Τεχνητή Νοημοσύνη & Video Analytics

 Τα πλεονεκτήματα, οι προκλήσεις και το μέλλον

Η ραγδαία ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης, σε συνδυασμό με τις προηγμένες δυνατότητες ανάλυσης βίντεο όπως έχουν εξελιχθεί τα τελευταία χρόνια, έχει μεταμορφώσει πραγματικά τον τομέα της βιντεοεπιτήρησης, από συστήματα απλής καταγραφής συμβάντων, σε ένα μια ολοκληρωμένη πλατφόρμα επεξεργασίας και ανάλυσης δεδομένων που σε πραγματικό χρόνο επιτρέπουν την έγκαιρη ανίχνευση περιστατικών με μεγάλη ακρίβεια και αξιοπιστία.

Του Νέστορα Πεχλιβανίδη

Η ανάλυση βίντεο με τη χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ), έχει αποκτήσει σήμερα τεράστια απήχηση στον κλάδο της ασφάλειας συνολικά και ειδικά βρίσκει εφαρμογή σε πολλά σενάρια χρήσης, από τον εντοπισμό ύποπτων αντικειμένων, την ανίχνευση πιθανόν παραβατικών συμπεριφορών, έως την αναγνώριση προσώπου, τη διαχείριση της ροής της κυκλοφορίας και πολλών άλλων σεναρίων και εφαρμογών.

Τα τελευταία δύο χρόνια, η τεχνολογία ΑΙ έχει προχωρήσει σημαντικά, προσφέροντας ακόμα μεγαλύτερη λειτουργικότητα, εντυπωσιακή ακρίβεια και αποτελεσματικότητα, ενώ γίνεται ολοένα και περισσότερο πιο προσιτή σε ένα ευρύτερο κοινό. Αυτό εξηγεί και την ευρεία αποδοχή και ανάπτυξή που γνωρίζει, αφού σύμφωνα με μια πρόσφατη πρόβλεψη, η αγορά ανάλυσης βίντεο AI πρόκειται να αναπτυχθεί σε μια βιομηχανία 22 δισεκατομμυρίων δολαρίων έως το 2027.

Αυτό που είναι σίγουρο είναι ότι τα επόμενα χρόνια θα υπάρχουν μεγάλες δυνατότητες σημαντικού εκσυγχρονισμού της υποδομής ασφαλείας μέσω της ακόμα μεγαλύτερης ενσωμάτωσης της τεχνητής νοημοσύνης και του συνδυασμού video analytics στα συστήματα παρακολούθησης βίντεο.

Παρακάτω, θα εξετάσουμε πώς η ΤΝ και η προηγμένη ανάλυση δεδομένων συνδυαστικά επηρεάζουν – σήμερα και αύριο – τη λειτουργία των συστημάτων ασφαλείας και ειδικότερα επιτήρησης και ποια πλεονεκτήματα προκύπτουν.

1. Τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης και της προηγμένης ανάλυσης δεδομένων στην επιτήρηση

Παρακάτω, ακολουθούν μερικά πλεονεκτήματα από την χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και της ανάλυσης δεδομένων στα συστήματα βιντεοεπιτήρησης

• Βελτιωμένη ακρίβεια: Με τους αλγόριθμους της ΤΝ είναι εφικτό μεγάλες ποσότητες δεδομένων να αναλυθούν πολύ γρήγορα και με υψηλή ακρίβεια, κάτι που μεταφράζεται σε άμεση ανίχνευση πιθανών απειλών και κατ’ επέκταση άμεση απόκριση στα συμβάντα ασφάλειας.
• Παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο: Η τεχνητή νοημοσύνη και τα data analytics, επιτρέπουν την παρακολούθηση συμβάντων σε πραγματικό χρόνο, κάτι που και πάλι, οδηγεί σε ταχύτερες αντιδράσεις σε πιθανά περιστατικά ασφαλείας.
• Εξοικονόμηση κόστους: Οι επιχειρήσεις μπορούν να μειώσουν το κόστος που συνδέεται με τις κλασσικές μεθόδους ασφαλείας, ενώ παράλληλα να βελτιώσουν την αποδοτικότητα τους με την αυτοματοποίηση των εργασιών παρακολούθησης.
• Ενισχυμένη ανάλυση: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να παράξουν πιο λεπτομερείς και άμεσα αξιοποιήσιμες πληροφορίες, σχετικά με τις απειλές ασφαλείας, οδηγώντας στις βέλτιστες επιλογές και σε αποτελεσματικότερες στρατηγικές ασφαλείας

