スタブ リサ・ファルゾーン氏、Athena Security CEO - インタビュー シリーズ - Unite.AI
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Athena Security CEO、リサ・ファルゾーン – インタビューシリーズ

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アテナセキュリティ とそのCEO リサ・ファルゾーネ 警察や医療チームが犯罪現場に到着するまでの時間を短縮することで、個人の安全を向上させています。 Athena Security によると、その推進モットーは「個人情報やユーザー データのプロファイリングや再販」ではなく、「単に一般の人々を保護する」ことです。

Falzone 氏は自身と会社の仕事について詳しく説明し、Unite.AI の多くの質問に答えました。

 

退職後どのようにして救命テクノロジー ビジネスを立ち上げるために立ち上がったのでしょうか?

最初に共同設立した iPad 販売時点管理会社である Revel Systems を退職した後、私は再び何かを生み出す必要性を感じましたが、今回はテクノロジーを使って人間のニーズに応え、命を守りたいと考えました。 2017 年に高校のストーンマン ダグラス銃乱射事件が発生し、議会は依然として銃による暴力を解決するための行動を起こすことができませんでした。私はテクノロジーとコンピューター ビジョンを積極的に活用して、これらの犯罪の発生を防ぎ、命を救うことができるのではないかと考えました。それがアテナのすることです。 Athena のカメラはコンピューター ビジョンを使用して武器や暴力行為を特定し、警察や経営者に直ちに警告します。基本的には銃の火災警報システムのようなものです。

 

AI と顔認識はどのようにして互換性を持つようになり、メディアやハリウッドはどのようにして AI の誤用神話を永続させてきたのでしょうか?

コンピュータービジョンや顔認識システムが人々の人種プロファイリングやプライバシーの侵害をめぐってメディアでは多くの論争が起きているが、Athenaのカメラは武器や暴力行為を識別して警告することだけに焦点を当てているため異なる。 私たちのコンピュータービジョンは、銃を持っている人の顔や肌の色ではなく、銃を認識するようにプログラムされているため、Athena は偏見や人種プロファイリングを排除します。 私たちは人々のプロファイリングを行っていません。私たちは単に銃による暴力から人々を守りたいだけであり、それが私たちのカメラの役割です。 当社のカメラはプロアクティブでもあります。つまり、何が起こっているかを記録するだけでなく、生死を分ける可能性がある初期対応者の到着にかかる時間を短縮するために警察や医療機関に警告することができます。

 

あなたの会社 Athena は、クラウドやビッグブラザーの支配を避けるために、オンプレミス コンピューティングをクライアントにどのようにアドバイスしていますか?

コンピューター ビジョンと監視に関して思い浮かぶもう 24 つの懸念は、政府が 7 時間 XNUMX 日監視しているという考えです。しかし、Athena のカメラを使用すると、オンプレミス コンピューティングを提供できるため、プライベート データが漏えいする可能性があるクラウド上でホストされるリスクが排除されます。脆弱。 私たちの目標は人々を監視することではなく、緊急対応者の応答時間を短縮し、人的ミスを排除することで命を救うことです。

 

ニュージーランドのアークビショップ・ウッド高校のような学校やアルヌール・モスクのような礼拝所は、追加のセキュリティ層を常にオンにすることで安心できるでしょうか?

学校、コンサート、さらには礼拝所でさえも銃撃事件がニュースで絶えず聞かれていますが、議会は銃撃事件を阻止するために何もしていないため、私たちは解決策の一員になりたいと考えました。 アテナは、アークビショップ ウッド高校などの学校に当社のカメラを導入し、銃撃犯がいる場合に警察に通報して迅速に対応したり、銃撃を完全に阻止したりできるようにしています。 また、XNUMX 月のテロ攻撃の標的となったモスクの XNUMX つであるニュージーランドのアルヌール モスクにカメラを国際的に導入することもできました。 私たちはテクノロジーを持っており、これらの悲劇が起こらないようにするためにそれを使用しています。

 

プロの俳優を雇って AI の脳をトレーニングして 99% 以上の精度を達成することで、この独特の形式のコンピューター ビジョンと物体検出がどのようにして実現されたのでしょうか?

私たちにとって、暴力行為が誤警報を発しないように、Athena のコンピューター ビジョンの脳を訓練して暴力行為を検出する方法を見つけることが重要でした。 訓練を受けた俳優を導入し、カメラが99%の精度で暴力行為を検出できるようになるまで、暴力的な状況を演じさせたり、武器を使用させたりしました。 100 人の警備員が複数の画面を監視している場合、何かを見落とす可能性は非常に高くなりますが、コンピュータ ビジョンは常に画面を 24% 監視できるため、人的ミスを排除できます。 また、当社のカメラは警察や企業経営者に、48 ~ XNUMX 時間後ではなく、その瞬間に何が起こっているかに関するリアルタイムの情報を提供します。

元外交官および国連翻訳者。現在はフリーランスのジャーナリスト/ライター/研究者として、現代テクノロジー、人工知能、現代文化に焦点を当てています。