التعرف بواسطة الحاسوب - منح الحواسيب الرؤية

التحليل، على سبيل المثال، يمكن أن يوفر إشعارات قابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي لموظفي الأمن والموظفين ذوي الصلة. إن كتابة برنامج خوارزمي كلاسيكي لحل مشكلات التعرف بواسطة الكمبيوتر/الرؤية الحاسوبية أمر صعب، على الرغم من أن استخدام الذكاء الاصطناعي يجعل المشكلة قابلة للحل.

حل المشكلة عبر الذكاء الاصطناعي

تثير هذه المشكلة تساؤلات حول كيفية قيام البشر بتحديد الأجسام ضمن نطاق بصري وهو أيضًا أمر يصعب للغاية الإجابة عليه. في حين أن هذا لا يزال سؤالًا مفتوحًا إلى حد كبير، فقد أثبتت الشبكات العصبية الاصطناعية فائدتها الكبيرة في مجال التعرف الحاسوبي/الرؤية الحاسوبية.

بتقنيات التعلم العميق ومجموعة بيانات ضخمة من الصور، من الممكن تدريب نموذج لتحديد الكائنات. مجموعة البيانات الأكثر شيوعًا هي الكائنات الشائعة في السياق (https://cocodataset.org/) الذي يحتوي على ما يلي وفقاً لتعريفهم:

• تقسيم الكائنات
• التعرف في السياق
• تجزئة الأشياء فائقة البكسل
• 330K صورة (>200K معنون)
• 1.5 مليون نسخة كائن
• 80 فئة كائنات
• 91 فئة أشياء
• 5 تعليقات لكل صورة
• 250,000 شخص مع نقاط مفصلية

أثبتت تدريب نماذج ذكاء اصطناعي متنوعة باستخدام هذه المعلومات فعاليتها العالية عند تشغيل النموذج على مجموعة بيانات تقييم.

نظرة عامة على التحدي التنظيمي

بافتراض أن قدرة AI موجودة لتحليل الكائنات داخل موجات الفيديو (وهي كذلك)، كيف ستقوم مؤسسة بتنفيذ مثل هذا الحل؟ لا تزال هناك المشكلة الأوسع المتمثلة في تنفيذ مثل هذا النموذج في بيئة إنتاجية يمكنها التوسع والعمل ضمن إطار تنظيمي.

تقليدياً، كانت المؤسسات تكلف أقسام تكنولوجيا المعلومات لديها بتثبيت مثل هذه القدرة. عادةً، كانت المؤسسات تجد برمجيات جاهزة لحل المشكلة أو تبحث عن مورد برمجيات مخصصة لبناء أو تحديث حل موجود إذا لم يكن مثل هذا الحل متاحاً بسهولة. نظراً لتعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي، فإن كلا الخيارين لن يكون متاحاً لفترة من الوقت.

بالإضافة إلى التحديات التقنية، هناك أيضًا سياسات داخلية، ومختلف متطلبات الامتثال التي يجب على المؤسسات الالتزام بها بشكل شائع، مثل خصوصية البيانات والتي، رغم ارتباطها، هي قضايا يختلف فيها خبراء المجالات المختلفة. وبالتالي، فإن تنفيذ مثل هذا الحل سيتطلب خبرة من العديد من المجالات الأخرى في المؤسسة مما يتطلب إدارة مشاريع معقدة. بديل للاستراتيجيات الداخلية هو الوصول إلى مثل هذه القدرة عبر شركة الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS)، بما في ذلك Telemus AI™، بطريقة تشبه الوصول إلى الخدمات السحابية.

البيانات التنظيمية المتاحة كمدخلات لـ AI

تستخدم معظم المنظمات كاميرات CCTV لأغراض أمنية وتقوم بإرسال تغذيات فيديو مختلفة إلى غرفة تحكم للمراقبة. عادةً، سيكون لدى هذه التغذيات الفيديو موظفو أمن يراقبونها على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لتحديد أي نشاط قد لا يُعتبر مقبولًا أو يتطلب مزيدًا من التحقيق أو إجراء عمل. يمكن تمرير هذه التغذيات الفيديو عبر نظام ذكاء اصطناعي. يقوم AI بتنبيه موظفي الأمن إذا كان هناك أي شيء يتطلب مزيدًا من التحقيق.

تكمن ميزة ذلك في أن نظام AI يمكنه اكتشاف الحالات الشاذة التي قد يغفل عنها الإنسان بخلاف ذلك إذا لم تكن واضحة أو إذا حدث إهمال في انتباه موظفي الأمن. طريقة أخرى للنظر إلى هذا الأمر هي أن قدرة موظفي الأمن على فهم ما يحدث في موجات الفيديو قد تم تعزيزها إلى مستوى أعلى. وبالتالي، فهذا مشابه لاستخدام الأدوات في مجالات أخرى لتعزيز قدراتنا.

في حين أن إمكانات هذه التكنولوجيا قد تكون صادمة لبعض الأشخاص، فمن الضروري مراعاة أن هناك فرداً يراقب موجات الفيديو في كل حالة، وأن AI يساعد ببساطة موظفي الأمن في مشاهدة اللقطات، ويجب الموازنة بين الفوائد. ونظراً لأن التكنولوجيا تعمل بطريقة منظمة وآمنة في إطار حوكمة صارم، فإن العائد المحتمل سيكون هائلاً.

منهجية التكامل

فيما يلي نظرة عامة على العملية التي سنقوم بها على مستوى عالٍ لتحليل مثل هذه التغذيات داخل مؤسسة:

1. تحديد بثوث CCTV والنظام الذي يوفر المراقبة والتسجيل لمثل هذه البثوث
2. تعديل البرنامج لإرسال الخلاصات إلى مزود حوسبة سحابية للتحليل في الوقت الفعلي
3. قم بتمرير الخلاصات عبر Telemus AI™ وإعادة بثات الفيديو المعززة مرة أخرى إلى نظام مراقبة الأمان
4. قم بإعداد تنبيهات مخصصة لموظفي الأمن بناءً على ما يتم اكتشافه

نظرًا لأن Telemus AI™ يتولى معظم العمل، يمكن للمؤسسة التركيز على منطق العمل بدلاً من التنفيذ التقني.

التطبيقات التنظيمية

القائمة التالية لتطبيقات محتملة أخرى لمؤسستك:

• مراقبة السيارات على شبكة طرق واكتشاف وقوع الحوادث لإرسال طاقم لتقديم المساعدة
• مراقبة الأفراد في الأماكن لضمان عدم وقوع سلوك معادٍ للمجتمع. وفي حال وقوعه، إرسال وحدة أمنية تلقائيًا لتهدئة الموقف.
• مراقبة أماكن العمل ومواقع العمل، وضمان عدم تواجد الموظفين داخل المبنى خارج ساعات العمل المحددة

الفوائد المحتملة والمتحققة

الفوائد المحتملة والمتحققة من هذه التكنولوجيا هائلة. من الممكن إجراء مراقبة CCTV بدقة وكفاءة أكبر، مع أخطاء أقل، مما يتطلب عدداً أقل من موظفي الأمن بشكل عام، مما يسمح لهؤلاء الموظفين بالتركيز على مهام أكثر إلحاحاً مثل الدوريات النشطة أو العمل التحقيقي.

Telemus AI™ هي شركة ذكاء اصطناعي مقرها في أستراليا تقدم حلولاً متقدمة للقطاعين الحكومي والمؤسسي. تواصل معنا اليوم للحصول على استشارة مجانية حول كيفية دمج Telemus AI™ في مؤسستك.