티스 밸리, 자체 도로망의 AI 트윈이 신호등을 스스로 재조정하도록 허용

티스 밸리 통합자치기구(TVCA)는 GPS 추적 버스와 도로변 센서 등 여러 출처에서 교통 데이터를 수집하고 AI를 활용해 문제가 도로망을 마비시키기 전에 어디서 발생할지 예측하는 '디지털 트윈' — 자체 도로망의 가상 복제본 — 을 구축했다.

첫 6개월 시범 단계에서 이 시스템은 지연을 13.7% 줄였다. 또한 지역 내 11개 혼잡 지점에서 자동 대응 기능을 제공한다. 어딘가에서 교통이 정체되면 시스템이 이를 인지하고 신호등 주기를 살펴 조정할 수 있다. TVCA의 숀 프라이어는 이 시스템이 사람들이 퇴근하거나 출근하는 길을 보통 좌절하게 만드는 일상적 상황을 완화한다고 말한다.

달링턴 의회 의장 스티븐 하커는 인간이 감독권을 유지하지만, 소프트웨어가 '인간이 내놓을 수 있는 것보다 더 나은 해결책을' 훨씬 빠르게 제시하고 있으며 '교통을 어디로 우회시켜야 할지 판단하는 데 상당히 영리하다'고 말했다. 녹색당은 이 기술을 환영하면서도 그것만으로는 증가하는 자동차 주행거리를 앞지르지 못할 것이라고 경고했다.

AI에 신호등 제어권을 부여하고 인간은 감독자로 남긴다. AI는 엔지니어보다 더 빠르고 더 잘 신호 주기를 재조정한다.

시범 사업은 약속이 아니라 6개월 이내에 13.7% 지연 감소라는 확실한 수치를 산출했다.

이는 신호 제어를 예정된 인간의 재조정에서 네트워크 전체에 걸친 지속적 자동 대응으로 전환한다.

인간 감독 계층을 유지했기 때문에 의회는 엔지니어보다 더 빠르고 더 나은 결정을 내리는 소프트웨어를 받아들일 수 있었다.

결정이 빈번하고 국지적이며 측정 가능한 곳에서는 대응을 자동화하고 승인보다는 감독하라 — 속도가 곧 가치다.

티스 밸리 교통 디지털 트윈 프로젝트의 다음 단계에서는 화물, 능동 교통(도보·자전거 등), 환경 정보를 포함한 새로운 경로와 데이터를 추가할 예정이다.