New York Metrosu’nda Akıllı Telefonlarla Ray Denetimi: Google Pixel ve Yapay Zeka Ortaklığı
New York Metrosu, dünyanın en yoğun toplu taşıma sistemlerinden biri olarak her gün milyonlarca yolcuya hizmet veriyor. Bu denli büyük bir sistemin sürekli olarak güvenli ve sorunsuz çalışmasını sağlamak, karmaşık ve zorlu bir süreç. Geleneksel yöntemlerle yapılan ray denetimleri zaman alıcı, maliyetli ve insan hatasına açık olabiliyor. Bu nedenle, New York Metropolitan Taşımacılık Otoritesi (MTA), ray denetimlerini daha verimli hale getirmek ve olası sorunları erken teşhis etmek için yenilikçi çözümler arayışına girdi. Bu arayışın sonucunda ortaya çıkan proje, sıradan akıllı telefonların ve yapay zekanın beklenmedik bir birlikteliği oldu: Google Pixel ve TrackInspect.
MTA, ray denetimlerini otomatikleştirmek ve genişletmek amacıyla Google ile işbirliği yaptı. Projenin temel fikri oldukça basitti: Google Pixel telefonlarını metro vagonlarına bağlayarak veri toplamak. İlk bakışta tuhaf gibi görünen bu fikir, aslında büyük bir potansiyele sahipti. Zira, modern akıllı telefonlar, yüksek hassasiyetli sensörler, mikrofonlar ve işlem gücüyle donatılmış durumda. Bu özellikler, raylardaki potansiyel sorunları tespit etmek için gerekli verileri toplamak için ideal bir araç haline getiriyordu Pixel’leri.
New York Metrosu’nun kendi web sitesinde belirtildiği gibi, günlük yolcu sayısı 3 milyonu aşıyor. Bu yoğunlukta, insan gücüyle yapılan ray denetimleri yetersiz kalabiliyor. Mevcut sistem işliyor olsa da, iyileştirme ve geliştirme alanları mevcut. İşte tam bu noktada, otomasyon ve yapay zeka devreye giriyor. Günümüzde, yapay zekayı mevcut teknolojiyle birleştirmek, geçmişe kıyasla çok daha kolay ve erişilebilir durumda.
WIRED’ın haberine göre, Google Halk Sektörü, New York Metrosu ile işbirliği yaparak, "TrackInspect" adlı bir proje kapsamında metro vagonlarına bir dizi Pixel telefonu yerleştirdi. Bu cihazlar, raylardaki kusurları dinlemek ve aynı zamanda hareket verilerini kaydetmek için kullanıldı. Bu projede kullanılan cihazlar, özel veya profesyonel amaçlı tasarlanmış donanımlar değildi; aksine, piyasada kolayca bulunabilen sıradan Pixel telefonlarıydı.
TrackInspect projesi başarılı olursa, günlük hayatta kullanılan telefonların, ray sisteminin onarımı ve bakımı konusunda insan gücüne destek sağlayabilecek yeterli veriyi toplayabileceği gösterilecekti. Pixel telefonlar, yer altında ses, hareket ve coğrafi konum verilerini toplayarak, yapay zeka eğitim modellerine girdi sağlayacaktı. Bu sayede, yolcuların normal karşıladığı tüm sesler – gıcırtılar, şiddetli çarpmalar veya sarsıntılar – belirli bir raya ait bir sorun işareti olarak değerlendirilebilecekti.
Projenin amacı, insan denetimini tamamen ortadan kaldırmak değil, sistemin büyük bir bölümünü otomatikleştirmekti. Stowaway Pixel telefonları ile yapılan New York Metro kayıtlarında, kaydedilen kusurların %92’si insan müfettişleri tarafından doğrulandı. Projede hala toplanan tüm sesleri dinleyen ve titreşim kayıtlarını analiz eden bir müfettiş görevlendirildi ve bu aşamada %80 başarı oranı elde edildi. TrackInspect projesi, 335 milyon sensör okuması ve 1.200 saat ses kaydı topladı. Bu veriler, bu özel çalışma için yaklaşık 200 ayrı yapay zeka modelini eğitmek için kullanıldı.
Projenin en önemli başarısı, yapay zeka modelleriyle birleştiğinde, mevcut teknolojinin düşük maliyetle uygulanabileceğini göstermesi oldu. Her ne kadar Pixel telefonlar ray denetimi için özel olarak tasarlanmamış olsa da, proje, bu cihazların potansiyelini ve yapay zeka ile entegre edildiğinde ne kadar etkili olabileceğini kanıtladı.
MTA’nın bu teknolojiyi daha da geliştirmesi ve belki de gelecekte tamamen farklı bir amaç için üretilmiş bir cihaz yerine özel donanımlar kullanması bekleniyor. Ancak şimdilik, TrackInspect projesi, akıllı telefonların ve yapay zekanın ray denetimi gibi karmaşık bir alanda bile ne kadar faydalı olabileceğini gösteren etkileyici bir örnek teşkil ediyor. Bu proje, sadece New York Metrosu için değil, dünyanın dört bir yanındaki toplu taşıma sistemleri için de ilham kaynağı olabilir. Daha güvenli, daha verimli ve daha akıllı toplu taşıma sistemleri için teknoloji ve yapay zeka ortaklığı önemli bir rol oynamaya devam edecek.
Bu projenin başarıları, gelecekte toplu taşıma sistemlerinde yapay zeka ve sensör teknolojilerinin kullanımının artacağına işaret ediyor. Ray denetimlerinin yanı sıra, bu teknolojiler, trenlerin enerji verimliliğini artırmak, yolcu akışını optimize etmek, güvenlik sistemlerini geliştirmek ve hatta kişiselleştirilmiş yolcu deneyimleri sunmak için de kullanılabilir. New York Metrosu’nun Google ile işbirliği, sadece bir ray denetimi projesi değil, aynı zamanda akıllı şehirlerin ve geleceğin toplu taşıma sistemlerinin potansiyelini gösteren önemli bir adım olarak değerlendirilebilir.
