La Autoridad Metropolitana de Transporte (MTA) anunció hoy un programa piloto en asociación con el Sector Público de Google, que se basa en el éxito de su probado prototipo TrackInspect, para detectar de forma proactiva posibles defectos en las vías antes de que se conviertan en problemas operativos que interrumpan el servicio a los clientes.
El prototipo TrackInspect, desarrollado en asociación con el Equipo de Innovación Rápida del Sector Público de Google, integra hardware de sensores con capacidades avanzadas de inteligencia artificial (IA) y nube para detectar posibles problemas en las vías.
A través de este programa, los teléfonos inteligentes Google Pixel con carcasas de plástico estándar disponibles comercialmente se adaptaron a los vagones del metro R46 de la línea A para capturar vibraciones sutiles y patrones de sonido a través de sensores integrados equipados con un micrófono adjunto, lo que indica la necesidad de un mantenimiento preventivo.
Los datos de sonido y vibración se envían en tiempo real a sistemas basados en la nube, donde la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático generan información predictiva. Los inspectores de vías de New York City Transit (NYCT) actúan como “humanos en el circuito”, inspeccionando las ubicaciones señaladas por el sistema y confirmando si hay un problema, brindando retroalimentación para entrenar continuamente el modelo.
TrackInspect también utiliza IA generativa para el procesamiento del lenguaje natural, lo que permite a los inspectores hacer preguntas sobre el historial de mantenimiento, los protocolos y los estándares de reparación, con respuestas claras y conversacionales.
“Al poder detectar defectos tempranos en los rieles, ahorra no solo dinero sino también tiempo, tanto para los miembros de la tripulación como para los pasajeros”, dijo el presidente de New York City Transit, Demetrius Crichlow. “Este programa innovador, que es el primero de su tipo, utiliza tecnología de IA no solo para hacer que el viaje sea más agradable para los clientes, sino también para hacer que el trabajo de los inspectores de vías sea más seguro al equiparlos con herramientas más avanzadas”.
“El piloto de TrackInspect es un cambio radical para la MTA, ya que combina tecnología avanzada de nube, IA y sensores en tiempo real para transformar la forma en que mantenemos y monitoreamos nuestra infraestructura de metro”, dijo el director de tecnología de la MTA, Raf Portnoy. “Refleja nuestro compromiso de unir tecnología y operaciones para impulsar la innovación y la seguridad”.
“El funcionamiento es el siguiente: el prototipo envía un fragmento de sonido o un clip de ruido que muestra una fuerte vibración o ruido, y luego nuestros inspectores realizan un seguimiento recorriendo la vía y verificando cualquier problema encontrado”, dijo el subdirector de vías del Departamento de Tránsito de Metros de la Ciudad de Nueva York, Robert Sarno. “Luego comparamos eso con lo que encontramos para enseñarle al dispositivo los niveles de ruido y decibeles y luego trabajar a partir de ahí. Así es como podemos instruir al prototipo sobre qué son sonidos y vibraciones normales y cuáles no, y avanzar en el proceso”.
“A medida que más agencias adoptan la IA generativa, Google Public Sector se complace en asociarse con líderes gubernamentales innovadores, como el equipo de liderazgo de la Autoridad de Transporte Metropolitano”, dijo el vicepresidente de Google Public Sector, Go-to-Market, Brent Mitchell. “El programa piloto TrackInspect identificó el 92 % de las ubicaciones de los defectos encontrados por los inspectores de vías, lo que demuestra que el análisis de datos mejorado puede ayudar a acelerar la identificación y resolución de problemas para mejorar la confiabilidad ferroviaria”.
En el piloto inicial, TrackInspect recopiló 335 millones de lecturas de sensores, un millón de ubicaciones GPS y 1200 horas de audio.
Los datos se combinaron con la base de datos de NYCT sobre no conformidades de las vías y se incorporaron a un modelo de aprendizaje automático que se ejecuta en Google Cloud.
Los datos proporcionados por el prototipo TrackInspect complementan la importante cantidad de información proporcionada por los vagones de geometría de vías de la MTA. Cuando se utilizan en conjunto, estas tecnologías son una forma rentable de hacer que el proceso de reparación de las vías sea más rápido y preciso al encontrar y diagnosticar posibles problemas en las vías. Encontrar y solucionar problemas en las vías más rápido significa menos demoras en los trenes y un servicio más fluido para millones de pasajeros diarios.
TrackInspect comenzó como un prototipo de prueba de concepto desarrollado por Google Public Sector exclusivamente para la MTA sin costo para la Autoridad.
Los resultados fueron presentados oficialmente por la MTA en el evento Google Public Sector, GenAI Live & Labs de esta mañana en la ciudad de Nueva York.
