지하철 지연에 지치셨나요? MTA는 Google 스마트폰을 뉴욕 열차에 달아서 이를 해결하고 싶어합니다.

롭 사르노는 14년 동안 뉴욕시의 대도시 교통국(MTA)에 근무했습니다. 그는 보조 수석 선로 책임자로서 유지 관리 및 비상 대응을 지원하는데, 이는 작년에 손상된 철도가 어떤 소리를 내는지 인공지능 시스템에 가르치는 것을 의미하기도 했습니다.
9월부터 몇 달 동안 그는 MTA와 Google Public Sector(정부 기관 및 교육 기관과 협력하는 검색 대기업의 부서) 간의 시범 프로그램을 도왔습니다. 이 프로젝트는 Google의 Pixel 스마트폰을 특정 지하철 차량에 개조하여 소리와 기타 데이터를 수집하고 Google의 클라우드에 공급하는 것을 포함합니다. 그런 다음 데이터를 분석하여 문제가 되기 전에 트랙 결함을 나타낼 수 있는 패턴을 발견합니다.
"레일의 조기 결함을 감지할 수 있게 되면 비용뿐만 아니라 승무원과 승객 모두의 시간도 절약할 수 있습니다."라고 Demetrius Crichlow, New York City Transit 사장이 2월 27일에 발표한 성명에서 밝혔습니다 .
뉴욕은 교통 시스템을 개선하고자 AI를 구현한 주요 도시 중 하나에 불과합니다. 2023년 인프라 컨설팅 회사 Aecom은 뉴저지 교통 시스템에 대한 파일럿 프로그램을 완료하여 이 기술을 사용하여 고객 흐름과 군중 관리를 분석했고, 2024년 시카고 교통국(CTA)은 AI를 사용하여 총기를 감지하여 보안을 강화했습니다. 또한 2024년 베이징은 러시아워에 줄을 줄이기 위해 교통 티켓과 카드 대신 사용할 얼굴 인식 시스템을 도입했습니다.
MTA와 Google 간의 파일럿 프로그램인 TrackInspect는 기업들이 이 기술을 통해 대중교통을 더욱 효율적으로 만들 수 있는지를 모색하고 있다는 최신 징후일 뿐이지만, 이러한 이니셔티브가 광범위하게 구축될지는 아직 불확실합니다.
지난주에 발표된 TrackInspect는 교통 기관에 따르면, MTA를 위해 Google Public Sector가 Rapid Innovation Team과 협력하여 무료로 개발한 개념 증명으로 시작되었습니다. 그러나 기존 프로젝트를 완료하는 데 이미 수십억 달러가 필요한 MTA에 얼마나 큰 비용이 들 것인지 불확실하기 때문에 이 프로젝트가 영구 프로그램으로 확장될지는 불확실합니다.
Google은 과거에 다른 교통 기관과 협력했습니다. 이 기술 거대 기업은 시카고 CTA를 위한 채팅 상자를  Amtrak 출발 및 도착 시간에 대한 직접 데이터 통합을  기술 공급업체인 Passport 및 ParkMobile과 협력하여 거리 주차 미터기를 Google Maps에 연결했습니다 .
하지만 MTA의 영향력은 엄청납니다. MTA 데이터에 따르면, 472개의 지하철역과 237개의 시내버스 노선을 갖춘 전국 최대의 대중교통 시스템입니다. 이 기관은 2024년에 지하철을 이용한 승객이 10억 명을 넘었다고 말합니다 .
그러나 서비스 중단은 노후화된 120년 된 대중교통 시스템에 여전히 문제로 남아 있습니다. MTA의 데이터에 따르면 작년 9월에는 총 38,858건의 지연이 있었고, 10월에는 39,492건, 11월에는 36,971건, 12월에는 42,862건의 지연이 발생했습니다. 비교해 보면 시카고의 대중교통 시스템은 9월, 11월, 12월에 대기 시간이 10분 이상인 지연이 매달 약 200건에 불과했습니다. 하지만 시카고 지하철은 대부분 기차 노선이 매일 24시간 운행되거나 다른 기차 노선이 그 빈틈을 메우는 뉴욕과는 달리 단 두 대만 24시간 운행됩니다.
TrackInspect와 같은 프로그램의 목표는 서비스 중단을 줄이는 방법을 알아내는 것입니다.
024년 9월에서 2025년 1월 사이에 "표준 기성품 플라스틱 케이스"가 있는 6개의 Google Pixel 스마트폰이 4대의 R46 지하철 차량(주황색과 노란색 좌석이 있는 차량으로 더 잘 알려짐)에 설치되었습니다. MTA에 따르면 스마트폰은 3억 3,500만 개의 센서 판독 값, 100만 개의 GPS 위치, 1,200시간 분량의 오디오를 수집했습니다.
지하철 차량 내부와 아래에 위치한 스마트폰은 센서와 마이크를 사용하여 미묘한 소리와 진동을 감지했습니다. MTA에 따르면 차량 내부에 위치한 스마트폰은 기본 마이크가 비활성화되어 오디오나 고객 대화는 캡처하지 않고 진동만 캡처했지만, 차량 외부에 위치한 스마트폰은 추가로 부착된 마이크가 있었습니다. MTA에 따르면, 뉴욕시 교통 검사관은 AI 시스템이 강조한 영역을 검사하고 수동으로 문제를 확인한 다음 해당 결과를 모델에 입력하여 학습시켰습니다.
Sarno에 따르면, 이 시스템은 결함을 나타낼 수 있는 "데시벨에 대한 특정 임곗값을 초과하는 영역"을 강조했습니다. 그의 역할은 5분에서 30분에 이르는 클립을 듣고 문제를 나타낼 수 있는 스니펫을 표시하는 것이었습니다.
그는 "어쩌면 느슨한 공일 수도 있고, 느슨한 관절일 수도 있고, 혹은 망가진 레일일 수도 있다"고 말했다.
왜 최신 모델이 아닌 구형 모델에 장치를 추가로 장착했느냐는 질문에 사르노는 MTA가 원치 않는 효과가 있을 경우를 대비해 개조 작업을 할 때 일반적으로 구형 차량 모델을 사용한다고 답했다.
MTA는 차량이 지상과 지하를 오가기 때문에 A 노선을 선택했습니다. 또한 Sarno에 따르면 MTA의 기준선을 제공하는 신축 공사가 있는 지역도 있습니다. 그리고 A 노선에는 지장이 부족하지 않습니다. 도시 기관에서 투명성을 촉진하기 위해 원시 데이터를 제공하는 온라인 포털인 New York Open Data 의 데이터에 따르면 9월에는 2,252건, 10월에는 2,368건, 11월에는 2,643건, 12월에는 2,572건의 지연이 있었습니다. 그러나 모든 지연이 기계적 또는 선로 문제로 인해 발생한 것은 아닙니다. 승무원 가용성, 선로에 있는 사람, 공사와 같은 요인이 지연에 훨씬 더 큰 역할을 했습니다.

