Mobility AI 소개: 도시 (새 탭에서 열림)
구글 리서치는 급격한 도시화와 자율주행, 전자상거래 확산 등 변화하는 교통 환경에 대응하기 위해 AI 기반의 차세대 교통 관리 프로그램인 'Mobility AI'를 발표했습니다. 이 프로그램은 측정, 시뮬레이션, 최적화라는 세 가지 핵심 기둥을 중심으로 도시 교통 시스템의 데이터를 분석하고, 정책 결정자와 엔지니어에게 실질적인 해결책을 제공하는 것을 목표로 합니다. 결과적으로 Mobility AI는 교통 체증 완화, 탄소 배출 감소, 그리고 도로 안전 강화를 통해 지속 가능한 도시 이동성을 실현하고자 합니다. ### 정밀 측정을 통한 교통 현황 및 이동 패턴 분석 - ML 기반의 혼잡 함수(Congestion Functions)를 통해 차량 통행량과 속도의 상관관계를 수학적으로 모델링하며, 전체 데이터가 아닌 일부 부동 차량 데이터(Floating car data)만으로도 도시 전역의 교통 흐름을 정밀하게 유추합니다. - 자기지도 학습(Self-supervised learning)을 활용한 지오스페이셜 임베딩 기술로 데이터가 부족한 지역에서도 지역적 특성과 공간적 관계를 파악하여 이동 패턴을 정교하게 이해합니다. - 인과 추론(Causal inference) 기술을 도입해 날씨나 공휴일 같은 복잡한 변수 속에서도 신호 체계 변경과 같은 특정 개입이 실제 교통 흐름에 미친 순수한 효과를 정확히 측정합니다. ### 고충실도 시뮬레이션을 활용한 디지털 트윈 구축 - 기존의 수동적이고 느린 시뮬레이션의 한계를 극복하기 위해, 머신러닝이 실제 도로 위 운전자들의 행동을 직접 학습하여 반영하는 'Traffic Simulation API'를 개발했습니다. - 고해상도 이동 데이터를 활용한 자동 보정 기술을 통해 도시 전체 규모의 '디지털 트윈'을 신속하게 생성하며, 이를 통해 새로운 교통 정책이나 인프라 변화의 결과를 가상 환경에서 미리 검증할 수 있습니다. - 대규모 이벤트 이후의 교통 흐름을 분석하거나 대중교통 및 보행자 환경 개선을 위한 다양한 시나리오를 고성능 시뮬레이션 환경에서 테스트하여 최적의 대안을 찾습니다. ### 실질적 개선을 위한 지능형 교통 최적화 - '그린 라이트(Green Light)' 프로젝트를 통해 AI가 기존 교차로의 신호 타이밍을 최적화함으로써 불필요한 정차를 줄이고 연료 소비 및 온실가스 배출을 감축하고 있습니다. - 현재 전 세계 3,000개 이상의 교차로에서 운영 중인 이 기술은 별도의 하드웨어 설치 없이 구글 맵의 데이터를 활용해 도시 당국에 효율적인 신호 조절 권장 사항을 제공합니다. - 교통 신호 제어 API(Traffic Signal Control API)를 통해 지자체가 직접 AI 기반의 최적화 제안을 받아 현장에 적용할 수 있도록 지원하며, 향후 연석 공간 관리나 화물 운송 최적화로 서비스 영역을 확장할 계획입니다. Mobility AI는 구글의 방대한 지리정보 데이터와 고도화된 AI 기술을 결합하여 공공 부문의 교통 문제를 해결하려는 혁신적인 시도입니다. 교통 당국은 이 플랫폼을 통해 단순한 현황 파악을 넘어 미래 변화를 과학적으로 예측하고, 데이터에 기반한 정책을 수립함으로써 시민들에게 더 안전하고 효율적인 이동 경험을 제공할 수 있을 것입니다.