Как ИИ делает металлодетекцию более важной, чем когда-либо

Каждый день миллионы людей проходят через металлодетекторы в аэропортах, школах, концертных залах, судах и офисных зданиях. Большинство из них даже не задумываются о этом процессе или о том, что эти устройства служат важным барьером для их собственной безопасности. Когда детектор срабатывает, это обычно воспринимается как незначительное неудобство или задержка – как только проблема решена, все продолжают свой день.

Не секрет, что мы живем в мире, где растут напряженность и угрозы безопасности, увеличиваются толпы и происходят несчастные случаи. Естественной реакцией на это является то, что отрасль безопасности сталкивается с более высоким спросом на технологии, которые не только реагируют на угрозы, но и служат прогностическим, проактивным барьером для безопасности.

За простым ритуалом прохода через металлодетектор может удивить узнать, что в сфере безопасности происходит технологическая революция. Искусственный интеллект и машинное обучение меняют всю конструкцию металлодетекции, делая ее быстрее, умнее и более точной, чем когда-либо прежде.

Баланс точности и спроса

Давайте сначала рассмотрим отрасль в целом. Стимулируемая вышеупомянутыми факторами, глобальный рынок безопасности растет. Эксперты оценивают, что рынок металлодетекции и безопасностиalone будет стоить почти 10 миллиардов долларов к 2028 году, стимулируемый в основном растущими проблемами безопасности и увеличивающимся потоком пассажиров. Аэропорты, стадионы, арены и школы находятся под огромным давлением, чтобы быстро пропускать людей, не компрометируя при этом безопасность.

Дилемма, с которой сталкиваются специалисты по безопасности, заключается в балансировании тщательности, необходимой для обеспечения безопасности, с удобством и эффективностью. Мы часто говорим о том, как вторичная проверка может заполнить пробелы, но реальность такова, что когда вы имеете дело с десятками тысяч путешественников или посетителей, вы просто не можете открыть каждый багаж. В то же время пропуск угрозы может быть смертельным. Эта динамика ставит всю систему – от производителей до администраторов и сотрудников – в трудное положение.

Теперь давайте рассмотрим, как технология исторически функционировала. Традиционные металлодетекторы, основанные на электромагнитной индукции, были надежными помощниками на протяжении десятилетий, способными обрабатывать огромные объемы людей при приемлемой скорости. Металлодетекторы Garrett, например, были глобальным стандартом отрасли более 40 лет, начиная с того момента, когда мы были уполномочены создать наш первый металлодетектор, MagnaScanner, для летних Олимпийских игр 1984 года в Лос-Анджелесе.

Несмотря на их “наследственный” статус по сравнению с некоторыми другими достижениями в технологии, эти детекторы остаются одним из наиболее эффективных, высокопроизводительных и стабильных решений безопасности на рынке. Проблема заключается в том, что они традиционно не имели интеллекта, чтобы различать пряжку и оружие, что затем приводит к вторичной проверке – и вышеупомянутым задержкам. Эти ложные тревоги могут привести к усталости сотрудников безопасности, что потенциально может компрометировать эффективность их процесса мониторинга – эффект домино, который может привести к последствиям, которых никто не хочет. Именно здесь искусственный интеллект и машинное обучение вступают в игру.

Данные, лежащие в основе обнаружения

В своей основе ИИ превращает металлодетекцию из реактивного процесса в прогностический. Вместо того, чтобы просто срабатывать, когда обнаружен металл, системы обнаружения оружия, оснащенные ИИ, могут теперь анализировать форму, плотность и положение металлических объектов с помощью сложного распознавания закономерностей сигналов.

Мы используем ИИ, чтобы достичь уровней функциональности для проверенной технологии металлодетекции, которые ранее были невозможны. Некоторые голоса в сфере безопасности отмахиваются от технологии металлодетекции как от устаревшей, но они игнорируют огромные достижения в совершенствовании технологии металлодетекции в последние годы. Применяя эти достижения в машинном обучении к технологии металлодетекции, особенно в том, что касается разработки продукта, металлодетекторы смогли достичь точности, которая ранее считалась невозможной. В компании Garrett ИИ был использован для разработки передовой проприетарной платформы обнаружения с использованием машинного обучения для нашего металлодетектора Paragon, одного из наиболее широко используемых металлодетекторов в мире. Эти алгоритмы машинного обучения могут различать тонкие различия между повседневными предметами – такими как телефоны или ключи – и потенциально опасными объектами, такими как ножи или огнестрельное оружие.

