نظام مراقبة بالذكاء الاصطناعي "ديتيكتور" يهدف إلى الحد من التهرب من دفع الأجرة في مترو أنفاق نيويورك

اعتمدت هيئة النقل في مدينة نيويورك (M.T.A.) تقنية مراقبة متطورة بالذكاء الاصطناعي لمكافحة التهرب من دفع الأجرة في نظام المترو. وقد تم بالفعل تنفيذ نظام الذكاء الاصطناعي المسمى "ديتيكتور" (DETECTOR)، الذي طورته شركة البرمجيات الإسبانية AWAAIT، في سبع محطات في جميع أنحاء المدينة. وتخطط هيئة النقل لتوسيع نطاق استخدامه إلى اثنتين وعشرين محطة أخرى بحلول نهاية العام. يأتي هذا القرار بعد أن فقدت الهيئة مبلغاً فادحاً قدره 690 مليون دولار بسبب التهرب من دفع الأجرة في العام السابق، مما دفعها لاتخاذ إجراءات حاسمة ضد هذه المشكلة المتنامية.

غرض نظام المراقبة بالذكاء الاصطناعي

صُمم نظام "ديتيكتور" في الأصل لشبكة مترو برشلونة وقد أثبت فعاليته في اكتشاف طرق التهرب من دفع الأجرة. في مدينة نيويورك، يتم دمج نظام الذكاء الاصطناعي مع البنية التحتية الحالية للكاميرات لمراقبة مقاطع الفيديو في الوقت الفعلي، وتوفير بيانات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع حول أنماط التهرب من دفع الأجرة دون تحديد هوية المخالفين الأفراد أو مساعدة إنفاذ القانون.

تشدد هيئة النقل على أن نظام "ديتيكتور" يُستخدم أساساً لتوليد التقارير وقياس مدى التهرب من دفع الأجرة، وليس لتحديد هوية المتهربين أو تشغيل تنبيهات فورية لإنفاذ القانون. يهدف هذه التكنولوجيا إلى مساعدة هيئة النقل على قياس وتيرة وطرق التهرب من دفع الأجرة، مما يتيح لها فهم نطاق المشكلة بشكل أفضل.

فهم طرق التهرب من دفع الأجرة

كشفت تحليلات الذكاء الاصطناعي عن رؤى مثيرة للاهتمام حول طرق التهرب من دفع الأجرة التي يستخدمها ركاب المترو. تشير البيانات إلى أن حوالي 50% من حالات التهرب من دفع الأجرة تتضمن أشخاصاً يمشون عبر بوابات الخروج الطارئ، و20% يتسلقون أو يقفزون فوق البوابات الدوارة، و12% ينحنيون تحتها، و16% يستخدمون طريقة تُعرف بـ "السحب الخلفي" (back-cocking)، والتي تتضمن سحب البوابة الدوارة للخلف للانزلاق عبر الفجوة.

يتيح نظام "ديتيكتور" لهيئة النقل مراقبة ارتفاعات التهرب من دفع الأجرة في أوقات محددة من اليوم. يحدث ارتفاع كبير واحد حول الساعة 3 إلى 4 مساءً، متزامناً مع أوقات انتهاء الدوام المدرسي، بينما يحدث ارتفاع أصغر خلال ساعة الذروة الصباحية. وبفضل هذه البيانات، يمكن لهيئة النقل وضع استراتيجيات مستهدفة بفعالية لمعالجة هذه الفترات الذروة.

معالجة تحديات التهرب من دفع الأجرة

تقر هيئة النقل بأن التهرب من دفع الأجرة يمثل تحدياً معقداً وقد اقترحت حلولاً مختلفة لمعالجة هذه القضية. تتراوح هذه الحلول من تحسين التوعية للطلاب حول أهمية دفع الأجرة إلى تنفيذ بوابات أجرة جديدة يصعب تجاوزها دون الدفع، مما قد يلغي الحاجة إلى بوابات الخروج الطارئ.

بينما تم استخدام نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بـ AWAAIT في برشلونة لتقديم تنبيهات حول التهرب من دفع الأجرة لمفتشي التذاكر عبر تطبيق على الهاتف الذكي، يركز نهج هيئة النقل بشكل حصري على توليد تقارير البيانات. لا يتضمن نظام نيويورك التدخل المباشر في الوقت الفعلي من قبل المفتشين أو ضباط إنفاذ القانون.

جهود هيئة النقل لمعالجة التهرب من دفع الأجرة

تتخذ هيئة النقل التهرب من دفع الأجرة على محمل الجد، مدركةً لتأثيره المالي الكبير على نظام النقل. ومن خلال الاستفادة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تهدف الوكالة إلى الحصول على رؤى أفضل حول نطاق المشكلة، مما يؤدي في النهاية إلى حلول أكثر استهدافاً وفعالية.

مع نظام "ديتيكتور"، وهو نظام مراقبة مدعوم بالذكاء الاصطناعي، تتخذ هيئة النقل خطوة كبيرة في معالجة التهرب من دفع الأجرة في نظام مترو أنفاق مدينة نيويورك. توفر التكنولوجيا بيانات قيمة حول أنماط التهرب من دفع الأجرة، مما يمكّن الوكالة من وضع استراتيجيات مستهدفة لمكافحة هذه المشكلة. ومع توسع النظام ليشمل محطات إضافية، تأمل هيئة النقل في الحد من التهرب من دفع الأجرة وتحسين الكفاءة والاستدامة العامة لنظام المترو.