O Project Green Light da Google entra em cena onde ficar parado num semáforo vermelho depois de acelerar, travar e esperar de novo é uma das fontes de poluição mais evitáveis em qualquer cidade — nos cruzamentos, a poluição pode chegar a ser 29 vezes mais alta do que em estrada aberta, e metade dessas emissões vem precisamente da travagem e da aceleração pós-paragem. Foi este problema concreto que a Google decidiu atacar com inteligência artificial, através de um projeto chamado Project Green Light. A pergunta sobre o Project Green Light que interessa não é o que a Google promete, mas o que aconteceu depois de implementado em cidades reais — incluindo uma que qualquer leitor brasileiro vai reconhecer: o Rio de Janeiro.
Project Green Light: o Que É, na Prática
O Green Light não instala hardware novo em lado nenhum. Usa os dados de trânsito que a Google já recolhe através do Google Maps para perceber como cada cruzamento se comporta ao longo do dia — quando há mais paragens, quanto tempo os carros esperam, se dois semáforos próximos estão ou não coordenados. A partir daí, o sistema sugere ajustes aos tempos de sinal (por exemplo, mais alguns segundos de verde numa determinada faixa horária) e entrega essas recomendações diretamente aos engenheiros de trânsito da cidade, que podem aplicá-las nos sistemas que já têm — sem comprar equipamento novo. Segundo a Google, a implementação de uma recomendação pode demorar menos de cinco minutos.
Os números que a Google divulga
Nos dados oficiais publicados pela própria equipa de investigação da Google, os cruzamentos otimizados mostram uma redução potencial de até 30% nas paragens e até 10% nas emissões. O projeto, lançado em 2023, está atualmente ativo em 20 cidades em quatro continentes — entre elas Rio de Janeiro, Haifa, Bengaluru, Kolkata, Hamburgo, Jacarta, Seattle, Manchester, Quebec e Boston — cobrindo cerca de 47 milhões de viagens de carro por mês nos cruzamentos otimizados.
Um detalhe que raramente aparece nas manchetes, mas que consta na letra pequena da própria Google: estes números são descritos pela empresa como “dados preliminares”, calculados com um modelo de emissões do Departamento de Energia dos EUA que usa um único tipo de veículo como aproximação para todo o trânsito — ou seja, ainda não ajustado à mistura real de veículos de cada cidade. A própria Google admite que espera que os números evoluam.
O que dizem as cidades que já usam
Aqui é onde a história fica mais interessante do que o comunicado de imprensa. Em Kolkata, na Índia, a polícia de trânsito reporta resultados positivos desde 2022 em 13 cruzamentos. Em Manchester, no Reino Unido — uma das cidades parceiras com mais infraestrutura de trânsito (2.400 semáforos) — a experiência foi mais mista: segundo o que engenheiros da cidade relataram à Scientific American, as recomendações do sistema “weren’t very good” e foram regularmente ignoradas, porque o algoritmo não tinha em conta prioridades como rotas de autocarro ou a necessidade de desviar tráfego de zonas residenciais.
Também vale notar que a Google não respondeu a pedidos de jornalistas para detalhar a metodologia por trás dos números divulgados — o que significa que, fora dos relatos pontuais das próprias cidades parceiras, não existe ainda verificação independente e publicada dos ganhos reais.
O veredito
O Project Green Light não é uma solução mágica nem uma fraude — é uma ferramenta de apoio à decisão ainda em fase inicial, com resultados genuinamente positivos nalgumas cidades e resultados desapontantes noutras, dependendo sobretudo da complexidade da rede de trânsito local e da disponibilidade dos engenheiros para validar (ou rejeitar) as sugestões. A decisão final continua sempre nas mãos de humanos — o que é, já agora, o padrão mais saudável para qualquer ferramenta de IA aplicada a infraestrutura pública. Para já, o mais correto é tratá-lo como um projeto de investigação promissor e gratuito para as cidades parceiras, não como uma tecnologia madura e validada de forma independente.
Fontes: página oficial do Project Green Light (Google Research) e reportagem da Scientific American. Se quiseres perceber melhor todo o ecossistema de IA por trás disto, consulta o nosso guia completo dos serviços de IA da Google.
