Làm thế nào AI đang làm cho việc phát hiện kim loại trở nên quan trọng hơn bao giờ hết

Mỗi ngày, hàng triệu người đi qua các máy dò kim loại tại các sân bay, trường học, địa điểm biểu diễn, tòa án và tòa nhà văn phòng. Phần lớn trong số họ hầu như không nghĩ đến quá trình này hoặc thực tế rằng những thiết bị này đóng vai trò là một tường lửa thiết yếu cho sự an toàn của chính họ. Khi máy dò phát ra tiếng bíp, nó thường được coi là một sự phiền toái nhỏ hoặc trì hoãn – một khi nguyên nhân được giải quyết, mọi người sẽ tiếp tục với ngày của họ.

Không có bí mật nào rằng chúng ta đang sống trong một thế giới đối mặt với căng thẳng an ninh ngày càng tăng, đám đông ngày càng tăng và sự phổ biến của các sự kiện không may. Hiệu ứng gợn sóng không mong muốn của điều này là ngành công nghiệp an ninh đang phải đối mặt với nhu cầu cao hơn bao giờ hết về công nghệ không chỉ can thiệp vào sự kiện ngay lập tức mà còn có thể đóng vai trò là một rào cản dự đoán, chủ động cho an toàn.

Đằng sau nghi thức đơn giản khi đi qua máy dò kim loại, nó có thể khiến bạn ngạc nhiên khi biết rằng một cuộc cách mạng công nghệ đang diễn ra trong lĩnh vực an ninh. Trí tuệ nhân tạo và học máy đang thay đổi hoàn toàn cấu trúc của việc phát hiện kim loại, làm cho nó nhanh hơn, thông minh hơn và chính xác hơn bao giờ hết.

Cân bằng giữa độ chính xác và nhu cầu

Hãy để chúng ta đầu tiên xem xét ngành công nghiệp từ góc độ tổng quan. Được thúc đẩy bởi các yếu tố đã đề cập, thị trường an ninh toàn cầu đang bùng nổ. Các chuyên gia ước tính rằng lĩnh vực an ninh phát hiện kim loại và sàng lọc an ninh alone dự kiến sẽ đạt giá trị gần 10 tỷ đô la vào năm 2028, chủ yếu do lo ngại an toàn công cộng ngày càng tăng và số lượng hành khách tăng. Các sân bay, sân vận động, sân khấu và trường học vẫn đang phải đối mặt với áp lực phải di chuyển người một cách nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến an ninh.

Nghịch cảnh mà các chuyên gia an ninh phải đối mặt là cân bằng giữa sự toàn diện cần thiết để đảm bảo an toàn với sự tiện lợi và hiệu quả. Chúng ta thường nói về cách sàng lọc thứ cấp có thể lấp đầy khoảng trống, nhưng thực tế là khi bạn đối mặt với hàng chục nghìn người đi lại hoặc khách khán giả, bạn không thể mở mọi túi. Đồng thời, bỏ lỡ một mối đe dọa có thể là致命. Điều này đặt toàn bộ hệ thống – từ nhà sản xuất, quản trị viên, nhân viên trực tiếp – vào một tình huống khó khăn.

Bây giờ, hãy để chúng ta xem xét kỹ hơn về cách công nghệ đã hoạt động trong lịch sử. Các máy dò kim loại truyền thống, dựa trên cảm ứng điện từ, đã được sử dụng như những con ngựa chiến đáng tin cậy trong nhiều thập kỷ, có khả năng xử lý số lượng người lớn với tốc độ chấp nhận được. Máy dò kim loại của Garrett, ví dụ, đã là tiêu chuẩn ngành công nghiệp toàn cầu trong hơn 40 năm, kể từ khi chúng tôi được ủy quyền tạo ra máy dò kim loại đầu tiên, MagnaScanner, cho Thế vận hội Mùa hè 1984 tại Los Angeles.

Mặc dù chúng có “trạng thái di sản” so với một số tiến bộ công nghệ khác, những máy dò này vẫn là một trong những giải pháp an ninh hiệu suất cao và ổn định trên thị trường. Vấn đề là chúng đã thiếu trí tuệ để phân biệt giữa khóa kéo và vũ khí, điều này dẫn đến quá trình sàng lọc thứ cấp – và sự chậm trễ đã đề cập. Những báo động giả này có thể dẫn đến sự mệt mỏi của nhân viên an ninh, từ đó có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của quá trình giám sát của họ – một hiệu ứng domino có thể dẫn đến hậu quả không ai mong muốn. Đây chính là nơi trí tuệ nhân tạo và học máy đang can thiệp.

