محمد السيد علي
الذكاء الاصطناعي يوفر بيانات حول متى وكيف يصعد الأشخاص مترو الأنفاق دون تذكرة
اقتحم الذكاء الاصطناعي كثير من المجالات حاليًا، وأحدث تغييرات جذرية في تنفيذ المهام ورفع كفاءة العمل.
وتعتمد تطبيقات الذكاء الاصطناعي على برامج الكمبيوتر القادرة على تنفيذ المهام وحل المشكلات التي تتطلب عادة ذكاء بشريًا.
وفي واحدة من تلك المجالات، يستخدم نظام مترو الأنفاق في مدينة نيويورك الأمريكية الآن تقنية مراقبة بالذكاء الاصطناعي لتتبع التهرب من دفع الأجرة.
يتكامل الذكاء الاصطناعي مع البنية التحتية للكاميرات الموجودة في المحطات لمراقبة موجزات الفيديو في الوقت الفعلي، مما يوفر بيانات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع حول متى وكيف يصعد الأشخاص إلى مترو الأنفاق دون تذكرة.
وعلى الرغم من أن التكنولوجيا قيد الاستخدام حاليًا، إذ تم تطبيقها في 7 محطات في جميع أنحاء المدينة، لكن هيئة النقل الحضرية في مدينة نيويورك، تخطط لتوسيع استخدامها إلى في 20 محطة أخرى بحلول نهاية العام، وفق موقع بيزنس إنسايدر.
وتأتي الاستعانة بتقنيات الذكاء الاصطناعي في وقت كانت فيه هيئة النقل الحضرية في مدينة نيويورك عاجزة عن كيفية التعامل مع التهرب من الأجرة، بعد أن خسرت 690 مليون دولار بسبب التهرب من أجرة العام الماضي، وفقًا لتقرير صدر في مايو الماضي.
تنبيهات فورية
ويوفر نظام المراقبة الجديد القائم على تقنيات الذكاء الاصطناعي لمفتشي التذاكر تنبيهات شبه فورية، بشأن معدلات التهرب من الأجرة، عبر تطبيق على هواتفهم الذكية، ما يسمح بالتدخلات السريعة والانتقائية قبل وصول المخالفين إلى رصيف القطار.
ويمكن للمفتشين بعد ذلك تسجيل نتيجة كل حادثة، أي ما إذا كان قد تم القبض على الجاني أو تغريمه أو عدم تغريمه في التطبيق.
وقال متحدث باسم مترو نيويورك إنه يتم استخدام هذه التكنولوجيا فقط لإنشاء تقارير وتحديد مقدار التهرب من الأجرة الذي يحدث.
وأضاف لـ”بيزنيس إنسايدر” أن “هذا النظام يساعدنا فقط في قياس مقدار التهرب من الأجرة الذي يحدث”.
وتابع: “لا يتم تنبيه أي من ضباط شرطة نيويورك في الوقت الفعلي في حالة حدوث تهرب من دفع الأجرة، فهو ليس معتادًا على اختبار اتصال الضابط وجعله يلاحق شخصًا يتهرب. هذه ليست الطريقة التي يعمل بها النظام. إنها فقط تعزز مجهوداتنا لمعرفة ما يحدث في الخارج”.
وأشار إلى أن البرنامج الجديد هو بالتأكيد أكثر شمولاً من نظام مراقبة محطات المترو الحالي لتقدير التهرب من الأجرة، والذي يتضمن إرسال فريق من حوالي 10 مدققين بشريين عبر النظام لإجراء استطلاعات لمدة ساعة واحدة، وإحصاء جميع حالات التهرب من دفع التذاكر خلال تلك الساعة.
تصنيف الحالات
ومع نظام الذكاء الاصطناعي الجديد، يمكن لمحطات المترو الآن معرفة أوقات اليوم التي تحدث فيها طفرات في التهرب من الأجرة والطرق المختلفة التي يدخل بها المتهربون من الأجرة إلى نظام النقل.
وفي أحدث تقرير له، يكشف النظام أن أكبر ارتفاع في معدلات التهرب من الأجرة يحدث في حوالي الساعة 3 إلى 4 مساءً، بالتزامن مع أوقات الخروج من المدرسة، ومع تراجع وقت الذروة الصباحية.
ليس ذلك فحسب، بل يمكن للنظام تصنيف حالات التهرب، حيث أشار تحليل نظام الذكاء الاصطناعي الجديد إلى أن حوالي 50٪ من وقائع التهرب من الأجرة في مترو الأنفاق تأتي من الأشخاص الذين يسيرون عبر بوابات مخرج الطوارئ، و20٪ يقفزون أو يتسلقون فوق البوابة الدوارة، و 12٪ ممن يمرون من تحتها، وحوالي 16٪ ينفذون طريقة انتشرت مؤخرًا على وسائل التواصل الاجتماعي تتضمن سحب الباب الدوار للخلف والانزلاق عبر الفجوة.
@eyeleann Plz wait till the end lmao nyc legend #nyc #nycsubway #rating #ratingthings #fyp #nyclife #funny @sethrosner1 @Olivia 🙂
وعلى الرغم من أن هيئة مترو أنفاق نيويورك لم تستطع تأكيد أي ارتباط بين البيانات التي ينتجها نظام الذكاء الاصطناعي والتغييرات في نظام النقل الذي تخطط لإجراءه، لكنها اقترحت مجموعة من الحلول الجديدة في تقريرها الأخير، منها تركيب بوابات يصعب المرور منها دون تذكرة.
وذكرت أن “أحاديث وسائل التواصل الاجتماعي توضح أن الكثيرين يرون أن التهرب من الأجرة أمرًا رائعًا أو يجدون مبررًا اجتماعيًا إلى حد ما، لكن الحقيقة ليست كذلك”.
