O metrô de Nova York amarrou os pixels aos carros do metrô, para a ciência

Em parceria com o Google, a Metro Transit Authority levou a amarrar vários telefones do Google Pixel aos carros de metrô em Nova York, a fim de rastrear dados. O experimento fazia parte da necessidade do MTA de automatizar e expandir inspeções e reparos de segurança de trilhos, e amarrar alguns pixels a um vagão de trem parecia o melhor lugar para começar.

Se você gosta de fatos, o metrô da cidade de Nova York carrega em algum lugar mais de 3 milhões de pessoas por dia, de acordo com seu próprio site. Com esse tipo de volume, os esforços movidos a seres humanos para encontrar, rastrear defeitos e mantê-los só podem ser tão eficientes. Funciona, mas há espaço para melhorias.

O MTA está procurando complementar esse esforço com algum tipo de automação, e a AI fez uma parceria com a tecnologia existente não é tão difícil de colocar as mãos. De acordo com ConectadoO Google e o New York MTA fizeram uma parceria para prender vários dispositivos a carros do metrô, a fim de ouvir defeitos de faixa enquanto grava outros dados de movimento. Esses dispositivos não eram um hardware especializado para o setor profissional; Eles eram pixels.

O setor público do Google trabalhou com o metrô da cidade de Nova York para fornecer vários pixels em um esforço para experimentar o hardware existente e existente em uma operação TrackInspec. Se o TrackInspect fosse um sucesso, mostraria que os telefones cotidianos têm a capacidade de fornecer dados suficientes para complementar o trabalho realizado por indivíduos na reparação e manutenção do sistema ferroviário. Os pixels precisariam coletar dados de áudio, movimento e dados geográficos para serem alimentados a modelos de treinamento de IA que poderiam empacotar eficientemente os dados para equipes de reparo. Todos os sons que os passageiros dão como garantido – os gritos e acidentes ou solavancos – podem ser traduzidos em uma faixa específica que precisa de atenção.

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Embora a inspeção humana ainda seja necessária, o objetivo é automatizar a maior parte do sistema de sinalização. Através de todas as gravações do metrô de Nova York que foram feitas com os telefones Stowaway Pixel, 92% dos defeitos registrados foram corroborados por inspetores humanos. Este projeto ainda usava um inspetor para ouvir todas as gravações de áudio coletadas e analisar vibrações, com uma taxa de sucesso de 80%. O projeto TrackInspect coletou 335 milhões de leituras de sensores e 1.200 horas de áudio. Essas coleções foram usadas para treinar cerca de 200 modelos individuais de IA para esse trabalho exato.

A esperança é que o MTA possa implementar ainda mais essa tecnologia, possivelmente com hardware especializado em vez de um dispositivo que foi feito para fazer algo totalmente diferente. O projeto prova que a tecnologia disponível agora pode ser implementada a pouco custo com os modelos de IA adequados envolvidos.