ကွန်ပျူတာ အသိအမှတ်ပြုခြင်း - ကွန်ပျူတာများကို မြင်စွမ်းအားပေးခြင်း

ဥပမာ၊ ဆန်းစစ်ခြင်းသည် လုံခြုံရေးနှင့် ဆက်စပ်သူများအား အချိန်နှင့်တပြေးတည်း လုပ်ဆောင်နိုင်သော အကြောင်းကြားချက်များ ပေးနိုင်သည်။ computer recognition/computer vision ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် ရိုးရိုး algorithmic ပရိုဂရမ်တစ်ခု ရေးသားခြင်းသည် ခက်ခဲသော်လည်း၊ ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပြဿနာကို ဖြေရှင်းလွယ်ကူလာသည်။

ဉာဏ်ရည်တု (Artificial Intelligence) မှတဆင့် ပြဿနာကို ဖြေရှင်းခြင်း

ဤပြဿနာသည် မြင်ကွင်းအတွင်း လူသားများမည်သို့ အရာဝတ္ထုများကို သတ်မှတ်သနည်းဆိုသည့် မေးခွန်းများကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး အဖြေပေးရန်လည်း အလွန်ခက်ခဲသည်။ ဤသည်မှာ ဆက်လက်ဖွင့်လှစ်ထားသော မေးခွန်းတစ်ခုဖြစ်နေစဉ်တွင် ဉာဏ်တုကွန်ရက်များသည် ကွန်ပျူတာ သတ်မှတ်ခြင်း/ကွန်ပျူတာ မြင်ကွင်းနယ်ပယ်တွင် အလွန်အသုံးဝင်ကြောင်း သက်သေထင်ရှားပြီးဖြစ်သည်။

နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု (deep learning) နည်းဗျူဟာများနှင့် ပုံများစွာသော ပုံထောင်းဒေတာများဖြင့် အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်ရန် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ အသုံးအများဆုံး ဒေတာစုစည်းမှုမှာ Common Objects in Context (https://cocodataset.org/) တွင် ၎င်းတို့၏ ဖွင့်ဆိုချက်အရ အောက်ပါတို့ ပါဝင်သည် -

• အရာဝတ္ထု အပိုင်းခွဲခြင်း
• အကြောင်းအရာနှင့်အတူ အသိအမှတ်ပြုခြင်း
• ဆူပါပီဇယ် အရာဝတ္တု အပိုင်းအခြားသတ်မှတ်ခြင်း
• ပုံ ၃၃၀ကေ (>၂၀၀ကေ အမှတ်အသားပြုထား)
• အရာဝတ္ထု ၁.၅ သန်း
• အရာဝတ္ထု အမျိုးအစား ၈၀
• ပစ္စည်း အမျိုးအစား ၉၁
• ပုံတစ်ပုံလျှင် စာတန်း ၅ ခု
• သော့ချက်အမှတ်များ ပါဝင်သော လူ ၂၅၀,၀၀၀

ဤသတင်းအချက်အလက်ဖြင့် ဉာဏ်ရည်တု မော်ဒယ်များစွာကို လေ့ကျင့်ခြင်းသည် အကဲဖြတ် dataset ပေါ်တွင် မော်ဒယ်ကို လည်ပတ်စေသည့်အခါ အလွန်ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။

အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှု အကျဉ်းချုပ်

ဗီဒီယိုဖိဒ်များအတွင်းရှိ အရာဝတ္တုများကို စစ်ဆေးရန် AI စွမ်းရည် ရှိနေသည်ဟု (တကယ်ရှိသည်) ယူဆပါက၊ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသည် ဤကဲ့သို့သော ဖြေရှင်းချက်ကို မည်သို့ အကောင်အထည်ဖော်မည်နည်း။ ယင်းကို ပမာဏအရ တိုးချဲ့ဆောင်ရွက်နိုင်ပြီး စည်းမျဉ်းဆိုင်ရာ ဖွဲ့စည်းပုံအတွင်း လည်ပတ်နိုင်သည့် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုတွင် ဤကဲ့သို့သော မော်ဒယ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဆိုသည့် ပိုမိုကျယ်ပြောသော ပြဿနာ ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။

ရိုးရိုးအားဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ IT ဌာနများကို ထိုစွမ်းရည်ကို ထည့်သွင်းရန် တာဝန်ပေးလေ့ရှိသည်။ များသောအားဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် ပြဿနာကိုဖြေရှင်ရန် အသင့်တင့်ရှိသော ဆော့ဖ်ဝဲကို ရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် ထိုဆော့ဖ်ဝဲ အသင့်တင့်မရှိပါက စိတ်ကြိုက်ဆော့ဖ်ဝဲ ရောင်းချသူကို ရှာဖွေ၍ တည်ဆောက်ခြင်း သို့မဟုတ် ရှိပြီးသား ဖြေရှင်းချက်ကို ပြင်ဆင်ခြင်း ပြုလုပ်လေ့ရှိသည်။ ဉာဏ်ရည်တုစနစ်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားလျှင်၊ ဤရွေးချယ်စရာနှစ်ခုစလုံးသည် အတော်ကြာအချိန်အထိ မရရှိနိုင်ပါ။

