Sistema de Vigilância por IA DETECTOR Visa Reduzir a Sonegação de Passagens no Metrô de Nova York
- O sistema de metrô de NYC emprega tecnologia de vigilância com IA, “DETECTOR,” para combater a sonegação de tarifas, rastrear métodos e horários de picos.
- “DETECTOR” é projetado para gerar relatórios de dados sobre sonegação de tarifas, não para identificar ou alertar a polícia em tempo real.
- Os métodos de sonegação de tarifas incluem passar pelos portões de emergência, pular as catracas, se abaixar por baixo delas e o chamado “back-cocking.”
A Autoridade Metropolitana de Transporte de Nova York (M.T.A.) adotou tecnologia de vigilância por IA de ponta para combater a sonegação de passagens no sistema de metrô. O sistema de IA, chamado “DETECTOR”, desenvolvido pela empresa de software espanhola AWAAIT, já foi implementado em sete estações em toda a cidade. A M.T.A. planeja expandir seu uso para mais duas dúzias de estações até o final do ano. Essa medida vem após a agência ter perdido um impressionante US$ 690 milhões com a sonegação de passagens no ano anterior, o que a levou a tomar medidas decisivas contra esse problema crescente.
Propósito do sistema de vigilância por IA
O DETECTOR foi originalmente projetado para a rede de metrô de Barcelona e provou ser eficaz na detecção de métodos de sonegação de passagens. Em Nova York, o sistema de IA é integrado à infraestrutura de câmeras existente para monitorar os fluxos de vídeo em tempo real, fornecendo dados 24/7 sobre os padrões de sonegação de passagens, sem identificar infratores individuais ou auxiliar as forças policiais.
A M.T.A. enfatiza que o DETECTOR é usado principalmente para gerar relatórios e quantificar a extensão da sonegação de passagens, não para identificar sonegadores ou disparar alertas em tempo real para as forças policiais. Essa tecnologia visa ajudar a M.T.A. a medir a frequência e os métodos de sonegação de passagens, permitindo que compreendam melhor a escala do problema.
Compreensão dos métodos de sonegação de passagens
A análise da IA revelou insights fascinantes sobre os métodos de sonegação de passagens utilizados pelos passageiros do metrô. Os dados indicam que aproximadamente 50% da sonegação envolve pessoas passando pelos portões de saída de emergência, 20% escalando ou pulando as catracas, 12% se abaixando por baixo delas e 16% usando um método conhecido como “back-cocking”, que envolve puxar a catraca para trás para passar pela fenda.
O DETECTOR permite que a M.T.A. monitore picos de sonegação de passagens em horários específicos do dia. Um aumento significativo ocorre entre 15h e 16h, coincidindo com o horário de saída das escolas, enquanto um pico menor ocorre durante o horário de pico da manhã. Armados com esses dados, a M.T.A. pode elaborar estratégias direcionadas para lidar com esses períodos de maior movimento.
Enfrentando os desafios da sonegação de passagens
A M.T.A. reconhece que a sonegação de passagens representa um desafio complexo e propôs várias soluções para enfrentar o problema. Essas soluções variam desde melhorar a conscientização dos estudantes sobre a importância de pagar as passagens até implementar novas catracas que sejam mais difíceis de contornar sem pagamento, potencialmente eliminando a necessidade de portões de saída de emergência.
Embora o sistema de IA da AWAAIT tenha sido usado em Barcelona para fornecer alertas de sonegação de passagens aos inspetores de bilhetes por meio de um aplicativo de smartphone, a abordagem da M.T.A. concentra-se exclusivamente na geração de relatórios de dados. O sistema de NYC não envolve intervenções diretas em tempo real por inspetores ou agentes de fiscalização.
Esforço da MTA para combater a sonegação de passagens
A M.T.A. está levando a sonegação de passagens a sério, reconhecendo seu impacto financeiro significativo no sistema de transporte. Ao aproveitar a tecnologia de IA, a agência visa obter melhores insights sobre a escala do problema, levando a soluções mais direcionadas e eficazes.
Com o “DETECTOR”, um sistema de vigilância alimentado por IA, a M.T.A. está dando um grande passo no combate à sonegação de passagens no sistema de metrô de Nova York. A tecnologia fornece dados valiosos sobre os padrões de sonegação de passagens, permitindo que a agência elabore estratégias direcionadas para combater esse problema. À medida que o sistema se expande para estações adicionais, a M.T.A. espera reduzir a sonegação de passagens e melhorar a eficiência e a sustentabilidade geral do sistema de metrô.
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Glory Kaburu
Glory é uma jornalista extremamente conhecedora, proficiente em ferramentas de IA e pesquisa. Ela é apaixonada por IA e escreveu vários artigos sobre o assunto. Mantém-se atualizada com os últimos desenvolvimentos em Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, escrevendo regularmente sobre eles.
