mercredi, juillet 3, 2024

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Utiliser l’IA de Google pour optimiser la circulation

Dans une avancée significative pour la réduction de la pollution due à la circulation automobile, Google a lancé son projet Green Light, qui utilise l’intelligence artificielle pour analyser les données de Google Maps et optimiser la gestion des feux de circulation aux intersections des villes. En modifiant le comportement des feux de 70 intersections dans 12 villes du monde, Google a réussi à réduire les émissions polluantes de 10 % et à faire gagner 30 % de temps aux conducteurs.

Le concept est simple : moins de temps d’attente aux feux rouges signifie moins d’émissions nocives. Selon une étude, la pollution aux intersections est 29 fois supérieure à celle sur une route sans arrêt. En utilisant un modèle d’intelligence artificielle, Google analyse les données de Maps pour imaginer une interaction optimale entre les feux de circulation, en prenant en compte le trafic moyen et la structure des croisements. Les recommandations obtenues permettent aux villes de réduire l’attente aux feux rouges et, par conséquent, de diminuer la pollution atmosphérique.

Le projet Green Light est déjà en test dans plusieurs villes du monde, dont Abu Dhabi, Bali, Bangalore, Budapest, Haifa, Hambourg, Hyderabad, Jakarta, Calcutta, Manchester, Rio de Janeiro et Seattle. Après avoir modifié le comportement des feux de 70 intersections au total, les résultats sont impressionnants : une baisse des émissions polluantes de 10 % et un gain de temps de 30 % pour les conducteurs.

Cette initiative s’inscrit dans les efforts continus de Google pour contribuer à la sauvegarde de la planète. En plus de réduire la pollution, le projet Green Light offre un avantage considérable aux automobilistes en leur faisant gagner du temps sur leurs trajets. De plus, Google a veillé à ce que l’implémentation des suggestions dans les logiciels de gestion utilisés par les villes soit simple et gratuite, rendant ainsi ce projet bénéfique tant pour l’environnement que pour les citoyens.

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