NYCT 선로 검사관이 선로를 직접 검사한 후, 그들은 자신이 조사한 결과를 사르노와 시스템에서 발견한 결과와 비교했습니다.

"그게 우리가 모델을 가르치는 방식이에요." 사르노가 말했다. 구글 폰에서 녹음한 오디오에 근거한 그의 추정치가 검사관의 조사 결과와 일치하면, 그것은 긍정적인 예측으로 간주되었고, AI 모델은 그에 따라 가르쳐질 것이다. 사르노는 자신의 긍정적인 예측 성공률이 약 80%라고 말했다.
MTA에 따르면, TrackInspect 프로그램에는 잠재적 문제에 대한 데이터를 수집하고 분석하는 것 외에도 검사관이 "유지 관리 내역, 프로토콜 및 수리 표준에 대한 질문을 하고 명확하고 대화형으로 답변"할 수 있는 Google의 Gemini 모델 기반 AI 시스템이 포함되어 있습니다.
Google Public Sector 대변인은 CNN에 TrackInspect 시스템이 MTA 검사관이 발견한 결함 위치의 92%를 식별했으며 이는 성공적인 것으로 간주한다고 전하면서 ​​다른 대중교통 시스템도 이미 유사한 프로그램에 관심을 표명했다고 덧붙였습니다.
뉴욕 오픈 데이터는 제동 문제, 철도 및 도로 문제, 서비스 제공과 관련된 지연과 같은 특정 유형의 지연이 9월에서 12월 사이에 A 노선에서 감소했음을 보여주었습니다. 하지만 MTA는 추가 분석 없이 파일럿이 그 변화에 기여했는지 말하기에는 너무 이르다고 말했습니다.
Google과의 시범은 끝났을지 몰라도 MTA는 아직 끝나지 않았습니다. 지금은 트랙 개선 소프트웨어 개발에 도움이 될 수 있는 기술을 가진 다른 회사들과 협상을 시도하고 있습니다.