Suni zekadaki tüm ilerlemelere karşın bir çok video güvenlik sistemi, gerçek dünya koşullarındaki bağlamı tanıma mevzusunda hâlâ başarısız oluyor. Kameraların bir çok gerçek zamanlı görüntüleri yakalayabilir sadece bu tarz şeyleri yorumlamakta güçlük çeker. Bu, her biri insanları ve mülkleri güvende tutmak için suni zekaya bağımlı olabilen akıllı kent tasarımcıları, üreticileri ve okulları için giderek artan bir endişeye dönüşen bir sorundur.
LumanaSuni zekalı bir video nezaret şirketi olan . Lumana’nın Pazarlamadan Görevli Başkan Yardımcısı Jordan Shou, “Geleneksel video platformları onlarca yıl ilkin görüntüleri yorumlamak için değil kaydetmek için oluşturulmuştu” dedi. “Güncelliğini yitirmiş altyapının üstüne suni zeka eklemek, döner bir telefona akıllı çip yerleştirmek gibidir. Çalışabilir, sadece hiçbir süre neyin yakalandığını anlayacak yada ekiplerin daha akıllı, gerçek zamanlı kararlar almasına destek olacak kadar hakikaten akıllı yada güvenilir olmayacaktır.”
İçindekiler
Büyük sonuçlar
Geleneksel video güvenlik sistemleri suni zekayı eski altyapıya kattığında yanlış ikazlar ve performans sorunları ortaya çıkar. Ikazlar ve gözden kaçan tespitler yalnızca teknik aksaklıklar değil hem de yıkıcı sonuçlara yol açabilecek risklerdir. Shou, tabanca tespiti için suni zeka eklentisi kullanan bir okul gözetleme sisteminin, zararsız bir nesneyi tabanca olarak yanlış tanımlayarak gereksiz bir polis müdahalesine yol açmış olduğu yakın tarihindeki bir vakaya dikkat çekiyor.
“İster kaçırılan bir vaka olsun ister yanlış bir uyarı olsun, uygunsuz tepkiye neden olan her hata itimatı zedeler” dedi. “Vakit ve para israfına niçin oluyor ve yanlış bir şey yapmayan insanlarda travma yaratabiliyor.”
Hatalar hem de maliyetli de olabilir. Her yanlış alarm, ekipleri gerçek emek harcamayı duraklatmaya ve araştırmaya zorlar; bu, her yıl milyonlarca kişinin kamu güvenliğinden ve operasyonel bütçelerden çekilmesine niçin olabilecek bir süreçtir.
Daha akıllı bir temel oluşturmak
Lumana, suni zekayı eski video güvenlik çerçevelerinin üstüne katmanlamak yerine, çağdaş video güvenlik donanımını, yazılımını ve hususi suni zekayı birleştiren hepsi bir arada bir platformla altyapıyı kendisi tekrardan inşa etti. Firmanın hibrit bulut tasarımı, her türlü güvenlik kamerasını GPU destekli işlemcilere ve uçta çalışan uyarlanabilir suni zeka modellerine bağlıyor; bu da kameraların çekimin çekilmiş olduğu yere mümkün olduğunca yakın konumlandırıldığı anlamına geliyor.
Shou, sonucun daha süratli performans ve daha doğru çözümleme bulunduğunu söylüyor. Her kamera, süre içinde gelişen, hareketi, davranışı ve ortamına özgü kalıpları anlayan, devamlı öğrenen bir aygıt haline gelir.
Shou, “Mesele şu ki, günümüzün video nezaret sistemlerinin bir çok, yalnızca belirli ortamlarda çalışmak suretiyle tasarlanmış statik, kullanıma hazır suni zeka modellerini kullanıyor. Suni zekanın emek vermesi için muhteşem bir laboratuvar ortamına ihtiyacı olmamalı” diye deklare etti. “Gerçek dünya koşullarında çalışmalı ve gelen video verilerine gore uyum sağlamalı. Bundan dolayı müşteriler Lumana’yı mevcut yada öteki suni zeka sistemleriyle karşılaştırdıklarında fark ve performans boşlukları derhal ortaya çıkıyor.”