2. Επιτήρηση σε πραγματικό χρόνο: ΤΝ και προηγμένη ανάλυση εν δράση

Η επιτήρηση και ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, με αλγορίθμους ΤΝ, είναι πλεονεκτήματα που θεωρούνται “game changer” στον κλάδο της ασφάλειας. Μερικά από αυτά απαριθμούνται παρακάτω:

• Σφαιρική επίγνωση της κατάστασης: Οι κάμερες ασφαλείας μπορούν να παρέχουν ολοκληρωμένη εικόνα μιας κατάστασης σε πραγματικό χρόνο. Επιτρέπεται έτσι στο προσωπικό να παρακολουθεί τα γεγονότα καθώς συμβαίνουν και να ανταποκρίνεται γρήγορα σε ενδεχόμενες απειλές ασφαλείας.
• Άμεσες ειδοποιήσεις: Οι κάμερες με AI μπορούν να ανιχνεύουν και να αναλύσουν μοτίβα σε πραγματικό χρόνο, παρέχοντας έτσι, άμεσες ειδοποιήσεις στο προσωπικό ασφαλείας όταν εντοπίζεται κάποια ύποπτη δραστηριότητα.
• Ταχύτεροι χρόνοι απόκρισης: Η επιτήρηση σε πραγματικό χρόνο με ΤΝ και προηγμένες τεχνικές ανάλυσης δεδομένων, επιτρέπει στο προσωπικό ασφαλείας να ανταποκρίνεται ταχύτερα σε πιθανές απειλές, μειώνοντας τον χρόνο που απαιτείται για την αντιμετώπιση επικίνδυνων περιστατικών.
• Προληπτική ασφάλεια: Σημαντικό επίσης είναι, πως η επιτήρηση σε πραγματικό χρόνο προσφέρει πλέον πιο προληπτική προσέγγιση της ασφάλειας, αποτρέποντας πιθανές παραβιάσεις πριν αυτές συμβούν. Με τον τρόπο αυτό, επιχειρήσεις και ιδιώτες μπορούν να εξοικονομήσουν χρόνο και χρήματα, και να μην σπαταλήσουν σημαντικούς πόρους σε κοστοβόρες επιλογές .

3. Προληπτική ανάλυση: Βελτιωμένη ασφάλεια και πρόληψη του εγκλήματος

Ένα μεγάλο πλεονέκτημα των συστημάτων ασφαλείας με ΤΝ είναι πως η ανάλυση λειτουργεί προληπτικά. Παραδείγματα ανάλυσης με προληπτική προοπτική ακολουθούν παρακάτω.

• Ύποπτες συμπεριφορές: Οι κάμερες με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύουν μοτίβα και να ανιχνεύουν ασυνήθιστες συμπεριφορές, επιτρέποντας στο προσωπικό να εντοπίζει πιθανές απειλές για την ασφάλεια πριν αυτές εκδηλωθούν.
• Μείωση ψευδών συναγερμών: Οι αλγόριθμοι της ΤΝ που θα μπορούσαν να λειτουργήσουν και προληπτικά, παρέχουν τη δυνατότητα διάκρισης μεταξύ πραγματικών και ψευδών συναγερμών μειώνοντας των αριθμό των περιττών αντιδράσεων.
• Βελτιωμένη λήψη αποφάσεων: Επιπλέον, η προληπτική ανάλυση παρέχει στο προσωπικό ασφαλείας πολύτιμες πληροφορίες και συστάσεις βάσει καταγεγραμμένων δεδομένων, οδηγώντας σε τεκμηριωμένες αποφάσεις.
• Πρόληψη εγκλήματος και εξοικονόμηση πόρων: Φυσικά δεν θα παραλείψουμε να αναφέρουμε πως με την πρόληψη του εγκλήματος πριν καν αυτό εκδηλωθεί, θα αποφευχθεί η κατασπατάληση απαραίτητων πόρων που θα μπορούσαν να διατεθούν σε άλλους τομείς.