Когда вы проходите через металлодетектор, оснащенный ИИ, он не просто ищет металл – он анализирует тысячи данных и классифицирует то, что он видит, на основе закономерностей, выученных из миллионов предыдущих испытаний во время разработки. Результатом этого является мгновенное, точное обнаружение нескольких угроз и более сильная общая безопасность. Наша платформа ИИ для Paragon улучшает общую точность целей в пределах портала для одиночных и нескольких целей более чем на 88% и снижает уровень ложных тревог по сравнению с традиционными металлодетекторами на рынке более чем на 5%.

В крупных местах даже небольшие выигрыши в эффективности имеют огромное значение. Одна ложная тревога может задержать десятки людей; умножьте это на тысячи гостей на стадионе или пассажиров в аэропорту, и нарушение быстро накапливается. Эти системы, оснащенные ИИ, помогают решить эту проблему. Данные показывают, что в нескольких крупных аэропортах и спортивных аренах США металлодетекторы, оснащенные машинным обучением, сократили вторичные проверки багажа и время проверки экспоненциально.

Ключевым моментом является то, что эти детекторы не просто обнаруживают – они наполнены интеллектом, приобретенным путем анализа тысяч потенциальных сценариев и вероятностей предметов и факторов окружающей среды. Важным отличием является то, что технология предоставляется специалистам по безопасности после того, как она уже была обучена этими сложными знаниями машинного обучения во время разработки, а не “обучается на работе” – это обеспечивает значительно снижение риска ошибок и ложных показаний. Оснащая обученных специалистов возможностью анализировать и интеллектуально применять эти знания, полученные с помощью машинного обучения, мы гарантируем, что более тщательный и последовательный стандарт безопасности устанавливается и реализуется во всех соответствующих условиях и применениях.

Неожиданные применения

Существуют также применения за пределами безопасности для путешествий и мероприятий. Школы и больницы, например, все чаще принимают детекторы, оснащенные ИИ, предназначенные для распознавания оружия, одновременно становясь более профессиональными в различении повседневных объектов, снижая тревогу и заторы. Эстетика и технологии, которые способствуют бесшовному и незаметному пользовательскому опыту, могут многое сделать для установления комфорта для пациентов и посетителей, минимизируя при этом проверки и инциденты. Некоторые продукты могут использоваться в “стелс-режиме”, когда не происходит звукового оповещения, что добавляет к комфорту посетителей, проходящих через контрольную точку. Эти “бесшовные” системы позволяют людям проходить без остановки или удаления предметов из сумок – огромный шаг вперед в том, чтобы сделать безопасность одновременно незаметной и эффективной.

Партнерство человека и ИИ

Важно отметить, что ИИ не должен заменять человеческих специалистов по безопасности, а поддерживать их. Партнерство человека и ИИ может помочь снизить когнитивную нагрузку на проверяющих, которые больше не должны вручную интерпретировать каждый сигнал или сканирование, однако оно должно быть реализовано с надлежащей подготовкой и анализом. Например, в рамках официальной политики ИИ компании Garrett мы обязуемся, что результаты упражнений по проектированию, оснащенных ИИ, никогда не используются в продуктах через автоматические или несупервизированные средства и методы. Все выходные данные ИИ, используемые в наших продуктах, проверяются квалифицированными и опытными человеческими агентами, и компания Garrett проводит обширное тестирование продукта в лаборатории и на поле, чтобы обеспечить, что любая работа ИИ эффективна и пригодна для использования в наших продуктах. Компания Garrett также не использует ИИ для создания самообучающихся и самоадаптирующихся продуктов безопасности, которые могут работать на удовлетворительном уровне при установке, но затем изменяются со временем под воздействием внешних факторов, не вызванных пользователем.

ИИ может помочь исключить предвзятость и также установить большее доверие общества к системам и специалистам по безопасности. Стандартизация протокола обнаружения оружия обеспечивает объективную и последовательную проверку всех лиц, помогая снять потенциальные напряженность и инциденты, которые давно являются проблемой в ручных проверках безопасности.

Вывод: Тихая революция у ворот

По мере продолжения эволюции технологии безопасности будущее металлодетекции имеет потенциал быть более значимым и критическим, чем когда-либо прежде, благодаря возросшей зависимости от ИИ и машинного обучения. С помощью металлодетекции, оснащенной ИИ, обычные недостатки традиционных металлодетекторов “контрольных пунктов” – задержки, ложные положительные результаты и т. д. – могут быть в значительной степени устранены, увеличивая скорость пропуска, чтобы различать угрозы и неугрозы на шаговой скорости, работая с большей точностью и точностью, чем когда-либо прежде.

В эпоху все возраставшей мобильности человека, сложных угроз безопасности и повышенного внимания к системам безопасности, металлодетекция, оснащенная ИИ, представляет собой огромный шаг вперед в обеспечении безопасности общества.