltmak için yapay zekâyı aktif olarak kullanıyor. İlk sonuçlar, kavşaklardaki kirlilik seviyelerinin açık yollara göre yaklaşık 29 kat daha yüksek olduğu göz önüne alındığında, kavşaklarda %30’luk potansiyel bir azalma ve emisyonlarda da %10’luk bir düşüş olduğunu gösteriyor.
Google’ın yaklaşımı; araç rotalarını, hızlarını ve trafik ışıklarıyla etkileşimlerini takip ederek Google Haritalar’dan elde edilen kapsamlı verilerden yararlanıyor.
Şehir planlamacıları genellikle pahalı sensörlere veya manuel araç sayımlarına güveniyor ancak Google’ın Project Green Light olarak bilinen yapay zekâsı, altyapı yükseltmeleri gerektirmeden çok daha fazla veriyi hızlı bir şekilde işliyor. Yapay zekâ aynı anda binlerce kavşağı optimize ederek trafik akışını iyileştiriyor.
Bu girişim şu anda Seattle, Rio de Janeiro ve Haydarabad gibi 12 şehirde, dört kıtada faaliyet gösteriyor ve mevcut altyapı ve trafik sistemlerini kullanıyor. Gündüz ve gece trafiğini iyileştirmek için trafik ışığı zamanlamalarının ayarlanması ve çeşitli kavşaklardaki ışıkların koordine edilmesine ilişkin bilgiler sağlıyor. Ayrıca, Yeşil Işık Projesi daha fazla şehrin katılımını teşvik ediyor.
Trafik verimliliğini artırma, emisyonları azaltma ve daha yeşil ulaşım seçeneklerine öncelik verme çabaları ve otonom araçları trafik ışıklarıyla entegre etme daha yaygın hale geliyor.
Günlük karayolu yolculuklarının yüksek hacmi göz önüne alındığında, bu alanlardaki küçük iyileştirmelerin önemli bir etkisi olabilir. Google’ın Yeşil Işık’ı, Manchester gibi şehirler için halihazırda değerli bilgiler sunarak mühendisleri 2.400 trafik sinyali arasındaki potansiyel sinyal zamanlama iyileştirmelerine yönlendirdi.
Derleyen: Eliz Canyurt
