В среднем житель крупного города теряет в пробках до 200 часов в год. Это не только личные потери, но и снижение производительности труда, рост выбросов CO₂ и увеличение аварийности. Классические светофорные системы работают по жёстким временны́м программам и не учитывают реальную динамику потока. В Сапкане была поставлена задача создать адаптивную систему, способную реагировать на изменения дорожной обстановки в реальном времени.

Система состоит из трёх уровней. Уровень сбора данных включает дорожные камеры, индуктивные петли, датчики окружающей среды и телематику транспорта. Уровень аналитики обрабатывает эти данные с помощью нейросетевых моделей прогнозирования и оптимизации. Уровень исполнения передаёт команды светофорам, информационным табло, автономным транспортным средствам и диспетчерам. Обратная связь замыкает цикл: каждое решение становится новым входным сигналом для модели.

В Сапкане автономные шаттлы связывают жилые районы с центром, метро и транспортно-пересадочными узлами. Они работают по динамическим маршрутам в зависимости от спроса. Это особенно важно для пожилых людей, семей с детьми и жителей отдалённых микрорайонов. Стоимость поездки ниже, чем у традиционного такси, а предсказуемость маршрута выше, чем у обычного автобуса. Таким образом, технология решает задачу социальной инклюзии.