뉴욕 지하철, 구글 픽셀 6대로 끊어진 레일 소리를 듣는다

9월부터 1월 사이, 구글 픽셀 스마트폰 6대가 뉴욕시 지하철 A선의 차량 4량에 탑승했다. 차량 아래와 내부의 플라스틱 인클로저 안에 볼트로 고정된 채로, 이들은 어퍼맨해튼과 남부 퀸스 사이 32마일에 걸쳐 가속도계, 자기계, 자이로스코프, 그리고 (외부 장치의 경우) 마이크 데이터를 축적했다. TrackInspect라 불린 MTA와 구글의 이 실험은 값싸고 대부분 기성품인 기술이 선로 점검을 보완할 수 있는지를 물었으며, 구글 공공부문은 이에 대해 기관에 비용을 청구하지 않았다.

대안의 규모가 중요하다. 인간 점검관은 지하철 선로 665마일 전체를 걸어서 점검하고, 센서를 장착한 열차 형상 측정 차량은 연 3회만 운행된다. MTA에 따르면, 4개월에 걸쳐 TrackInspect는 인간 점검관이 나중에 정확히 짚어낸 결함 위치의 92%를 식별해냈다. 한 사람이 라벨링 작업을 대부분 도맡았다. 14년 경력의 베테랑으로 '선로 속삭이는 자'라는 별명을 가진 NYCT 부수석 선로 책임자 로버트 사르노는 오디오 조각에서 느슨한 이음부, 느슨한 볼트, 레일 및 침목 결함을 표시했고, 실제 결함과의 상관관계는 80%를 넘었다.

전체적으로 이 프로젝트는 3억 3,500만 건의 센서 판독값과 1,200시간의 오디오를 뉴욕시 교통국의 결함 데이터베이스와 결합해 약 200개의 개별 예측 모델 그룹을 훈련시켰다. 모델이 어떤 종류의 문제를 듣고 있는지 알려주기 때문에, 점검관은 올바른 도구를 가지고 도착할 수 있다. 명시된 목표는 그들이 '식별하는 대신 수리에 시간을 쓰는' 것이다. 미국 규제 당국은 여전히 인간 점검을 요구하며, WSP 컨설턴트 브라이언 포스턴은 그것이 계속될 것으로 예상한다. 뉴욕은 선로변 카메라나 고정 센서 대신 조화음, 즉 오디오와 진동을 사용하는 점에서 독특하다.

지하철 차량 아래에 볼트로 고정된 기성품 픽셀들이 선로 문제를 듣는다. 센서 피드와 한 베테랑의 귀가 붙인 라벨이 약 200개의 모델을 훈련시켜 점검관을 결함으로 안내한다.

차량 자체를 센서 네트워크로 바꾼다. 모든 정규 운행이 브래킷과 휴대폰의 한계 비용으로 점검 운행이 된다.

희소 자원인 전문가의 귀는 대체 불가능한 곳(라벨링)에 쓰이고, 머신러닝이 그것을 수백만 건의 판독값에 전파한다.

모델 출력은 단순한 경보가 아니라 실행 가능하다. 예측된 결함 유형이 작업반에게 어떤 도구를 가져올지 알려주어, 식별 후 수리로 이어지는 순환을 단축한다.

무료 초기 실험이 MTA가 본격 시범 운영에 나서기 전에 아이디어의 위험을 낮췄다.

필요한 센서는 이미 누군가의 주머니에 있을 수 있다. 값싼 기성 하드웨어를 희소한 전문가의 판단과 짝지어라. 전문가가 라벨링하고, 모델이 전문가의 귀를 시스템 전체로 확장한다.

이 협업은 구글이 생산 버전을 만들어 선로 점검관들 손에 직접 쥐여주는 본격 시범 운영으로 확대되고 있다. MTA 사장 데메트리우스 크리클로는 최종 상태를 선로 수리를 자동으로 식별하고 정리하는 현대화된 시스템으로 규정한다. 구글 공공부문의 CTO는 이 프로젝트가 업계 전반에 더 저렴한 예방적 철도 안전 도구의 촉매가 되기를 바란다고 말한다.