4. Αναγνώρισης προσώπου: Ενίσχυση ασφάλειας και απορρήτου

Ένα άλλο ισχυρό εργαλείο που προσφέρει η ΤΝ για την ενίσχυση της ασφάλειας, το οποίο από την άλλη εγείρει ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικότητας, είναι και η αναγνώριση προσώπου. Ακολουθούν κάποια ζητήματα που ίσως θα έπρεπε να ληφθούν υπ’ όψη:

• Βελτιωμένη ταυτοποίηση: Η τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου μπορεί να ταυτοποιήσει γρήγορα και με ακρίβεια τα άτομα, βελτιώνοντας την ασφάλεια και διευκολύνοντας τον εντοπισμό πιθανών απειλών.
• Ιδιωτικό απόρρητο: Η χρήση της τεχνολογίας αναγνώρισης προσώπου εγείρει ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικής ζωής, καθώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παρακολούθηση ατόμων χωρίς τη συγκατάθεσή τους. Είναι σημαντικό να εξισορροπηθούν οι ανάγκες ασφάλειας με τις ανησυχίες της κοινωνίας για προστασία της ιδιωτικής ζωής και να διασφαλιστεί ότι η τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου χρησιμοποιείται ηθικά, υπεύθυνα και πάντα με γνώμονα τον άνθρωπο.
• Ζητήματα ακρίβειας: Υπάρχουν ανησυχίες σχετικά με την αποτελεσματικότητα της τεχνολογίας αναγνώρισης προσώπου, ιδίως όταν πρόκειται για άτομα με σκούρο χρώμα δέρματος.

5. Ενσωμάτωση σε συστήματα IoT και Cloud Computing

Η ενοποίηση καμερών επιτήρησης σε συστήματα IoT και Cloud Computing είναι μία πολύ δημοφιλής επιλογή σήμερα, γι’ αυτό είναι επιβεβλημένο να αναφερθούμε σε αυτό το ζήτημα.

• Αυξημένη προσβασιμότητα: Με την ενσωμάτωση των καμερών σε συστήματα cloud, το υλικό καταγραφής μπορεί να είναι προσβάσιμο από οποιοδήποτε σημείο με πρόσβαση στο διαδίκτυο, καθιστώντας την παρακολούθηση των συμβάντων και την ανταπόκριση σε πιθανά περιστατικά ευκολότερη και φυσικά πιο άμεση.
• Ενισχυμένη ανάλυση: Οι συσκευές IoT μπορούν να συλλέγουν πολύτιμα δεδομένα με τα οποία να τροφοδοτούν τους αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης, δημιουργώντας ακόμα πιο προηγμένες αναλύσεις και προσφέροντας περαιτέρω γνώσεις σχετικά με πιθανές απειλές.
• Βελτιωμένη επεκτασιμότητα: Οι αποθηκευτικές δυνατότητες που παρέχει το cloud επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να επεκτείνουν τις λειτουργίες επιτήρησης καθώς αυξάνονται οι ανάγκες τους, βελτιώνοντας τη συνολική υποδομή ασφαλείας τους.
• Μειωμένο κόστος: Η συνδυαστική χρήση cloud και IoT συστημάτων, παρέχει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να μειώσουν το κόστος που συνδέεται με την αποθήκευση και τη συντήρηση σε τοπικό επίπεδο, καθιστώντας την, πιο προσιτή επιλογή.

6. Ηθικές και νομικές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης και της ανάλυσης δεδομένων

Τα τελευταία χρόνια, με την σημαντική εξέλιξη της τεχνητής νοημοσύνης, έχουν ανακύψει ζητήματα που αφορούν την προστασία των προσωπικών δεδομένων και σίγουρα είναι σίγουρα καταλυτικός παράγοντας για την ανάπτυξη αυτής της τεχνολογίας. Ως εκ τούτου θα πρέπει να λάβουμε υπόψη μια σειρά παραμέτρων, όπως:

• Προστασία της ιδιωτικότητας: Είναι απαραίτητο και ίσως επιβεβλημένο τα δεδομένα της καταγραφής να συλλέγονται και να χρησιμοποιούνται με ηθικό τρόπο και υπεύθυνα ώστε να διασφαλιστεί το ιδιωτικό απόρρητο και η προστασία των προσωπικών δεδομένων κάθε ανθρώπου .
• Μεροληψία: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι τεχνικά προκατειλημμένοι και πρέπει να εξεταστεί πώς αυτή η προκατάληψη μπορεί να επηρεάσει τη χρήση της τεχνολογίας επιτήρησης στην επιβολή του νόμου , την ασφάλεια αλλά και την προσωπική ζωή του ατόμου.
• Νομικές ρυθμίσεις: Είναι αλήθεια πως κάποιες, ίσως αρκετές, ρυθμίσεις είναι απαραίτητες προκειμένου να διασφαλιστεί πως η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και της τεχνολογίας ανάλυσης δεδομένων στον τομέα της ασφάλειας, είναι νόμιμη και δεοντολογική και λειτουργεί με γνώμονα τον άνθρωπο.
• Διαφάνεια: Είναι απαραίτητο να υπάρχει διαφάνεια στη χρήση των συστημάτων επιτήρησης και των δεδομένων που συλλέγονται από αυτά, ώστε να οικοδομηθεί εμπιστοσύνη με τις κοινωνίες.

