Software automatizado detecta evasores de tarifas en el metro de Nueva York
El metro de Nueva York se enfrenta a un problema persistente de evasión de tarifas, lo que ha llevado a la Metropolitan Transit Authority (MTA) a implementar un software de vigilancia automatizado para rastrear a los pasajeros que evitan pagar su boleto. Según un informe de NBC News, el software de seguimiento se está utilizando en siete estaciones de metro no reveladas y ocho barreras físicas de tarifas desde mayo de 2023, con planes de agregar «aproximadamente dos docenas más de estaciones» para finales de año. La MTA estima que perdió $285 millones por evasión de tarifas en 2022 y ha recurrido al desarrollador español AWAAIT para crear el software de detección.
El metro de Nueva York utiliza IA para combatir la evasión de tarifas
La evasión de tarifas en el metro de Nueva York ha sido un problema costoso para la MTA, que ha perdido millones de dólares debido a esta práctica. Para abordar este problema, la MTA ha implementado un sistema de vigilancia automatizado basado en inteligencia artificial (IA) en varias estaciones de metro. El software desarrollado por AWAAIT es capaz de detectar a los evasores de tarifas y enviar fotografías de ellos a los agentes de la estación cercanos a través de sus teléfonos inteligentes. Esta tecnología permite a la MTA recopilar datos útiles sobre el número de evasores y los métodos que utilizan para eludir los torniquetes.
Estaciones del metro de Nueva York implementan software de vigilancia automatizado
La MTA ha instalado el software de vigilancia automatizado en varias estaciones de metro de Nueva York para combatir la evasión de tarifas. Según el informe de la MTA, el software está siendo utilizado en siete estaciones de metro no reveladas y ocho barreras físicas de tarifas desde mayo de 2023. Se espera que se agreguen aproximadamente dos docenas más de estaciones antes de que termine el año. El software desarrollado por AWAAIT es capaz de detectar a los evasores de tarifas y enviar fotografías de ellos a los agentes de la estación cercanos. Esta implementación de IA permite a la MTA recopilar datos sobre la evasión de tarifas y optimizar la inspección de boletos.
La evasión de tarifas en el metro de Nueva York le cuesta millones a la MTA
La evasión de tarifas en el metro de Nueva York ha sido un problema costoso para la Metropolitan Transit Authority (MTA). Según un informe de la MTA, la evasión de tarifas le costó a la autoridad $285 millones en 2022. Este dinero perdido afecta directamente a la MTA, que ya se encuentra en una deuda de $48 mil millones. Para abordar este problema, la MTA ha recurrido al uso de software de vigilancia automatizado basado en inteligencia artificial (IA) para detectar y rastrear a los evasores de tarifas. Esta tecnología proporciona datos útiles a la MTA sobre el número de evasores y los métodos utilizados para eludir los torniquetes.
Desarrollador español AWAAIT crea software de detección de evasores
La MTA ha confiado en el desarrollador español AWAAIT para crear el software de detección de evasores utilizado en el metro de Nueva York. Este software utiliza inteligencia artificial (IA) para detectar a los pasajeros que evaden el pago de su tarifa y envía fotografías de ellos a los agentes de la estación. AWAAIT ha desarrollado una tecnología eficiente que permite a la MTA recopilar datos sobre la evasión de tarifas y tomar medidas para abordar este problema. Aunque AWAAIT no ha realizado comentarios sobre su software, su contribución ha sido fundamental para ayudar a la MTA a combatir la evasión de tarifas en el metro de Nueva York.
El software de detección de evasión de tarifas del metro de Nueva York proporciona datos útiles
El software de detección de evasión de tarifas desarrollado por AWAAIT ha proporcionado a la Metropolitan Transit Authority (MTA) datos útiles sobre la evasión de tarifas en el metro de Nueva York. Según el informe de la MTA, el software de vigilancia automatizado ha revelado que la evasión de tarifas es más frecuente entre las 3 y las 4 de la tarde, coincidiendo con la salida de las escuelas. Además, el informe señala que el método más común de evasión de tarifas es cruzar las puertas de emergencia, utilizado en más del 50% de los casos registrados. Estos datos permiten a la MTA tomar medidas para abordar este problema y optimizar la inspección de boletos.
