تحسين النقل في نيويورك باستخدام الذكاء الاصطناعي
يعمل برنامج TrackInspect بين هيئة النقل وجوجل على تحسين صيانة السكك الحديدية في نيويورك باستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. يهدف المشروع لاكتشاف العيوب مبكرًا لتقليل التأخيرات وتحسين تجربة الركاب. اكتشف المزيد على خَبَرَيْن.

هل سئمت من تأخيرات مترو الأنفاق؟ هيئة النقل في نيويورك تسعى لحل هذه المشكلة من خلال ربط هواتف جوجل بالقطارات
يعمل روب سارنو في هيئة النقل الحضري لمدينة نيويورك (MTA) منذ 14 عاماً. وبصفته مساعد كبير مسؤولي المسارات، فهو يساعد في الصيانة والاستجابة لحالات الطوارئ - وهو ما يعني أيضاً تعليم أنظمة الذكاء الاصطناعي كيف تبدو السكك الحديدية التالفة العام الماضي.
وقد ساعد لبضعة أشهر بدءًا من شهر سبتمبر في برنامج تجريبي بين هيئة النقل والمواصلات MTA وقسم Google Public Sector، وهو قسم عملاق البحث الذي يعمل مع الوكالات الحكومية والمؤسسات التعليمية. يتضمن المشروع تركيب الهواتف الذكية Pixel من Google في بعض عربات مترو الأنفاق لجمع الأصوات والبيانات الأخرى وإرسالها إلى سحابة Google. ثم يتم تحليل البيانات لاكتشاف الأنماط التي يمكن أن تشير إلى وجود عيوب في المسار قبل أن تصبح مشكلة.
قال ديمتريوس كريتشلو، رئيس شركة نيويورك ترانزيت في مدينة نيويورك في بيان صدر في 27 فبراير: من خلال القدرة على اكتشاف العيوب المبكرة في القضبان، فإن ذلك لا يوفر المال فحسب، بل يوفر الوقت أيضًا - لكل من أفراد الطاقم والركاب.
شاهد ايضاً: سكايب يغلق أبوابه بعد عقدين من الزمن
نيويورك هي إحدى المدن الكبرى التي طبقت الذكاء الاصطناعي على أمل تحسين أنظمة النقل. في عام 2023، أكملت شركة استشارات البنية التحتية Aecom برنامجًا تجريبيًا لنظام النقل في نيوجيرسي ترانزيت الذي استخدم التكنولوجيا لتحليل تدفق العملاء وإدارة الحشود، وفي عام 2024، استخدمت هيئة النقل في شيكاغو (CTA) الذكاء الاصطناعي لتعزيز الأمن من خلال الكشف عن الأسلحة. وفي عام 2024 أيضاً، قدمت بكين نظاماً للتعرف على الوجه لاستخدامه بدلاً من تذاكر وبطاقات العبور لتقليل طوابير الانتظار خلال ساعات الذروة.