7. Το μέλλον των καμερών ασφαλείας

Σήμερα, η ΤΝ, που ίσως ο σημαντικότερος κλάδος της υπολογιστικής επιστήμης και η παράλληλη εξέλιξή της με την τεχνολογία ανάλυσης δεδομένων, υπόσχονται ξεκάθαρα ένα εντυπωσιακό μέλλον. Ακολουθούν ορισμένες εξελίξεις καινοτομίας που θα δούμε στο άμεσο μέλλον:

• Μεγαλύτερη ακρίβεια και υψηλότερη αξιοπιστία: Οι αλγόριθμοι AI θα συνεχίσουν να βελτιώνονται, καθιστώντας τις κάμερες ασφαλείας ακόμη πιο ακριβείς και αξιόπιστες στον εντοπισμό και την ανταπόκριση σε πιθανές απειλές.
• Ακόμα πιο έξυπνες κάμερες: Οι κάμερες μελλοντικά, με τη χρήση προηγμένων τεχνικών ανάλυσης δεδομένων, θα γίνονται ακόμα πιο έξυπνες καθώς θα είναι σε θέση να επεξεργαστούν μεγάλα δεδομένα ταχύτερα για να προσφέρουν λύσεις σε πραγματικό χρόνο.
• Βελτιωμένη αυτοματοποίηση: Καθώς οι κάμερες ενισχύονται σημαντικά σε δυνατότητες, θα γίνουν επίσης πιο αυτόνομες, ανταποκρινόμενες αυτόματα σε πιθανές απειλές με μικρότερη απαίτηση για ανθρώπινη παρέμβαση.
• Πιο ολοκληρωμένη παρακολούθηση: Οι κάμερες μπορούν να συμμετέχουν σε ένα ευρύτερο φάσμα δραστηριοτήτων, χωρίς αυτές να σχετίζονται απαραίτητα με την ασφάλεια, όπως για παράδειγμα η παρακολούθηση των αποθεμάτων σε καταστήματα λιανικής πώλησης και η επιτήρηση κυκλοφοριακής ροής σε έξυπνες πόλεις.
• Βελτιωμένα χαρακτηριστικά προστασίας ιδιωτικότητας: Καθώς οι ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικής ζωής θα συνεχίσουν να αυξάνονται, οι κατασκευαστές καμερών ασφαλείας θα επικεντρωθούν στην ανάπτυξη νέων χαρακτηριστικών για την προστασία των προσωπικών δεδομένων, όπως για παράδειγμα η θόλωση προσώπου και η κρυπτογράφηση δεδομένων.
• Ενοποίηση με άλλες τεχνολογίες: Οι κάμερες ασφαλείας θα συνεχίσουν να ενοποιούνται με άλλες υποδομές και τεχνολογίες, όπως τα drones, για να παρέχουν ένα ολοκληρωμένο σύστημα ασφαλείας.
• Cloud based συστήματα επιτήρησης: Τα συστήματα επιτήρησης που βασίζονται σε cloud, φαίνεται πως θα γίνουν ακόμα πιο δημοφιλή στο μέλλον, προσφέροντας τη δυνατότητα για real time απομακρυσμένη παρακολούθηση αλλά και την αποθήκευση περισσότερων δεδομένων.

Εν κατακλείδι, o συνδυασμός της τεχνητής νοημοσύνης και των προηγμένων video analytics στα συστήματα βιντεοεπιτήρησης οδηγεί σε μία επανάσταση στον τομέα της ασφάλειας.

Οι δυνατότητές τους, που ξεκινούν από την επιτήρηση σε πραγματικό χρόνο και φτάνουν έως την προγνωστική ανάλυση, αυξάνουν και ενισχύουν τη δημόσια ασφάλεια. Είναι πολύ σημαντικό όμως να βεβαιωθούμε ότι οι τεχνολογίες αυτές χρησιμοποιούνται με σύνεση και κοινωνική διαφάνεια, καθώς είναι ζωτικής σημασίας να ληφθούν υπόψη οι κοινωνικές και νομικές προεκτάσεις τους.

Το μέλλον των συστημάτων ασφαλείας φαίνεται πολλά υποσχόμενο με τη χρήση της ΤΝ και θα διαδραματίσει ζωτικό ρόλο όχι μόνο στην προστασία των ανθρώπων, των υποδομών και των περιουσιακών στοιχείων αλλά σε μια σειρά πολλών εφαρμογών της προσωπικής, κοινωνικής και επαγγελματικής ζωής.