在全球众多城市中，包括印度班加罗尔在内，交通拥堵是一个普遍存在的问题。谷歌通过其绿光项目，利用人工智能技术帮助这些城市改善交通状况。该项目通过优化交通信号灯，减少拥堵，并利用谷歌地图数据，可能提升空气质量，降低排放量。
班加罗尔等城市面临的最大问题之一就是交通拥堵。谷歌的绿光项目通过优化交通信号灯来减轻这一问题，使用谷歌地图数据。这样做可以改善空气质量，并减少排放。绿光项目的启动标志着城市移动解决方案的革命。该项目的起源可以追溯到谷歌研究员Dotan Emanuel和他的配偶之间的一次看似微不足道但至关重要的晚餐对话。认识到解决班加罗尔交通问题的紧迫性，Emanuel和他的配偶开始寻找新的解决方案。
该技术使用谷歌地图的历史和实时交通数据。它使用复杂的人工智能算法来分析交通趋势，并对未来做出准确的预测。基于这些预测，它调整交通信号灯的时机，以促进更好的交通流动，减少空闲时间，提高整体交通效率。
研究表明，使用绿光项目的交叉口交通停车次数减少了高达30%，排放量减少了高达10%。通过最小化车辆怠速和走走停停的交通，改善空气质量。基于当前条件提供数据驱动的动态交通管理方法。
项目的范围有限，仅针对交通信号灯，而不是更广泛的拥堵问题，如基础设施或公共交通。依赖于匿名化的谷歌地图数据，但收集的大量数据引发了隐私问题。城市实施该项目依赖于谷歌的技术和数据，引发了对长期控制的担忧。可能需要升级现有的交通管理系统。在试点阶段，需要进一步测试其在不同城市布局中的有效性。
该项目根据人工智能洞察为城市交通工程师提供可操作的建议。这些建议可以利用现有基础设施和政策在短短5分钟内实施。绿光项目已在包括班加罗尔、海得拉巴和加尔各答在内的几个印度城市实施。
绿光项目的早期结果显示出有希望的结果，包括司机停车次数减少了高达30%，交叉口温室气体排放量减少了10%。通过优化单个交叉口并协调相邻交叉口，项目协调绿灯波，最小化走走停停的交通。目前，在横跨四大洲的12个城市的70个交叉口中运营，包括班加罗尔、海法和汉堡，该项目每月有可能为高达3000万辆汽车节省燃料和减少排放。
绿光项目利用谷歌地图收集的大量匿名交通数据。这些数据包括交通模式的历史信息、车辆速度和位置的实时信息以及道路网络布局。
收集的数据输入到人工智能算法中，模拟交通流量。这些模型考虑历史趋势、当前交通状况和即将发生的事件等因素，预测交叉口的未来交通模式。