Metrô de Nova York escuta trilhos quebrados com seis celulares Google Pixel

Entre setembro e janeiro, seis smartphones Google Pixel percorreram quatro vagões do metrô de Nova York na linha A — presos dentro de invólucros de plástico sob os vagões e em seus interiores, acumulando dados de acelerômetro, magnetômetro, giroscópio e (para as unidades externas) microfone ao longo das 32 milhas entre o alto de Manhattan e o sul de Queens. O experimento do MTA com o Google, chamado TrackInspect, perguntava se tecnologia barata, em grande parte de prateleira, poderia complementar a inspeção de trilhos, e o Google Public Sector não cobrou da agência por isso.

A escala da alternativa importa: inspetores humanos percorrem a pé todas as 665 milhas de trilhos do metrô, e os trens de geometria equipados com sensores circulam apenas três vezes por ano. Ao longo de quatro meses, o TrackInspect identificou 92% dos locais de defeitos que inspetores humanos depois apontaram, segundo o MTA. Uma pessoa fez a rotulagem pesada: o assistente-chefe de trilhos da NYCT, Robert Sarno, veterano de 14 anos apelidado de "sussurrador de trilhos", marcou juntas soltas, parafusos soltos e defeitos em trilhos e dormentes a partir de trechos de áudio, superando 80% de correlação com defeitos reais.

No total, o projeto combinou 335 milhões de leituras de sensores e 1.200 horas de áudio com o banco de dados de defeitos do New York City Transit para treinar um conjunto de cerca de 200 modelos de previsão individuais. Como os modelos dizem que tipo de problema ouvem, os inspetores podem chegar com as ferramentas certas — o objetivo declarado sendo que eles "passem o tempo consertando em vez de identificando". Os reguladores dos EUA ainda exigem inspeção humana, e o consultor da WSP Brian Poston espera que isso continue; Nova York é singular ao usar harmônicos — áudio mais vibração — em vez de câmeras à beira dos trilhos ou sensores fixos.

Pixels de linha de produção presos sob vagões de metrô ouvem problemas nos trilhos: os fluxos de sensores mais o ouvido de um veterano rotulam e treinam cerca de 200 modelos que apontam defeitos aos inspetores.

Transforma a própria frota em rede de sensores: cada viagem programada vira uma passagem de inspeção, ao custo marginal de um suporte e um celular.

O recurso escasso — um ouvido especialista — é usado onde é insubstituível (a rotulagem), e o aprendizado de máquina o propaga por milhões de leituras.

A saída dos modelos é acionável, não apenas um alarme: os tipos de defeito previstos dizem às equipes quais ferramentas levar, encurtando o ciclo de identificar e depois consertar.

Um experimento inicial gratuito reduziu o risco da ideia antes de o MTA se comprometer com um piloto de produção.

O sensor de que você precisa pode já estar no bolso de alguém: combine hardware barato de prateleira com julgamento especializado escasso — o especialista rotula, os modelos escalam o ouvido do especialista por todo o sistema.

A colaboração está se expandindo para um piloto completo no qual o Google constrói uma versão de produção e a coloca nas mãos dos próprios inspetores de trilhos. O presidente do MTA, Demetrius Crichlow, enquadra o estado final como um sistema modernizado que identifica e organiza automaticamente os consertos de trilhos; o CTO do Google Public Sector diz esperar que o projeto se torne um catalisador para ferramentas de segurança ferroviária preventivas e mais baratas em toda a indústria.