ニューヨーク市地下鉄、6台のGoogle Pixelでレールの破損を聴き取る

9月から1月にかけて、6台のGoogle Pixelスマートフォンがニューヨーク市地下鉄A線の4両の車両に搭載された。車両の下と車内のプラスチック製の筐体にボルトで固定され、アッパーマンハッタンとサザンクイーンズの間の32マイルにわたり、加速度計、磁力計、ジャイロスコープ、そして（外部ユニットについては）マイクのデータを蓄積した。MTAとGoogleによるこの実験はTrackInspectと呼ばれ、安価でほとんどが既製品の技術が線路検査を補完できるかどうかを問うもので、Google Public Sectorは同機関に費用を請求しなかった。

代替手段の規模は重要だ。人間の検査員は地下鉄の線路665マイルすべてを歩いて検査し、センサーを搭載した軌道検測車は年に3回しか走行しない。MTAによると、4か月間でTrackInspectは、後に人間の検査員が特定した欠陥箇所の92%を特定した。1人が集中的なラベリングを担った。NYCTの助主任軌道担当官で、14年の経験を持つ「線路のささやき手」の異名を持つRobert Sarno氏は、音声の断片から緩んだ継ぎ目、緩んだボルト、レールや枕木の欠陥にタグを付け、実際の欠陥との相関は80%を超えた。

全体として、このプロジェクトは3億3500万件のセンサー計測値と1,200時間の音声をニューヨーク市交通局の欠陥データベースと組み合わせ、約200の個別予測モデルのグループを訓練した。モデルはどの種類の異常を聴き取ったかを示すため、検査員は適切な工具を持って現場に到着できる。掲げられた目標は、検査員が「特定ではなく修理に時間を費やす」ことだ。米国の規制当局は依然として人間による検査を義務付けており、WSPのコンサルタントBrian Poston氏はそれが続くと予想している。ニューヨークは、軌道脇のカメラや固定センサーではなく、高調波——音声と振動——を使う点で独特だ。

地下鉄の車両の下にボルトで固定された市販のPixelが線路の異常を聴き取る。センサーの入力と、1人のベテランの耳によるラベルが約200のモデルを訓練し、検査員を欠陥へと導く。

車両群そのものをセンサーネットワークに変える。定期運行のたびに検査パスとなり、ブラケットと電話機の限界費用で済む。

希少な資源——専門家の耳——は代替不可能な場所（ラベリング）で使われ、機械学習がそれを数百万の計測値に広げる。

モデルの出力は単なる警報ではなく実行可能だ。予測された欠陥の種類は作業員に持参すべき工具を伝え、特定してから修理するというループを短縮する。

無償の初期実験により、MTAが本番パイロットに着手する前にアイデアのリスクが低減された。

必要なセンサーはすでに誰かのポケットにあるかもしれない。安価な市販ハードウェアと希少な専門家の判断を組み合わせる。専門家がラベルを付け、モデルが専門家の耳をシステム全体に広げる。

この協業は本格的なパイロットへと拡大しており、Googleが本番版を構築し、線路検査員自身の手に渡す。MTAのDemetrius Crichlow社長は最終像を、線路の修理を自動的に特定し整理する近代化されたシステムと位置づけている。Google Public SectorのCTOは、このプロジェクトが業界全体でより安価な予防的な鉄道安全ツールの触媒となることを望むと述べている。