Dữ liệu đằng sau việc phát hiện

Ở cốt lõi, AI đang biến việc phát hiện kim loại từ một quá trình phản ứng thành một quá trình dự đoán. Thay vì chỉ phát ra tiếng bíp khi phát hiện kim loại, hệ thống phát hiện vũ khí AI có thể phân tích hình dạng, mật độ và vị trí của các vật thể kim loại sử dụng nhận dạng mẫu tín hiệu phức tạp.

Chúng tôi đang sử dụng AI để đạt được mức độ chức năng cho công nghệ phát hiện kim loại đã được thử nghiệm mà trước đây không thể thực hiện được. Một số tiếng nói trong không gian sàng lọc an ninh coi công nghệ phát hiện kim loại là lỗi thời, nhưng họ bỏ qua những tiến bộ lớn trong sự tinh vi của công nghệ phát hiện kim loại trong những năm gần đây. Bằng cách áp dụng những tiến bộ này trong học máy vào công nghệ phát hiện kim loại, đặc biệt là khi nó góp phần vào phát triển sản phẩm, máy dò kim loại đã có thể đạt được độ chính xác trước đây không thể tưởng tượng được. Tại Garrett, AI được sử dụng để phát triển một nền tảng phát hiện tiên tiến độc quyền sử dụng học máy cho máy dò kim loại Paragon, một trong những máy dò kim loại được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Những thuật toán học máy này có thể xác định sự khác biệt tinh vi giữa các vật dụng hàng ngày – như điện thoại hoặc chìa khóa – và các vật thể nguy hiểm tiềm tàng, chẳng hạn như dao hoặc súng.

Khi bạn đi qua một máy dò được tăng cường bởi AI, nó không chỉ tìm kiếm kim loại – nó phân tích hàng nghìn điểm dữ liệu và phân loại những gì nó nhìn thấy dựa trên các mẫu đã học được từ hàng triệu thử nghiệm trước đó trong quá trình phát triển. Kết quả của điều này là phát hiện tức thời, chính xác của nhiều mối đe dọa và an ninh tổng thể mạnh mẽ hơn. Nền tảng AI của chúng tôi cho Paragon cải thiện độ chính xác tổng thể của các mục tiêu trong cổng cho mục tiêu đơn và nhiều mục tiêu hơn 88% và giảm tỷ lệ báo động giả hơn 5% so với máy dò kim loại truyền thống trên thị trường.

Trong các địa điểm lớn, thậm chí những lợi ích hiệu suất nhỏ cũng có tác động lớn. Một báo động giả duy nhất có thể trì hoãn hàng chục người; nhân số này với hàng nghìn khách tại một sân vận động hoặc hành khách tại một sân bay, và sự gián đoạn sẽ tăng lên nhanh chóng. Những hệ thống dựa trên AI này đang giúp giải quyết vấn đề này. Dữ liệu cho thấy rằng tại một số sân bay và sân vận động lớn ở Mỹ, máy dò kim loại được hỗ trợ bởi học máy đã cắt giảm kiểm tra túi thứ cấp và thời gian sàng lọc theo cấp số nhân.

Chìa khóa là những máy dò này không chỉ phát hiện – chúng được trang bị trí tuệ thu được thông qua việc phân tích hàng nghìn kịch bản và xác suất của các vật thể và yếu tố môi trường tiềm năng. Sự khác biệt quan trọng là công nghệ này được cung cấp cho các chuyên gia an ninh sau khi đã được giáo dục với những thông tin tinh vi này trong quá trình phát triển, chứ không phải “học khi đang làm” – điều này đảm bảo giảm thiểu đáng kể rủi ro của sai sót và đọc giả. Bằng cách trao quyền cho các chuyên gia được đào tạo để phân tích và áp dụng thông minh những thông tin này thu được từ học máy, nó đảm bảo rằng một tiêu chuẩn an ninh toàn diện và nhất quán hơn đang được thiết lập và thực hiện trên tất cả các cài đặt và ứng dụng liên quan.

