Lumana, yapay zekanın video gözetimindeki rolünü nasıl yeniden tanımlıyor?
Özet
Yapay zekâya rağmen, birçok video güvenlik sistemi gerçek dünya koşullarında bağlamı tanımakta başarısız oluyor ve bu durum, akıllı şehirler, üreticiler ve okullar için bir endişe kaynağı haline geliyor. Lumana gibi şirketler, bu başarısızlığın eski altyapıya yapay zekâ eklemekten kaynaklandığına inanıyor. Geleneksel sistemlerdeki yanlış alarmlar ve kaçırılan tespitler, gereksiz polis müdahalesi, güven zedelenmesi ve maliyetli hatalara yol açabiliyor. Lumana, daha akıllı ve güvenilir sonuçlar için eski sistemlerin yerine modern bir temel oluşturmanın önemini vurguluyor.
Yapay zekadaki tüm ilerlemelere rağmen, çoğu video güvenlik sistemi hala gerçek dünya koşullarında bağlamı tanımakta başarısız oluyor. Kameraların çoğu gerçek zamanlı görüntü yakalayabiliyor, ancak bunu yorumlamakta zorlanıyor. Bu, akıllı şehir tasarımcıları, üreticiler ve okullar için büyüyen bir endişeye dönüşen bir sorun. Her biri, insanları ve mülkleri güvende tutmak için yapay zekaya bağlı olabilir.
AI video gözetim şirketi Lumana, bu sistemlerdeki hatanın, nasıl inşa edildüklerinin temellerinde yattığına inanıyor. Lumana Pazarlama Başkan Yardımcısı Jordan Shou, "Geleneksel video platformları, görüntü kaydetmek için onlarca yıl önce oluşturulmuştu, yorumlamak için değil," dedi. "Eskimiş bir altyapının üzerine yapay zeka eklemek, döner bir telefona akıllı bir çip takmak gibidir. İşlev görebilir, ancak ne yakalandığını gerçekten anlayacak veya ekiplerin daha akıllı gerçek zamanlı kararlar almasına yardımcı olacak kadar zeki veya güvenilir olmayacaktır."
Büyük sonuçlar
Geleneksel video güvenlik sistemleri, eski altyapı üzerine yapay zeka katmanlaştırdığında, yanlış uyarılar ve performans sorunları ortaya çıkar. Uyarılar ve kaçırılan tespitler sadece teknik aksaklıklar değil, aynı zamanda yıkıcı sonuçları olabilen risklerdir. Shou, bir silah tespiti için yapay zeka eklentisi kullanan bir okul gözetim sisteminin, zararsız bir nesneyi silah olarak yanlış tanımlayarak gereksiz bir polis müdahalesine yol açtığı yakın tarihli bir vakaya işaret ediyor.
"Yanlış bir olay veya yanlış bir uyarı olsun, her hata yanlış müdahaleye yol açar, güveni zedeler," dedi. "Zaman, para israfına neden olur ve hiçbir şey yapmayan insanları travmatize edebilir."
Hatalar da maliyetli olabilir. Her yanlış alarm, ekipleri gerçek işi durdurmaya ve araştırma yapmaya zorlar; bu süreç her yıl kamu güvenliği ve operasyonel bütçelerinden milyonlarca doları tüketebilir.
Daha akıllı bir temel oluşturmak
Eski video güvenlik çerçevelerinin üzerine yapay zeka katmanlaştırmak yerine, Lumana, modern video güvenlik donanımı, yazılımı ve tescilli yapay zekayı birleştiren hepsi bir arada bir platformla altyapıyı yeniden inşa etti. Şirketin hibrit bulut tasarımı, herhangi bir güvenlik kamerasını, görüntülerin yakalandığı yere mümkün olduğunca yakın konumlandırılan kenarda çalışan GPU destekli işlemcilere ve uyarlanabilir yapay zeka modellerine bağlar.
Shou, sonuç olarak daha hızlı performans ve daha doğru analiz olduğunu söylüyor. Her kamera, çevresine özgü hareketleri, davranışları ve kalıpları anlayarak zamanla gelişen sürekli öğrenen bir cihaza dönüşür.
Shou, "Sorun, günümüzdeki video gözetim sistemlerinin çoğunun, yalnızca belirli ortamlarda çalışmak üzere tasarlanmış statik, hazır yapay zeka modelleri kullanmasıdır. Yapay zekanın çalışmak için mükemmel bir laboratuvar ortamına ihtiyacı olmamalıdır," diye açıkladı. "Gerçek dünya koşullarında çalışmalı ve gelen video verilerine göre uyum sağlamalıdır. Bu nedenle, müşteriler Lumana'yı mevcut veya diğer yapay zeka sistemleriyle karşılaştırdığında, fark ve performans açıkları hemen belirginleşir."
Şirketin tasarımı ayrıca gizliliğe öncelik veriyor. Tüm veriler şifrelenir, erişim kontrollerine tabidir ve uyumlu olur.