El sistema de vigilancia por IA DETECTOR busca frenar la evasión de tarifas en el metro de Nueva York
- El sistema de metro de NYC emplea tecnología de vigilancia con IA, “DETECTOR”, para combatir la evasión de tarifas, rastreando métodos y momentos de picos.
- “DETECTOR” está diseñado para generar informes de datos sobre la evasión de tarifas, no para identificar o alertar a las fuerzas del orden en tiempo real.
- Los métodos de evasión de tarifas incluyen pasar por las puertas de emergencia, saltar las barreras, agacharse debajo de ellas y el “back-cocking”.
La Autoridad de Transporte Metropolitano de la Ciudad de Nueva York (M.T.A.) ha adoptado tecnología de vigilancia por IA de última generación para combatir la evasión de tarifas en el sistema de metro. El sistema de IA, llamado “DETECTOR”, desarrollado por la empresa de software española AWAAIT, ya se ha implementado en siete estaciones de la ciudad. La M.T.A. planea ampliar su uso a dos docenas de estaciones más antes de final de año. Este movimiento se produce después de que la agencia perdiera una asombrosa cantidad de 690 millones de dólares por evasión de tarifas el año anterior, lo que les impulsó a tomar medidas decisivas contra este problema creciente.
Propósito del sistema de vigilancia por IA
DETECTOR fue diseñado originalmente para la red de metro de Barcelona y ha demostrado ser eficaz para detectar métodos de evasión de tarifas. En la Ciudad de Nueva York, el sistema de IA está integrado con la infraestructura de cámaras existente para monitorear las transmisiones de video en tiempo real, proporcionando datos las 24 horas del día, los 7 días de la semana sobre los patrones de evasión de tarifas, sin identificar a los infractores individuales ni ayudar a las fuerzas del orden.
La M.T.A. enfatiza que DETECTOR se utiliza principalmente para generar informes y cuantificar la extensión de la evasión de tarifas, no para identificar a los evasores ni para activar alertas en tiempo real a las fuerzas del orden. Esta tecnología tiene como objetivo ayudar a la M.T.A. a medir la frecuencia y los métodos de evasión de tarifas, permitiéndoles comprender mejor la escala del problema.
Comprensión de los métodos de evasión de tarifas
El análisis de la IA ha revelado perspectivas fascinantes sobre los métodos de evasión de tarifas utilizados por los pasajeros del metro. Los datos indican que aproximadamente el 50% de la evasión de tarifas implica que las personas atraviesan las puertas de salida de emergencia, el 20% sube o salta por encima de las barreras, el 12% se agacha por debajo, y el 16% utiliza un método conocido como “back-cocking”, que consiste en tirar de la barrera hacia atrás para deslizarse por la abertura.
DETECTOR permite a la M.T.A. monitorear los picos de evasión de tarifas en momentos específicos del día. Una subida significativa ocurre alrededor de las 3:00 y 4:00 p. m., coincidiendo con la hora de salida de las escuelas, mientras que una subida menor ocurre durante la hora punta de la mañana. Con estos datos, la M.T.A. puede diseñar estrategias dirigidas para abordar estos períodos pico.
Abordar los desafíos de la evasión de tarifas
La M.T.A. reconoce que la evasión de tarifas plantea un desafío complejo y ha propuesto varias soluciones para abordar el problema. Estas soluciones van desde mejorar la divulgación a los estudiantes sobre la importancia de pagar las tarifas hasta implementar nuevas barreras de pago que sean más difíciles de eludir sin pagar, eliminando potencialmente la necesidad de puertas de salida de emergencia.
Si bien el sistema de IA de AWAAIT se ha utilizado en Barcelona para proporcionar alertas de evasión de tarifas a los inspectores de boletos a través de una aplicación para teléfonos inteligentes, el enfoque de la M.T.A. se centra únicamente en generar informes de datos. El sistema de Nueva York no implica intervenciones directas en tiempo real por parte de inspectores o agentes de cumplimiento.
Esfuerzo de la MTA para abordar la evasión de tarifas
La M.T.A. se toma en serio la evasión de tarifas, reconociendo su impacto financiero significativo en el sistema de transporte. Al aprovechar la tecnología de IA, la agencia tiene como objetivo obtener mejores perspectivas sobre la escala del problema, lo que finalmente conducirá a soluciones más dirigidas y efectivas.
Con “DETECTOR”, un sistema de vigilancia impulsado por IA, la M.T.A. está dando un gran paso para abordar la evasión de tarifas en el sistema de metro de la Ciudad de Nueva York. La tecnología proporciona datos valiosos sobre los patrones de evasión de tarifas, lo que permite a la agencia diseñar estrategias dirigidas para combatir este problema. A medida que el sistema se expanda a estaciones adicionales, la M.T.A. espera frenar la evasión de tarifas y mejorar la eficiencia y sostenibilidad general del sistema de metro.
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Glory Kaburu
Glory es una periodista extremadamente experta con herramientas e investigación sobre IA. Está apasionada por la inteligencia artificial y ha escrito varios artículos sobre el tema. Se mantiene al día con los últimos avances en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo, y escribe regularmente sobre ellos.