Ứng dụng không lường trước

Cũng có những ứng dụng ngoài an ninh cho du lịch và sự kiện. Các trường học và bệnh viện, ví dụ, đang ngày càng áp dụng máy dò AI có thể nhận ra vũ khí trong khi trở nên thành thạo hơn trong việc phân biệt các vật dụng hàng ngày, giảm lo lắng và ùn tắc. Sự thẩm mỹ và công nghệ dẫn đến trải nghiệm người dùng liền mạch và không xâm phạm có thể đi một dài cách trong việc thiết lập sự thoải mái cho bệnh nhân và khách thăm trong khi giảm thiểu các cuộc đối đầu hoặc sự cố liên quan đến sàng lọc. Một số sản phẩm có thể được sử dụng trong “chế độ ẩn” nơi không có báo động tiếng ồn xảy ra, điều này thêm vào sự thoải mái của khách truy cập khi đi qua điểm kiểm soát sàng lọc. Những hệ thống “không ma sát” này cho phép mọi người đi qua mà không cần dừng lại hoặc loại bỏ các vật dụng khỏi túi – một bước tiến lớn trong việc làm cho an ninh trở nên vô hình và hiệu quả.

Sự hợp tác giữa con người và AI

Điều quan trọng là phải lưu ý rằng AI không nên thay thế các chuyên gia an ninh con người, mà hỗ trợ họ. Sự hợp tác giữa con người và AI có thể giúp giảm tải nhận thức cho các nhân viên sàng lọc, những người không còn cần phải giải thích thủ công mỗi tiếng bíp hoặc quét, tuy nhiên nó phải được thực hiện với đào tạo và phân tích phù hợp. Ví dụ, như một phần của chính sách AI chính thức của Garrett, chúng tôi cam kết rằng kết quả của các bài tập thiết kế được tăng cường bởi AI không bao giờ được sử dụng trong sản phẩm thông qua các phương tiện tự động hoặc không được giám sát. Tất cả các đầu ra AI được sử dụng trong sản phẩm của chúng tôi đều được kiểm tra bởi các đại lý con người có kỹ năng và kinh nghiệm, và Garrett thực hiện thử nghiệm sản phẩm rộng rãi trong phòng thí nghiệm và trên trường để đảm bảo rằng bất kỳ sản phẩm AI nào đều hiệu quả và phù hợp để sử dụng trong sản phẩm của chúng tôi. Garrett cũng không sử dụng AI để xây dựng sản phẩm an ninh tự học và tự điều chỉnh có thể hoạt động ở mức đủ trong khi cài đặt nhưng sau đó thay đổi theo thời gian dưới ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài không được người dùng kích hoạt.

AI có thể giúp loại bỏ sự thiên vị và thiết lập niềm tin công chúng lớn hơn trong các hệ thống và chuyên gia an ninh. Tiêu chuẩn hóa giao thức phát hiện vũ khí đảm bảo sàng lọc khách quan và nhất quán của tất cả các cá nhân, giúp giảm thiểu các căng thẳng và sự cố tiềm ẩn đã lâu được quan tâm trong các kiểm tra an ninh thủ công.

Kết luận: Cuộc cách mạng im lặng tại cổng

Khi công nghệ an ninh tiếp tục phát triển, tương lai của việc phát hiện kim loại có thể trở nên quan trọng và có tác động hơn bao giờ hết nhờ vào sự phụ thuộc ngày càng tăng vào AI và học máy. Với việc phát hiện kim loại được hỗ trợ bởi AI, những điểm yếu thông thường của các “điểm kiểm soát” truyền thống – chậm trễ, báo động giả, v.v. – có thể được giảm thiểu, tăng tốc độ xử lý để phân biệt giữa các vật thể nguy hiểm và không nguy hiểm khi đi bộ trong khi hoạt động với độ chính xác và chính xác hơn bao giờ hết.

Trong một thời đại di động của con người ngày càng tăng, các mối đe dọa an ninh tinh vi và sự giám sát chặt chẽ đối với các hệ thống an ninh, việc phát hiện kim loại được thúc đẩy bởi AI đại diện cho một bước tiến lớn trong việc giữ cho xã hội an toàn.