New York City’nin ulaşım sistemi, ray denetimlerini iyileştirmek amacıyla yapay zeka ve akıllı telefon teknolojisini kullanma yolunda önemli bir adım atıyor. Metropolitan Transportation Authority (MTA), Google Public Sector ile yaptığı bir ortaklıkla, ray koşullarını izlemek için Google Pixel telefonlarını kullanarak yenilikçi bir deneysel proje başlattı.
Projenin Detayları ve Teknoloji Kullanımı
Bu dört aylık projede, altı Google Pixel telefonu, A tren güzergahı boyunca çalışan dört metro vagonuna bağlanarak veriler topladı. İvmeölçerler, manyetometreler, jiroskoplar ve harici mikrofonlar kullanılarak, alışılmadık titreşimler ve sesler tespit edildi. Amacın, ticari olarak temin edilebilen ucuz teknolojilerin insan müfettişlerinin ray kusurlarını tespit etme yeteneğine yardımcı olup olamayacağını araştırmak olduğu belirtiliyor.
MTA’nın mevcut yöntemlerinde müfettişler, 665 mil uzunluğundaki rayları yürüyerek inceliyor ve çeşitli sorunları – kırık raylar, su hasarı, hatalı sinyaller – arıyor. Ayrıca, sensörlerle donatılmış özel “tren geometrisi vagonları” da kullanılıyor. Ancak TrackInspect adlı sistem, insan müfettişlerin doğruladığı kusurların yüzde 92’sini doğru bir şekilde belirleyerek dikkat çekici sonuçlar verdi.
TrackInspect’in Geleceği ve Bakım Verimliliği
TrackInspect’in düzensiz sesleri ve titreşimleri doğru şekilde tespit etme yeteneği, gerekli onarımların daha hızlı bir şekilde belirlenmesini sağlıyor. Bu sayede bakım iş yükü azalırken, sorunlar büyümeden önce tespit edilerek çözülüyor. MTA Başkanı Demetrius Crichlow, müfettişlerin kusurları tespit etmek için zaman harcamak yerine, onarımlara daha fazla odaklanacakları bir gelecek öngörüyor. Bu gelişme, yolcular için daha hızlı bakım, daha az hizmet kesintisi ve daha güvenli ulaşım anlamına geliyor.
MTA, projenin başarılı olması durumunda, TrackInspect’in geliştirilmiş bir versiyonunu tam ölçekli bir pilot programa genişletmeyi hedefliyor.
Yapay Zeka ile Ray Bakımında Devrim
Yapay zeka, ulaşım bakımında devrim yaratmaya devam ediyor. Bazı şehirler, rayları izlemek için sensörler ve kameralar kullanırken, New York Şehri’nin yaklaşımı, ses ve titreşim desenlerini analiz ederek sorunları tespit etmeye odaklanıyor. Ancak federal düzenlemeler, hala ray güvenliğini sağlamak için insan denetimlerinin gerekliliğini vurguluyor. Uzmanlar, yapay zekanın bakım süreçlerini hızlandıracağına, ancak insan denetimlerinin yakın gelecekte ortadan kalkmayacağına inanıyor.
Robert Sarno’nun Katkıları
Bu projede önemli bir figür olan NYCT Yardımcı Baş Ray Görevlisi Robert Sarno, ray kusurlarını belirlemede gösterdiği uzmanlıkla büyük katkı sağladı. Sarno, ses kayıtlarını bizzat inceleyerek metro seslerini, olası bakım sorunlarından ayırt etti. Sarno’nun katkıları, 335 milyon sensör okuması ve 1.200 saatlik ses kaydını analiz eden TrackInspect’in yapay zeka modellerinin iyileştirilmesine yardımcı oldu.
Gelecek İçin Umut Verici Bir Teknoloji
Google Public Sector, TrackInspect’in gelecekte demiryolu bakımında daha uygun maliyetli ve önleyici çözümler sunduğunu ve daha geniş kapsamlı transit güvenliği iyileştirmelerine yol açabileceğini düşünüyor. Başlangıçta MTA için geliştirilmiş olsa da, bu teknoloji, gelecekte şehirler arası ulaşımda daha büyük güvenlik iyileştirmeleri sağlayabilir.
Bu gelişmeler, New York City metro sisteminin bakım süreçlerini dönüştürmekle kalmayacak, aynı zamanda diğer şehirlerde de benzer çözümlerin uygulanmasına ilham verebilir.