La MTA busca optimizar la inspección de boletos con IA
La Metropolitan Transit Authority (MTA) está utilizando inteligencia artificial (IA) para optimizar la inspección de boletos en el metro de Nueva York. El software de detección de evasión de tarifas desarrollado por AWAAIT no solo permite detectar a los evasores, sino que también proporciona datos valiosos sobre los métodos utilizados para eludir los torniquetes. Estos datos permiten a la MTA crear rutas de inspección de boletos optimizadas y interceptar a los evasores mientras cometen el delito. La implementación de IA en la inspección de boletos ayuda a la MTA a abordar de manera más eficiente la evasión de tarifas y garantizar una recaudación justa de los ingresos del metro.
Ventajas y Desventajas de IA en el metro de Nueva York
✅ Ventajas:
- Mayor eficiencia en la detección de evasores de tarifas.
- Recopilación de datos útiles para optimizar la inspección de boletos.
- Posibilidad de interceptar a los evasores durante el acto.
❌ Desventajas:
- Posible preocupación por la privacidad de los pasajeros.
- El software puede no ser infalible y puede haber errores en la detección.
- El software no informa directamente a las autoridades, lo que podría permitir que los evasores eviten sanciones.
Preguntas frecuentes de IA en el metro de Nueva York
1. ¿Qué es el software de detección de evasores utilizado en el metro de Nueva York?
El software de detección de evasores utilizado en el metro de Nueva York es un sistema basado en inteligencia artificial (IA) desarrollado por AWAAIT. Este software utiliza cámaras de vigilancia para detectar a los pasajeros que evaden el pago de su tarifa y envía fotografías de ellos a los agentes de la estación.
2. ¿Cuál es la ventaja de utilizar IA en la detección de evasores de tarifas?
La ventaja de utilizar IA en la detección de evasores de tarifas es que permite una mayor eficiencia en la identificación de los pasajeros que evaden el pago de su boleto. Además, el software proporciona datos útiles a la Metropolitan Transit Authority (MTA) para optimizar la inspección de boletos y tomar medidas para abordar este problema.
3. ¿Qué medidas toma la MTA una vez detectados los evasores de tarifas?
Según la información proporcionada, el software de detección de evasores utilizado por la MTA no informa directamente a las autoridades. Sin embargo, la MTA puede utilizar los datos recopilados para tomar medidas, como la creación de rutas de inspección de boletos optimizadas y la interceptación de los evasores durante el acto.
4. ¿Qué otros problemas enfrenta el metro de Nueva York además de la evasión de tarifas?
Además de la evasión de tarifas, el metro de Nueva York también enfrenta problemas como el mantenimiento de las infraestructuras, la congestión de pasajeros y la seguridad. Estos son desafíos importantes que la MTA debe abordar para garantizar un servicio de transporte público eficiente y seguro.
Reseñas
⭐⭐⭐⭐ «El software de detección de evasores del metro de Nueva York ha sido una gran ayuda para combatir la evasión de tarifas. Ahora es mucho más difícil para las personas evadir el pago de su boleto, lo que permite a la MTA recaudar los ingresos que necesita para mantener el sistema en funcionamiento». – John D.
⭐⭐⭐⭐ «Me siento más seguro sabiendo que el metro de Nueva York está utilizando tecnología de vanguardia para detectar a los evasores de tarifas. Esto no solo ayuda a la MTA a recaudar los ingresos necesarios, sino que también garantiza que todos los pasajeros paguen su tarifa de manera justa». – María G.
⭐⭐⭐ «El software de detección de evasores del metro de Nueva York ha sido una herramienta eficiente para combatir la evasión de tarifas. Es impresionante cómo la inteligencia artificial puede identificar a los evasores y proporcionar datos útiles a la MTA. Esto sin duda ha mejorado la eficiencia del sistema y ha ayudado a mantener la equidad en el pago de las tarifas». – Roberto M.
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