Entre setembro e Janeiro, seis smartphones do Google Pixel pegaram passeios gratuitos em quatro carros de metrô de Nova York. Especificamente, eles pegaram o trem A, pois ele pingava as 32 milhas entre a ponta norte de Manhattan e o sul da rainha.
Os telefones não eram de Frazedas ou Strays, e um passageiro de olhos extremamente afiado poderia dizer porque estavam dentro de gabinetes de plástico e presos através de colchetes até a parte inferior e interior dos carros. Enquanto as pessoas dentro dos carros usavam seus smartphones para escrever e -mails ou rolar o Instagram ou explorar o Roblox, os operadores de metrô estavam usando os sensores desses telefones – acelerômetros, magnetômetros e giroscópios e para aqueles que se apegam aos externos dos carros, microfones externos adicionais – para ouvir intensamente.
Os telefones fizeram parte de um breve experimento da Autoridade Metropolitana de Transporte da cidade de Nova York e do Google sobre se a tecnologia barata, principalmente pronta para a prateleira, poderia complementar o trabalho de inspeção de pista da agência. (O setor público do Google, a divisão que realizou o trabalho, não cobrou o MTA por esse experimento inicial.) Hoje, as inspeções são realizadas por inspetores humanos, que juntos andam a 665 milhas dos trilhos de metrô de Nova York, olhos descascados por problemas como trilhos quebrados, sinais presos e danos causados pela água. Passeios três vezes anuais por “carros de geometria de trem” especializados e carregados de sensores, também capturam e enviam dados mais sofisticados sobre o status da infraestrutura ferroviária da cidade.
O trabalho da New York City Transit com a tecnologia experimental, que o Google chama de TrackInspect, sugere que os dados de áudio, vibração e localização, coletados de forma relativamente barata e usados para treinar modelos de previsão de inteligência artificial, podem complementar esse trabalho de inspeção. Ele pode apontar os humanos para chocalhos, franja ou gritos suspeitos, sugerindo que tipos de ferramentas eles precisam para fazer os reparos antes de chegarem lá. Ao longo do projeto de quatro meses, a tecnologia conseguiu identificar 92 % dos locais de defeitos posteriormente identificados pelos inspetores de faixas humanas, diz o MTA.
Eventualmente, a tecnologia pode se tornar “uma maneira de minimizar a quantidade de trabalho que é feito para identificar esses defeitos e apontar os inspetores na direção certa, para que eles possam gastar tempo consertando em vez de identificar e ir diretamente para lá e fazer o trabalho”, diz Demetrius Crichlow, presidente da agência. No futuro, o MTA espera criar um sistema “modernizado” que identifique e organize automaticamente as correções para problemas de faixa.
Para os 3,7 milhões de pilotos diários do sistema, capturar defeitos antes que eles se tornem problemas podem ser a diferença entre chegar ao trabalho ou à escola a tempo e ficar atolado em atrasos inesperados.
“O objetivo com isso [project] é encontrar problemas antes que eles se tornem um grande problema em termos de serviço ”, diz Crichlow. A colaboração com o Google agora se expandirá para um projeto piloto completo, diz o MTA, onde o Google criará uma versão de produção da tecnologia e a colocará nas mãos dos próprios inspetores de faixa.
Gadgets dos inspetores
O experimento do Google faz parte de uma colheita abundante de tecnologia habilitada para a AI que as agências de trânsito estão apenas começando a usar para complementar suas inspeções típicas, diz Brian Poston, vice-presidente assistente de trânsito e ferrovia com a consultoria WSP. Enquanto Nova York é única no uso de “Harmonics” – Audio e vibração – para identificar problemas, outros instalaram pequenos sensores ou câmeras em faixas que fazem medições automatizadas e sinalizam discrepâncias à medida que surgem. A tecnologia é ativada não apenas pelos avanços no aprendizado de máquina, mas também em baterias e processadores mais baratos e menores.
Ainda assim, os reguladores dos EUA exigem inspeção e manutenção humana regulares de trilhos, e Poston diz que não espera que essas regras desapareçam tão cedo. “Até que a tecnologia possa ser específica e precisa, você sempre precisará dessa interação humana”, diz ele.
