관련 전공자이신거 같아서 조금 자세히 말씀드리자면...
AI가 포함되진 않았지만 실시간 교통운영 개념 자체는 나온지 10년 정도 됐습니다. ATDM(Active Transportation and Demand Management)이라고 해서 미국 연방고속도로관리국에서 나온 백서도 있고 하니 관심이 있으시면 찾아보시면 좋습니다.(https://ops.fhwa.dot.gov/atdm/index.htm)
일단 기술적으로 저는 아직 갈길이 멀다고 봅니다. 이유는 다음과 같습니다.
1. 복수 신호에 대한 신호최적화는 NP-완전이 거의 확실한 문제라서 제한시간 안에 해를 찾기가 극도로 어렵습니다. 말씀하신 대로 AI등의 도움을 받아야만 하는데, 일단 사회적으로 "신호가 떡이 됐을때 어디부터 풀어줘야 하나"를 합의하는 것 - 목적함수를 정의하는 것부터가 문제가 됩니다.
ex) 영동대로의 정체를 풀기 위해 테헤란로나 남부순환로의 용량을 줄인다면 그것이 용인이 될까요?
2. CCTV를 통한 교통량의 수집이 생각보다 어렵습니다. 물론 이미지 프로세싱 기술은 눈부시게 발전했으니 아주 불가능한건 아닙니다만, 현행 CCTV가 이것을 고려해서 설치된 것이 아니기 때문에 추가적인 인프라 투자가 필요합니다.
3. 특히 서울같은 대도시권의 경우 2천개에 육박하는 신호교차로가 있습니다. 이것을 모두 한꺼번에 최적화하는 것은 굉장히 넓은 해공간을 자랑합니다. 단순하게 교차로 천개라고 하고, 각 교차로의 선택 시나리오를 4개만 잡아도 해공간이 4^1000입니다. 이정도가 되면 당연히 강화학습으로 처리가 안됩니다.

AI를 이용해 모두 최적화하자...이것은 저는 앞으로도 안될것이라고 보고, 일부 중요 신호등을 통제하자는 것 정도는 머지 않은 미래에 가능할 것이라고 생각합니다.

자세한 답변 감사합니다. AI 분야 연구를 하고 있지만 해당 도메인에 대해서는 구체적으로 파악하고 있지 못했는데 관련 문제를 파악하는데 큰 도움이 된 것 같습니다.
결국 도로의 흐름이란게 알고리즘 복잡도도 문제지만 기본적으로 폐쇄망이 아니라 외부로 부터 유입이 전제가 되기 때문에 생각보다 문제의 난이도가 높은 것 같습니다. 말씀하신 목적함수의 설정도 큰 문제네요. 단순 전체의 교통 흐름 속도나 T+1 타임의 도로 복잡도를 최적으로 하면 되지 않을까 생각했는데 서울 전체 교통 흐름을 위해 멀쩡히 순항하던 내가 있는 도로가 손해를 보는 상황을 납득 할것인가의 문제도 있고 목적함수를 최적화하기를 위한 데이터를 모으는 것도 쉽지 않은 영역이네요. 외부 유입의 변화에 따른 평가 함수를 만드는 것도 쉽지 않을 것 같습니다.
사실 이전부터 관련한 내용을 알고는 있었는데 막연히 생성형AI가 나온 이시점 쯤이면 해법이 있지 않을까 생각하고 있었습니다. 어떤 분야든 디테일하게 들어가면 쉽지 않은 것 같습니다.