Les feux de circulation peuvent être ennuyeux, mais ils contribuent également aux émissions de carburant. L'équipe de recherche de Google veut y remédier grâce au projet Green Light qui utilise l'IA pour faire des recommandations afin d'optimiser les feux de circulation existants. Voici la présentation de ce projet par Google.Au début de l'année 2020, une équipe de Google Research a été chargée d'explorer de nouvelles idées pour des projets de recherche axés sur l'accélération de l'atténuation du changement climatique. "Nous examinions toutes sortes de grandes idées, de la viande cultivée à l'énergie en passant par la pollution de l'air", explique Dotan Emanuel, ingénieur logiciel au sein de l'équipe.
Un soir, à table, Dotan a fait part de certaines de ces grandes idées à sa famille - et la conversation a rapidement tourné autour d'une frustration familière à beaucoup de gens : "Ma femme Osnat m'a dit : "Pourquoi ne fais-tu pas quelque chose au sujet des feux de circulation ? Nous restons debout sans raison valable", se souvient-il.
Le transport routier est responsable d'importantes émissions de gaz à effet de serre à l'échelle mondiale et urbaine. Il est particulièrement problématique aux intersections des villes, où la pollution peut être 29 fois plus élevée que sur les routes ouvertes, et environ la moitié de ces émissions provient du trafic qui accélère après s'être arrêté. Avec des millions de feux de circulation dans le monde, l'ampleur du problème était considérable. Si Google pouvait faire quelque chose pour y remédier, l'occasion était belle.
"J'ai d'abord pensé que nous ne pouvions rien faire pour les feux de signalisation", explique M. Dotan. "Mais en matière de recherche, les défis les plus fascinants se situent dans l'inconnu."
Leur curiosité suffisamment piquée, Dotan et son équipe se sont penchés sur les mécanismes de l'ingénierie de la circulation. Ils ont découvert que si une partie des arrêts et des départs est inévitable, il est possible d'en éviter une partie en optimisant la synchronisation des feux de circulation. Pour ce faire, les villes devaient traditionnellement soit installer du matériel coûteux, soit procéder à des comptages manuels des véhicules, ce qui prenait beaucoup de temps, et aucune de ces méthodes ne permettait d'obtenir des informations complètes sur les paramètres clés dont elles avaient besoin.
"Nous avons rapidement compris que nous disposions d'un avantage considérable dont les villes pourraient bénéficier : plus d'une décennie de tendances de conduite sur Google Maps dans le monde entier", explique M. Dotan. "Quelques semaines plus tard, une proposition de projet était prête."
Cette proposition concernait le projet Green Light, une initiative qui utilise l'IA pour faire des recommandations aux ingénieurs des villes afin d'optimiser les feux de circulation existants et de réduire les émissions dues aux arrêts et aux départs. Après avoir évalué des dizaines d'autres bonnes idées, Green Light a été choisi pour sa simplicité, son évolutivité et son potentiel d'impact.
L'équipe de Green Light a utilisé les tendances de conduite de Google Maps pour créer un modèle d'IA qui mesure la façon dont le trafic circule dans une intersection, y compris les schémas de démarrage et d'arrêt, les temps d'attente moyens à un feu de circulation et la coordination entre les intersections adjacentes. Le modèle identifie les améliorations possibles, comme le fait de gagner quelques secondes sur un feu rouge pendant les heures creuses ou la possibilité de coordonner des intersections qui ne sont pas encore synchronisées. Les ingénieurs de la ville examinent ensuite ces recommandations et peuvent les mettre en œuvre en cinq minutes à peine, en utilisant l'infrastructure existante de la ville.
"Afin d'avoir un impact positif sur le climat, nous voulons être en mesure de déployer des recommandations Green Light de haute qualité dans de nombreuses villes à travers le monde et de les adapter rapidement. Les villes n'ont pas besoin d'investir dans des logiciels dédiés ou des intégrations matérielles", explique Alon Harris, responsable du programme Green Light. "Nous partageons simplement nos recommandations avec la ville, qui les évalue et prend des mesures."
Depuis leur premier pilote en 2021, l'équipe a testé de plus en plus d'intersections, développé des prédictions plus précises et emmené Green Light sur la route dans plus d'une douzaine de villes à travers le monde, notamment Rio de Janeiro, Seattle, Bengaluru, et plus récemment, Boston. L'équipe a également mis au point un tableau de bord complet permettant de partager facilement les recommandations et les analyses avec les villes partenaires, tout en continuant à surveiller les nouveaux changements nécessaires.
"Nous offrons à chaque ville des rapports spécifiques avec des mesures d'impact tangibles, telles que le nombre d'arrêts que les conducteurs ont évité à un carrefour au fil du temps. Nous pensons qu'il s'agit là d'une véritable incitation à ne pas se contenter de mettre en œuvre les premières recommandations, mais à étendre Green Light à d'autres intersections", explique M. Alon.
Selon les rapports de Google, Green Light est installé dans plus de 70 carrefours, contribuant à économiser du carburant et à réduire les émissions pour 30 millions de trajets en voiture par mois. Les premiers chiffres indiquent qu'il est possible de réduire les arrêts jusqu'à 30 % et les émissions aux intersections jusqu'à 10 %.
L'équipe s'efforce d'étendre Green Light à des centaines de villes et à des dizaines de milliers de carrefours au cours des prochaines années. Sur la voie de l'amélioration du monde, ils espèrent que le fait d'aider les gens à faire l'expérience d'un trafic plus fluide permettra de répandre un peu de joie sur le chemin.
"Vous savez, lorsque vous franchissez une séquence de cinq feux verts et que vous avez l'impression d'être dans votre jour de chance ?" explique M. Dotan. "Nous voulons faire en sorte que ce sentiment soit partagé par un plus grand nombre de personnes dans le monde."
Source : Google
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Le projet IA "Green Light" de Google, fluidifie la circulation, et réduit la consommation de carburant ainsi que les émissions de carbone Google accuse l'IA d'être à l'origine de l'augmentation massive de ses émissions de carbone au lieu d'atteindre son objectif de parvenir à un bilan net zéro, car la demande en IA est gourmande en énergie Il génère du trafic dans Google Maps pour simuler des bouchons sur des voies afin de les garder pour lui et diriger des automobilistes sur d'autres