နည်းပညာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများအပြင်၊ အဖွဲ့အစည်းများအနေဖြင့် လိုက်နာရမည့် ပြည်တွင်းမူဝါဒများနှင့် နည်းပညာမျိုးစုံဆိုင်ရာ လိုက်နာမှု လိုအပ်ချက်များလည်း ရှိပါသည်။ ဥပမာ- ဒေတာကိုယ်ပိုင်လွတ်လပ်ခွင့်သည် ဆက်စပ်နေသော်လည်း ကွဲပြားသော နယ်ပယ်ကျွမ်းကျင်သူများ၏ ပြဿနာများဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ထိုကဲ့သို့သော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးမှ ကျွမ်းကျင်မှု လိုအပ်ပြီး ရှုပ်ထွေးသော စီမံခန့်ခွဲမှု လိုအပ်ပါသည်။ ပြည်တွင်းမဟာဗျူဟာများ၏ အစားထိုးနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ တိမ်းတိုင်းဝန်ဆောင်မှုများကို ဝင်ရောက်သုံးစွဲသည့်နည်းလမ်းနှင့် ဆင်တူစွာ Telemus AI™ အပါအဝင် ဉာဏ်ရည်တုထောင်းဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုမှတဆင့် ထိုစွမ်းရည်ကို ဝင်ရောက်သုံးစွဲရန်ဖြစ်သည်။

AI ထည့်သွင်းအချက်အလက်အဖြစ် ရရှိနိုင်သော အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဒေတာ

အဖွဲ့အစည်းအများစုသည် လုံခြုံရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက် CCTV ကို အသုံးပြုပြီး စောင့်ကြည့်ရန်အတွက် ထိန်းချုပ်ခန်းတစ်ခုသို့ ဗီဒီယိုဖိဒ်များကို ပို့လေ့ရှိသည်။ သာမန်အားဖြင့်၊ ဤဗီဒီယိုဖိဒ်များကို လက်ခံနိုင်ဖွယ်မဟုတ်သော သို့မဟုတ် နောက်ထပ် စစ်ဆေးမှု သို့မဟုတ် အရေးယူဆောင်ရွက်မှု လိုအပ်နိုင်သည့် လှုပ်ရှားမှုများကို ဖော်ထုတ်ရန် လုံခြုံရေးဝန်ထမ်းများက ၂၄ နာရီ စောင့်ကြည့်လေ့ရှိသည်။ ဤဗီဒီယိုဖိဒ်များကို ဉာဏ်ရည်တု စနစ်တစ်ခုမှတဆင် ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ နောက်ထပ် စစ်ဆေးရန် လိုအပ်သည့် အရာများရှိပါက AI သည် လုံခြုံရေးဝန်ထမ်းများကို သတိပေးပါမည်။

ဤအရာ၏ အသာစီးမှာ ထင်ရှားမှုမရှိခြင်း သို့မဟုတ် လုံခြုံရေးဝန်ထမ်းများ အာရုံစူးစိုက်မှု လျော့ကျသွားခြင်းရှိပါက၊ AI စနစ်သည် လူတစ်ဦးက လွတ်သွားမည့် မမှန်ကန်သော အခြေအနေများကို တွေ့ရှိနိုင်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ဤကို အခြားနည်းဖြင့် ကြည့်ရလျှင် လုံခြုံရေးဝန်ထမ်း၏ ဗီဒီယိုပုံများတွင် ဖြစ်ပျက်နေသည်များကို နားလည်နိုင်စွမ်းသည် ပိုမိုမြင့်မားသော အဆင့်သို့ မြှင့်တင်ထားခြင်းဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ စွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အခြားနယ်ပယ်များတွင် ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် ဆင်တူသည်။

ဤနည်းပညာ၏ အလားအလာသည် အချို့သော လူများအတွက် ရင်ဆိုင်ရန် ခက်ခဲစေနိုင်သော်လည်း၊ မည်သည့်အခြေအနေတွင်မဆို ဗီဒီယိုဖိဒ်များကို တစ်ဦးချင်းစီက စောင့်ကြည့်နေသည်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပြီး၊ AI သည် လုံခြုံရေးဝန်ထမ်းများအား ဗီဒီယိုအချက်အလက်များကို ကြည့်ရှုရန် ကူညီပေးခြင်းသာဖြစ်ပြီး၊ အကျိုးကျေးဇူးများကို ချိန်ဆိုင်းသုံးသပ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤနည်းပညာကို တင်းကျပ်သော အုပ်ချုပ်မှုကု架 အောက်တွင် စည်းကမ်းကျနှင့် လုံခြုံသောနည်းလမ်းဖြင့် လည်ပတ်ဆောင်ရွက်ခြင်းဖြစ်သည့်အတွက်၊ ဖြစ်နိုင်သော အကျိုးကျေးဇူးများသည် ကြီးမားလှပေသည်။