ويُعد البرنامج التجريبي بين هيئة النقل والمواصلات (MTA) وجوجل - الذي أُطلق عليه اسم TrackInspect - مجرد أحدث مؤشر على أن الشركات تستكشف ما إذا كانت التكنولوجيا يمكن أن تجعل النقل أكثر كفاءة، على الرغم من أنه لم يتضح بعد ما إذا كان سيتم نشر مثل هذه المبادرة على نطاق واسع.
التأخير مشكلة بالنسبة لهيئة الطرق والمواصلات
بدأ تطبيق TrackInspect الذي تم الإعلان عنه الأسبوع الماضي، كإثبات للمفهوم تم تطويره من قبل Google Public Sector بالشراكة مع فريق الابتكار السريع التابع لها لصالح هيئة النقل والمواصلات دون أي تكلفة، وفقًا لوكالة النقل. ومع ذلك، من غير المؤكد ما إذا كان المشروع سيتوسع ليصبح برنامجاً دائماً لأنه من غير الواضح كم سيكلف هيئة النقل العام التي تحتاج بالفعل إلى مليارات الدولارات لإكمال المشاريع القائمة.
لقد دخلت جوجل في شراكة مع وكالات النقل الأخرى في الماضي. فقد قامت شركة التكنولوجيا العملاقة بتطوير صندوق دردشة لـ CTA في شيكاغو، وأطلقت تكامل البيانات المباشرة لمواعيد مغادرة ووصول شركة أمتراك، كما دخلت في شراكة مع مزودي التكنولوجيا Passport وبارك موبايل لربط عدادات مواقف السيارات في الشوارع بخرائط جوجل.
ولكن نطاق عمل هيئة النقل العام (MTA) هائل؛ فهي أكبر نظام نقل عام في البلاد مع 472 محطة مترو أنفاق و237 مسارًا محليًا للحافلات، وفقًا لبيانات هيئة النقل العام. وفي عام 2024، تقول الوكالة إنه كان هناك أكثر من مليار رحلة في مترو الأنفاق
ومع ذلك، لا يزال انقطاع الخدمة يمثل مشكلة لنظام النقل المتقادم الذي يبلغ عمره 120 عامًا. فقد بلغ إجمالي التأخيرات 38,858 تأخيرًا في سبتمبر؛ و39,492 في أكتوبر؛ و36,971 في نوفمبر و42,862 تأخيرًا في ديسمبر من العام الماضي، وفقًا لـ بيانات هيئة النقل العام. وعلى سبيل المقارنة، شهد نظام النقل في شيكاغو حوالي 200 تأخير فقط في كل شهر مع وقت انتظار لمدة 10 دقائق أو أكثر في سبتمبر ونوفمبر وديسمبر. لكن اثنين فقط من قطارات الأنفاق في شيكاغو يعملان على مدار 24 ساعة في اليوم، على عكس نيويورك، حيث تعمل معظم خطوط القطارات طوال ساعات العمل كل يوم أو أن هناك خطوط قطارات أخرى تملأ الفجوات.
إن الهدف من برنامج مثل TrackInspect هو معرفة كيفية الحد من انقطاع الخدمة.