Firmanın tasarımı hem de gizliliğe de öncelik veriyor. Tüm veriler şifrelenir, erişim kontrollerine tabidir ve SOC 2, HIPAA ve NDAA standartlarıyla uyumludur. Müşteriler isterlerse yüz yada biyometrik takip edeni dönem dışı bırakabilirler. Shou, “Odak noktamız kimlikler değil eylemlerdir” dedi.
Gerçek dünyadaki kullanım durumları
Lumana’nın sistemleri birçok sektörde kullanıldı. En görünür projelerinden biri, tesislerindeki güvenliği ve operasyonel verimliliği seyretmek için güvenlik kameraları kullanan 24 saat ambalaj üreticisi JKK Pack ile ilgili.
Lumana’nın devreye alınmasından ilkin, kameralar yalnızca hemen sonra incelenmek suretiyle vakaları kaydediyordu; bu da olayların kaçırılmasına ve vakalara tepkisel tepki verilmesine yol açıyordu. Yükseltmenin arkasından aynı donanım, güvenli olmayan hareketleri, ekipman arızalarını yada üretimdeki darboğazları gerçek zamanlı olarak tespit edebilir. Şirket, soruşturmaların ve uyarıların bir saniyeden kısa sürede %90 daha süratli iletildiğini ve bunun da tek bir kamerayı bile değiştirmeden güvenlik vakalarına müdahaleyi mühim seviyede iyileştirdiğini bildirdi.
Başka bir uygulamada, bir bakkal perakendecisi, tekrarlanan boşluklar şeklinde alışılmadık satış noktası etkinliklerini işaretlemek ve bu vakaları görsel kanıtlarla ilişkilendirmek için Lumana’nın suni zekasını mevcut kamera ağına entegre etti. Sistem, siyaset ihlallerine ilişkin gerçek dünyadan örnekler sunarak küçülmeyi azalttı ve çalışanların hesap verebilirliğini artırdı.
Lumana’nın sistemi, üretimin ötesinde büyük halka açık etkinliklerde, restoranlarda ve belediye operasyonlarında da kullanıldı. Şehirlerde yasa dışı atık depolama ve yangınların tespit edilmesine destek sunar; süratli servis zincirlerinde mutfak güvenliğini ve yiyeceklerin işlenmesini izler.
Güvenilir AI video güvenliği için daha geniş bir destek
Lumana’nın emek harcamaları, kurumsal suni zekanın en mühim öncelikleri içinde doğruluğun ve sorumluluğun hızın yerini almış olduğu bir dönemde ortaya çıkıyor. A son çalışma F5’ten meydana getirilen bir araştırma, şirketlerin yalnızca %2’sinin kendilerini suni zekayı ölçeklendirmeye tamamen hazır olarak gördüklerini ve yönetişim ve veri güvenliğinin ana zorluklar olarak gösterildiğini ortaya çıkardı.
Bu ihtiyat piyasaya da yansıyor ve analistler, suni zekanın karar verme sürecini daha çok üstlenmesiyle beraber sistemlerin “denetlenebilir, saydam ve önyargısız” kalması gerektiği mevzusunda uyarıyor.
Lumana’nın mimarisi, hesap verebilirlik çağrısını tekrarlıyor, performans ve kontrolü, veri yönetimi ve siber güvenlikle harmanlayarak, mevcut {güvenlik kamerası} altyapısını geliştiren, kurulumu kolay bir çözümde birleştiriyor ve kuruluşların suni zeka videolarından anında kıymet elde etmesine destek oluyor.
Makine görüşünde bir sonraki adım
Shou, Lumana’nın bir sonraki gelişim aşamasının tespit ve anlamadan tahmin etmeye geçmeyi hedeflediğini söylemiş oldu.
“Suni zeka videosunun bir sonraki evrimi akıl yürütmeyle ilgili olacak” dedi. “Bağlamı gerçek zamanlı olarak kavrama, toplanan video verilerinden eyleme dönüştürülebilir ve etkili bilgiler sağlama kabiliyeti, güvenlik, operasyonlar ve farkındalık ile alakalı düşüncelerimizi değiştirecek.”
Lumana için amaç, suni zekaya yalnızca iyi mi daha iyi göreceğini öğretmek değil, hem de ne gördüğünü anlamasına destek olmak ve bu video verilerine güvenenlerin daha akıllı, daha süratli kararlar almasına olanak sağlamak.
Fotoğraf deposu: Unsplash
