Tàu điện ngầm New York chăm sóc người khiếm khuyết bằng Google Pixels

Giữa tháng 9 và Tháng một, sáu Google Pixel Điện thoại thông minh đã vượt qua các chuyến đi miễn phí trên bốn Thành phố New York Xe điện ngầm. Cụ thể, họ đã đi một chuyến tàu A, vì nó đã bóng kéo dài 32 dặm giữa mũi phía bắc của Manhattan và phía nam của Queens.

Các điện thoại không phải là stowaways hay đi lạc, và một hành khách cực kỳ sắc nét có thể nói vì chúng ở bên trong vỏ nhựa và được bảo vệ thông qua dấu ngoặc đến mặt dưới và nội thất của ô tô. Mặc dù mọi người bên trong xe đã sử dụng điện thoại thông minh của họ để viết email hoặc cuộn Instagram hoặc khám phá Roblox, các nhà khai thác tàu điện ngầm đã sử dụng các cảm biến của các điện thoại này, máy đo tốc độ, từ kế và con quay hồi chuyển và cho những người gắn trên xe hơi, các micro bên ngoài bổ sung.

Các điện thoại là một phần của một thử nghiệm ngắn của thành phố New York Cơ quan vận tải Metropolitan Và Google Cho dù công nghệ giá rẻ, chủ yếu là công nghệ có thể bổ sung cho công việc kiểm tra theo dõi của cơ quan. .Khu vực công cộng Googlebộ phận thực hiện công việc, đã không tính phí MTA cho thí nghiệm ban đầu này.) Hôm nay, các cuộc kiểm tra được thực hiện bởi các thanh tra của con người, những người cùng nhau đi bộ tất cả 665 dặm đường tàu điện ngầm của thành phố New York, mắt bị gọt vỏ vì các vấn đề như đường ray bị hỏng, tín hiệu bị vỡ và thiệt hại nước. Các chuyến đi ba năm bởi những chiếc xe hình học đào tạo chuyên ngành, đầy cảm biến, cũng nắm bắt và tải lên dữ liệu tinh vi hơn về tình trạng của cơ sở hạ tầng đường sắt của thành phố.

Công việc của New York City Transit với công nghệ thử nghiệm, mà Google gọi là TrackInsPect, cho thấy dữ liệu âm thanh, độ rung và vị trí, được thu thập tương đối rẻ và được sử dụng để đào tạo Trí tuệ nhân tạo Các mô hình dự đoán, có thể bổ sung cho công việc kiểm tra đó. Nó có thể hướng con người hướng tới những tiếng chuông đáng ngờ, tóc mái hoặc tiếng rít, gợi ý những loại công cụ họ sẽ cần để sửa chữa trước khi họ đến đó. Trong suốt dự án kéo dài bốn tháng, công nghệ đã có thể xác định 92 phần trăm vị trí khiếm khuyết sau đó được xác định chính xác bởi các thanh tra theo dõi của con người, MTA nói.

Cuối cùng, công nghệ có thể trở thành một cách mà chúng tôi có thể giảm thiểu số lượng công việc đã làm để xác định các lỗi đó và các thanh tra viên điểm đi đúng hướng, để họ có thể dành thời gian sửa chữa thay vì xác định và đi thẳng vào đó và thực hiện công việc, ông Demetrius Crichlow, chủ tịch của cơ quan cho biết. Trong tương lai, MTA hy vọng sẽ tạo ra một hệ thống hiện đại hóa trên mạng, tự động xác định và tổ chức các bản sửa lỗi cho các vấn đề theo dõi.

Đối với 3,7 triệu người đi hàng ngày của hệ thống, việc bắt những khiếm khuyết trước khi họ trở thành vấn đề có thể là sự khác biệt giữa việc đi làm hoặc đi học đúng giờ và bị sa lầy trong sự chậm trễ bất ngờ.

Mục tiêu với điều này (dự án) là tìm ra các vấn đề trước khi chúng trở thành một vấn đề lớn về mặt dịch vụ. Sự hợp tác với Google hiện sẽ mở rộng sang một dự án thí điểm đầy đủ, MTA cho biết, nơi Google sẽ xây dựng một phiên bản sản xuất của công nghệ và đặt nó vào tay các thanh tra theo dõi.

Tiện ích của Thanh tra

Brian Poston, trợ lý phó chủ tịch vận chuyển và đường sắt với công ty tư vấn WSP cho biết, thí nghiệm Google là một phần của vụ mùa bội thu của công nghệ hỗ trợ AI mà các cơ quan vận chuyển mới bắt đầu sử dụng để bổ sung cho các cuộc kiểm tra điển hình của họ, Brian Poston, một phó chủ tịch vận chuyển và đường sắt với công ty tư vấn WSP cho biết. Mặc dù New York là duy nhất trong việc sử dụng Harmonics, các vấn đề về độ rung và độ rung của các vấn đề chính xác, những người khác đã cài đặt các cảm biến nhỏ hoặc máy ảnh trên các đường đua có các phép đo tự động và cờ chênh lệch khi chúng xuất hiện. Công nghệ được kích hoạt không chỉ bởi những tiến bộ trong học máy, mà còn rẻ hơn và pin nhỏ hơn và bộ xử lý.

Tuy nhiên, các cơ quan quản lý của Hoa Kỳ yêu cầu kiểm tra và bảo trì đường ray thường xuyên của con người, và Poston nói rằng ông không mong đợi những quy tắc đó sẽ sớm biến mất bất cứ lúc nào. Cho đến khi công nghệ có thể cụ thể và chính xác, bạn sẽ luôn cần sự tương tác của con người đó, ông nói.