MTA Naglunsad ng Pilot Programang "TrackInspect" Kasama ang Google Public Sector upang Pahusayin ang Pagpapanatili ng Subway Tracks Gamit ang AI at Sensor Technology
Inilunsad ng Metropolitan Transportation Authority (MTA) ang isang pilot na programa sa pakikipagtulungan sa Google Public Sector upang mapabuti ang pagpapanatili ng mga track ng subway gamit ang teknolohiyang artificial intelligence (AI) at mga sensor.
Ang inisyatibong TrackInspect ay nag-iintegrate ng sensor hardware sa cloud-based systems upang matukoy ang mga posibleng depekto sa mga track bago pa ito magdulot ng pagkaantala sa serbisyo.
Ayon sa isang tagapagsalita ng MTA, “Ang TrackInspect ay kumplementaryo sa kasalukuyang mga pamamaraan sa inspeksyon sa pamamagitan ng pagdagdag ng mga mahalagang targeted na datos batay sa mga tren na dumadaan sa mga lugar at ang pagkakaroon ng mga resources sa kanilang mga kamay habang nasa field gamit ang conversation interface."
Gamit ang Google Pixel smartphones na may standard plastic cases at nakakabit sa mga R46 subway car sa A line ng New York, kinokolekta ng mga smartphone na ito ang mga vibrations at sound patterns sa pamamagitan ng mga built-in na sensors at mikropono. Ito ay nakatutok sa pagtukoy ng mga lugar na nangangailangan ng preventive maintenance.
Ang mga nakolektang datos ay agad ipinapadala sa cloud-based systems kung saan ang mga machine learning algorithms ay nagsusuri ng impormasyon at nag-generate ng mga predictive maintenance alerts. Ang mga track inspectors naman ay nagsusuri sa mga flagged na lokasyon upang tiyakin ang kondisyon at matiyak na maisagawa ang kinakailangang maintenance.
Dagdag pa ng tagapagsalita ng MTA, “Sa kasalukuyan, may mga track inspectors na naglalakad sa mga track dalawang beses kada linggo upang tumingin ng mga depekto sa mga track.” Mayroon din aniyang Track Geometry Car na kayang tukuyin ang mga depekto, at may mga supervisor na dumadalaw sa field upang i-verify at ayusin ang mga depekto bago pa man ito magdulot ng epekto sa operasyon.
Ipinagmalaki ng MTA na ang programa ay nagpakita ng magagandang resulta, nakapag-identify ng 92 porsyento ng mga depektibong lokasyon na natuklasan ng mga track inspectors sa pilot phase. Sa unang yugto, nakalikom ang sistema ng 335 milyong sensor readings, 1 milyong GPS locations, at 1,200 oras ng audio data.
Ang mga datos na ito, kasama na ang impormasyon mula sa Track Geometry Cars ng MTA, ay nagpapabilis at nagpapataas ng katumpakan ng track diagnostics, na tumutulong upang mas mabilis at mas epektibong matukoy at maiwasan ang mga problema sa mga track.
Tungkol sa mga tanong ukol sa scalability at gastos ng pagpapalawak ng programa, ipinaliwanag ng tagapagsalita ng MTA, “Ang teknolohiya ay ipinakilala bilang isang pilot program upang mas mabigyan kami ng masusing pag-unawa kung paano at kung anong mga aspeto ang maaaring mapahusay at maipatupad sa mas malawak na saklaw.”
Tinututukan din ng MTA ang posibilidad ng pag-integrate ng iba pang sensor at analytics solutions sa TrackInspect system, na may layuning matiyak ang interoperability ng iba't ibang teknolohiya.
0 Mga Komento