Kaip dirbtinio intelekto vaizdo stebėjimas pakeitė apsaugos integracijos verslą

Šiuo metu dirbtinis intelektas yra neatsiejama vaizdo stebėjimo dalis, tačiau kaip sistemų integratoriai yra pasirengę suteikti visą jo vertę klientams? Ar tradiciniai fizinės apsaugos integratoriai turi pakankamai įgūdžių ir žinių, kad galėtų įveikti naujus algoritmų keliamus iššūkius?
 
Išmaniosios programinės įrangos atsiradimas neabejotinai labai daug ką pakeitė fizinės apsaugos srityje. Bene labiausiai pastebimas pokytis yra tas, kad integratoriai, kurie pirmiausia turėjo reikalų su technine įranga, dabar turi dirbti su programine įranga ir su ja susijusiais niuansais. Jie nebegali sutelkti dėmesio į kameras, prieigos kontrolės sistemas, signalizaciją ir t. t., bet turi galvoti apie platesnį vaizdą, kai generuojama, apdorojama ir įvairiais tikslais naudojama daugybė duomenų.
 
Kaip jiems neatsilikti nuo šių pokyčių? Kai kurie integratoriai vis dažniau ieško darbuotojų, kurie kartu su technine įranga išmano ir programinę įrangą. Kiti taip pat gali norėti užtikrinti, kad darbuotojai keltų kvalifikaciją, persikvalifikuotų ir tobulintų kryžminius įgūdžius, kad išliktų aktualūs. Neseniai kalbėjomės su keletu pirmaujančių pramonės specialistų, kad geriau suprastume situaciją.

Ankstyvosios pramonės dienos

Nors dirbtinis intelektas yra madingas žodis, šioje pramonės šakoje dar tik pradedama dirbti. Kūrėjai ir toliau siūlo naujus atnaujinimus ir funkcijas, galinčias užtikrinti geresnį kainos ir kokybės santykį. Kai kurie ekspertai mano, kad, technologijai bręstant, vis daugiau integratorių priims dirbtinį intelektą kaip būtiną savo įgūdžių dalį.
 
"AI įtaka vaizdo analizei sistemų integravimo versle tik prasideda", - sakė Danas Bergas (Dan Berg), "Salient Systems" integracijos produktų vadovas. "Kai dirbtinis intelektas subręs ir atsiras galimybių gauti pajamų, galime tikėtis, kad jo bus diegiama daugiau. Idealiu atveju integracijos organizacija savo techninėje komandoje turėtų AI čempioną, galintį jį įdiegti, ir pardavėją, galintį padėti galutiniam naudotojui suprasti, kaip ir kur naudoti AI analizę."
 
Kai klientai galės nustatyti šiuos panaudojimo būdus, jie galės pasinaudoti duomenų, kuriuos gali pateikti AI, lobiais, ypač dėsningumais, kurių žmogaus akis nepastebi, pavyzdžiui, įtartinu elgesiu, kuris pasireiškia per tam tikrą laiką.

Koks skirtumas su dirbtiniu intelektu

Norint naudoti dirbtinį intelektą fizinės saugos srityje, integratoriams reikia mąstyti plačiau nei įprastos sąvokos. Tai reiškia, kad vaizdo įrašai - tai ne tik filmuota medžiaga, bet ir metaduomenys. Apsauga - tai ne tik kameros ir prieigos kontrolė, bet ir daugybė jutiklių bei jų renkami duomenys.
 
"Dėka dirbtinio intelekto kameros sukuria ne tik vaizdo medžiagą, kurią reikia transportuoti, saugoti, valdyti ir ieškoti, bet ir metaduomenis, kuriuos vaizdo analizei naudoja sudėtingi algoritmai ir dirbtinio intelekto modeliai", - aiškina "Azena" rinkodaros viceprezidentas Fabio Marti. "Todėl šiuolaikinėms vaizdo sistemoms, norint maksimaliai išnaudoti visą šių metaduomenų vertę, reikia integracijos su platesniu nei bet kada anksčiau sistemų spektru."
 
Tradiciškai vaizdo projektai buvo susiję su infrastruktūra, tačiau dabar daug dėmesio skiriama duomenų gavybai, apdorojimui ir apibendrinimui, kad klientai galėtų maksimaliai išnaudoti kamerų surinktą informaciją.
 
"Šis perėjimas reikalauja, kad integratoriai turėtų žinių apie kitas pagalbines platformas, kad galėtų pasinaudoti visais šių naujų duomenų pagrindu sukurtų kompleksinių sprendimų privalumais savo klientams", - pridūrė Marti. "Šios integracijos gali apimti išmaniųjų kamerų su dirbtinio intelekto analitika susiejimą su skaitmeniniais ženklais, kad būtų galima nukreipti eismą įvykus avarijai."
 
Vaizdo duomenų integravimas į įmonės išteklių planavimo ar kitą verslo žvalgybos platformą gali padėti organizacijoms užtikrinti naują logistikos ar gamybos operacijų efektyvumą. Vaizdo duomenų įtraukimas į pastatų valdymo sistemas gali paskatinti aplinkos valdymo automatizavimą, kad būtų sumažintos energijos ir pastatų eksploatavimo išlaidos.

Darbo jėgos trūkumas ir dirbtinis intelektas

Viena iš svarbiausių problemų, kurios ir toliau kamuoja sistemų integravimo pramonę, yra talentų trūkumas. Ši problema dar labiau paaštrėjo per COVID-19, kai fiziniai apribojimai ribojo žmonių judėjimą. Samas Džozefas, "Hakimo" įkūrėjas ir generalinis direktorius, pažymėjo, kad šiuo atžvilgiu padeda dirbtinis intelektas.
 
"Pastaruoju metu apsaugos darbuotojų trūksta apsaugos pramonėje, todėl AI pritaikymas tapo būtinybe", - sakė Josephas. "Tai puiki galimybė integratoriams būti aktyviems ir pasiūlyti AI produktus bei sprendimus savo galutiniams naudotojams."

Kibernetinio saugumo iššūkiai

Kibernetinis saugumas tapo rimta fizinės saugos pramonės problema. Integratoriai turi nuolat gauti naujausią informaciją apie naujausius kibernetinio saugumo iššūkius, "nulinės dienos" pažeidžiamumus ir išnaudojimo būdus. Tai gali būti nelengva daugeliui fizinės saugos integratorių, kurie šioje srityje dirba jau daugelį metų ir yra labiau pripratę prie techninės įrangos.
 
Integravimo įmonėms dabar gali tekti samdyti žmones, turinčius įgūdžių tiek kibernetinio, tiek fizinio saugumo srityje, tačiau tai nelengva, nes formalios šios srities švietimo programos yra ribotos.

Išvada

Programinės įrangos ir dirbtinio intelekto atsiradimas yra lūžio taškas fizinės saugos srityje. Nors jie padeda apsaugos bendrovėms teikti klientams efektyvesnes sistemas, integratoriai yra priversti pasivyti sparčiai besikeičiantį algoritmų pasaulį ir kartu vienodai gerai išmanyti aparatinę pusę.