ပေါင်းစပ်ခြင်းနည်းဗျူဟာ

အောက်ပါသည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်း ထိုကဲ့သို့သော ဖိဒ်များကို မြင့်မားသော အဆင့်တွင် ဆန်းစစ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ လုပ်ဆောင်မည့် လုပ်ငန်းစဉ်၏ အကျဉ်းချုပ် ဖြစ်သည် -

1. CCTV ပေးစွမ်းမှုများနှင့် ၎င်းပေးစွမ်းမှုများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် မှတ်တမ်းတင်ခြင်းပြုသည့် စနစ်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါ။
2. အချိန်နှင့်တပြေးတည်း ဆန်းစစ်ရန်အတွက် ဆော့ဖ်ဝဲကို ပြင်ဆင်၍ ကလောက်-ကွန်ပျူတင်း ပံ့ပိုးသူထံသို့ ဖိဒ်များ ပို့ရန်
3. Feeds များကို Telemus AI မှတစ်ဆင့် လည်ပတ်စေပါ™ နှင့် တိုးတက်စေထားသော ဗီဒီယိုဖိဒ်များကို လုံခြုံရေးစောင့်ကြည့်စနစ်သို့ ပြန်လည်ပို့ဆောင်ခြင်း
4. တွေ့ရှိချက်များအပေါ် အခြေခံကာ လုံခြုံရေး ဝန်ထမ်းများသို့ စိတ်ကြိုက် သတိပေးချက်များ သတ်မှတ်ပါ

Telemus AI™ သည် လုပ်ငန်းအများစုကို တာဝန်ယူထားသည့်အတွက်၊ အဖွဲ့အစည်းသည် နည်းပညာဆိုင်ရာ အကောင်အထည်ဖော်မှုထက် စီးပွားရေး ယုတ္တိပေါ်တွင် အာရုံစိုက်နိုင်ပါသည်။

အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများ

အောက်ပါသည် သင့်အဖွဲ့အစည်းအတွက် အခြားဖြစ်နိုင်သော အသုံးချဆောင်များကို စာရင်းပြုစုထားခြင်း ဖြစ်သည် -

• လမ်းကွန်ရက်တစ်လျှောက် ကားများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ထိုက်ရောက်မှုများ ဖြစ်ပေါ်သည်ကို စစ်ဆေး၍ ကူညီရန် အဖွဲ့ဝင်များ စေလွှတ်ခြင်း
• လူမှုဆက်ဆံမှု မကောင်းသော အမူအကျင့်များ မဖြစ်ပေါ်စေရန် နေရာများတွင် ပုဂ္ဂိုလ်များကို စောင့်ကြည့်ခြင်း။ ဖြစ်ပါက၊ အခြေအနေကို ငြိမ်းသတ်ရန် လုံခြုံရေးအဖွဲ့ကို အလိုအလျောက် စေလွှတ်ပါ။
• အလုပ်နေရာများနှင့် အလုပ်လုပ်ရာနေရာများကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ဝန်ထမ်းများသည် သတ်မှတ်ထားသော လုပ်ငန်းလုပ်ဆောင်ချိန်များပြင်ပ အဆောက်အအုံအတွင်း မရှိကြောင်း သေချာစေခြင်း

ဖြစ်နိုင်သောနှင့် ရရှိထားသော အကျိုးကျေးဇူးများ

ဤနည်းပညာ၏ ဖြစ်နိုင်သောနှင့် ရရှိထားသော အကျိုးကျေးဇူးများသည် ကျယ်ပြောလှသည်။ CCTV စောင့်ကြည့်မှုကို ပိုမိုတိကျစွာနှင့် ထိရောက်စွာ ဆောင်ရွက်နိုင်ခြင်း၊ အမှားအနည်းငယ်သာရှိခြင်း၊ လုံခြုံရေးဝန်ထမ်း စုစုပေါင်း ပိုမိုနည်းပါးစွာ လိုအပ်ခြင်း၊ ထိုဝန်ထမ်းများအား တက်ကြွသော ကင်းလှည့်ခြင်း သို့မဟုတ် စုံစမ်းစစ်ဆောင်ရွက်မှုကဲ့သို့သော ပိုမိုအရေးကြီးသည့် လုပ်ငန်းတာဝန်များပေါ်တွင် အာရုံစိုက်နိုင်စေခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

Telemus AI™ သည် အစိုးရနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အဆင့်မြင့် ဖြေရှင်းနည်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ဩစတြေးလျအခြေစိုက် ဉာဏ်ရည်တု ကုမ္ပဏီတစ်ခု ဖြစ်သည်။ Telemus AI™ ကို သင့်အဖွဲ့အစည်းတွင် မည်သို့ ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနိုင်မည်ကို အခမဲ့ အကြံပြုချက်ရရှိရန် ယနေ့ပင် ကျွန်ုပ်တို့ကို ဆက်သွယ်ပါ။