كيف تم استخدام هواتف جوجل لاكتشاف مشاكل التتبع
في الفترة ما بين سبتمبر 2024 ويناير 2025، تم تركيب ستة هواتف ذكية من Google Pixel مع "أغلفة بلاستيكية قياسية جاهزة" في أربع عربات مترو أنفاق R46 - المعروفة باسم العربات ذات المقاعد البرتقالية والصفراء. وقد جمعت الهواتف الذكية 335 مليون قراءة استشعار، ومليون موقع GPS و1200 ساعة من الصوت، وفقاً لهيئة النقل العام.
اكتشفت الهواتف الذكية، التي كانت موجودة داخل عربات مترو الأنفاق وأسفلها، الأصوات والاهتزازات الخفية باستخدام أجهزة الاستشعار والميكروفونات. وقد تم تعطيل الميكروفونات الأصلية للهواتف الذكية الموجودة داخل العربات ولم تلتقط الصوت أو محادثات العملاء، بل الاهتزازات فقط، في حين أن الهواتف الذكية الموجودة خارج العربات كانت مزودة بميكروفونات إضافية متصلة، وفقاً لهيئة النقل والمواصلات. وقالت هيئة الطرق والمواصلات في نيويورك إن مفتشي النقل في مدينة نيويورك كانوا يفحصون المناطق التي يبرزها نظام الذكاء الاصطناعي، ويتحققون يدوياً من وجود مشاكل، ثم يُدخلون هذه النتائج في النموذج لتدريبها.
وكان النظام يسلط الضوء على "المناطق التي كانت أعلى من عتبة معينة للديسيبل"، والتي يمكن أن تشير إلى وجود خلل، وفقًا لـ سارنو. وتضمن دوره الاستماع إلى مقاطع تتراوح مدتها من خمس إلى 30 دقيقة ووضع علامة على المقتطفات التي يمكن أن تشير إلى وجود مشكلة.
وقال: "ربما كرة مفكوكة أو مفصل مفكوك أو سكة مهشمة".
وعند سؤاله عن سبب تركيب الأجهزة على الطرازات القديمة بدلاً من الطرازات الأحدث، قال سارنو إن هيئة النقل العام عادةً ما تستخدم الطرازات القديمة من السيارات عند إجراء التعديلات في حالة وجود أي تأثيرات غير مرغوب فيها.
اختارت هيئة النقل العام الخط A لأن عرباته تسير فوق الأرض وتحتها. كما أنه يحتوي على مناطق ذات إنشاءات جديدة، مما وفر خط أساس لهيئة النقل العام، وفقًا لـ سارنو. ولا يوجد نقص في الاضطرابات على الخط A: تُظهر من نيويورك البيانات المفتوحة - وهي بوابة إلكترونية على الإنترنت حيث تقدم وكالات المدينة بيانات أولية لتعزيز الشفافية - أنه كان هناك 2,252 تأخيرًا في سبتمبر، و2,368 في أكتوبر، و2,643 في نوفمبر، و2,572 في ديسمبر. ولكن لم تكن جميع التأخيرات ناتجة عن مشاكل ميكانيكية أو مشاكل في المسار، فقد لعبت عوامل مثل توافر الطواقم والأشخاص على المسار والبناء دورًا أكبر بكثير في التأخيرات.
بعد أن فحص مفتشو مسارات السكك الحديدية في نيويورك سي تي شخصياً، قارنوا النتائج التي توصلوا إليها مع اكتشافات سارنو والنظام.
قال سارنو: "هكذا كنا ندرس النموذج". إذا تطابق تقديره المستند إلى الصوت الذي التقطته هواتف Google مع النتائج التي توصل إليها المفتشون، كان ذلك يعتبر تنبؤاً إيجابياً، وكان نموذج الذكاء الاصطناعي يُعلَّم وفقاً لذلك. قال سارنو إن معدل نجاحه في التنبؤ الإيجابي كان حوالي 80 بالمائة.
وبالإضافة إلى التقاط البيانات وتحليلها بحثًا عن المشاكل المحتملة، تضمن برنامج TrackInspect نظام ذكاء اصطناعي يعتمد على نموذج Gemini من Google يمكن للمفتشين استخدامه "لطرح أسئلة حول تاريخ الصيانة والبروتوكولات ومعايير الإصلاح، مع إجابات واضحة ومحادثة"، وفقًا لهيئة النقل العام.
وقد حدد نظام TrackInspect 92 في المائة من مواقع العيوب التي عثر عليها مفتشو هيئة النقل العام في هيئة النقل العام ويعتبر ناجحًا، حسبما صرح متحدث باسم Google Public Sector مضيفًا أن أنظمة النقل الأخرى قد أعربت بالفعل عن اهتمامها ببرامج مماثلة.
أظهرت بيانات نيويورك المفتوحة أن بعض أنواع التأخيرات، مثل تلك المتعلقة بمشاكل الكبح، ومشاكل السكك الحديدية وقضبان السكك الحديدية والطرقات وتقديم الخدمة، انخفضت على الخط A من سبتمبر إلى ديسمبر. لكن من السابق لأوانه معرفة ما إذا كان البرنامج التجريبي.
قد تكون التجربة مع جوجل قد انتهت، لكن هيئة النقل العام لم تنتهِ بعد. فهي تحاول الآن التودد إلى شركات أخرى لديها تكنولوجيا يمكن أن تساعد في تطوير برامج تحسين المسار.
أخبار ذات صلة

علي بابا تطلق منافس ديب سيك، مما أدى إلى ارتفاع الأسهم

دونالد وميلانيا ترامب يطلقان عملتين ميميتين قبيل تنصيبه

رئيس البرازيل يقول إن العالم لا يجب أن يتسامح مع الفكر اليميني المتطرف لإيلون ماسك فقط لأنه ثري
