Viitorul industriei de control al accesului condus de AI

In „Knight Rider”, „KITT” ascultă oamenii și găsește o rută rapidă, iar „Airwolf” detectează și identifică toate tipurile de aeronave. Acestea sunt mașinile imaginare familiare celor care au crescut la sfârșitul anilor 80. La acea vreme, oamenii obișnuiau să se gândească la KITT și Airwolf ca la produse ale imaginației care există doar în ficțiune. Cu toate acestea, aproximativ 30 de ani mai târziu, sistemele de navigație bazate pe recunoașterea vocii și produsele de recunoaștere a obiectelor bazate pe imagini sunt ușor de găsit în jurul nostru. Indiferent dacă ne dăm seama sau nu, în ultimii 30 de ani, lumea a transformat imaginația în realitate.

Inteligența artificială – Motorul schimbării

Inteligența artificială conduce aceste schimbări. Recunoașterea vocii bazată pe inteligență artificială și recunoașterea imaginilor permit mașinilor să înțeleagă și să recunoască lucrurile mai bine decât oamenii.

Inteligența artificială, care a apărut pentru prima dată în anii 1950, a fost reînviată pentru scurt timp în anii 1980, apoi a căzut din nou de pe radar. La sfârșitul anilor 2000, AI a reapărut și a devenit un motor al industriei IT. Inteligența artificială necesită date la scară largă pentru antrenament, dar datele relevante nu au fost disponibile până în anii 2000. Până la sfârșitul anilor 2000, lucrurile au început să se schimbe odată cu răspândirea internetului, a smartphone-urilor și apoi a serviciilor bazate pe cloud.

Internetul și smartphone-urile au permis colectarea datelor din nenumărate surse în cloud, iar apariția Internetului lucrurilor a accelerat colectarea datelor. Cu această colectare masivă de date, inteligența artificială a făcut ceea ce am putut visa în trecut. Iar termenul „a patra revoluție industrială” descrie apariția și transformarea condusă de o platformă industrială constând din IoT (smartphones), cloud computing, date și AI.

Dilema controlului accesului

Acum, să vedem industria actuală a controlului accesului. Securitatea ar trebui să fie incomodă și ineficientă. Acesta este ceva cu care toată lumea este de acord. O securitate mai mare vine cu un număr mai semnificativ de proceduri, ceea ce crește inconvenientele și ineficiența persoanelor care se ocupă de sarcini. Situația este aceeași în industria sistemelor de control al accesului. Abordările convenționale de îmbunătățire a securității necesită ca o mie de oameni să urmeze o procedură pentru a preveni o problemă de una la o mie. Echilibrarea securității cu eficiența este o dilemă ireconciliabilă pentru toți managerii de securitate.

Și așadar, ce fel de sistem își imaginează acești manageri de securitate? Poate un sistem care oferă securitate sporită cu operare și utilizare ușoară. Am descoperit că inteligența artificială poate transforma astfel de vise ale managerilor de securitate în realitate.

Viitorul controlului accesului cu confort, eficiență și siguranță sporite

Am putea economisi timp și bani în mod eficient prin monitorizarea zonei specifice cu o probabilitate mai mare de apariție a erorilor, în loc să monitorizăm întreaga procedură în care problema apare una la o mie. De asemenea, dacă am putea prezice posibile probleme prin detectarea semnelor de simptome, atunci putem îmbunătăți securitatea fără a sacrifica confortul și eficiența.

Astfel de operațiuni bazate pe inteligență sunt posibile prin instruirea AI în seturi de date la scară largă. Să presupunem că putem colecta date despre activitatea utilizatorului și putem antrena AI cu comportamente și modele specifice fiecărui individ; în acest caz, putem detecta comportamente și modele neobișnuite nedorite care sunt foarte probabil să provoace probleme. În plus, dacă apare o problemă, AI poate învăța comportamente și tipare pentru a detecta acțiunea în prealabil și pentru a preveni ca problema să apară data viitoare. Acest lucru este posibil numai atunci când IA este implementată și instruită cu date de acces, comportament și locație foarte precise în cloud, colectate continuu prin sistemele de control al accesului.

Un lucru care trebuie clarificat aici este dacă se pot obține date exacte de acces și comportament și cum. În prezent, majoritatea sistemelor de control al accesului determină accesul fizic prin autentificare/etichetare ca dovadă a prezenței sau a prezenței. Cu toate acestea, unii oameni pot decide să nu intre după autentificare sau alții pot ocoli autentificarea urmărind pe cineva care a etichetat. Acest lucru înseamnă că este imposibil să obțineți date exacte de acces și de mișcare din sistemele de control al accesului existente.

Cu toate acestea, sistemele de localizare în timp real (RTLS) pot schimba jocul, permițând accesul precis și informații despre mișcare. Vă permite să identificați cazurile în care autentificarea/etichetarea este abuzată (plecare după prima etichetă sau urmărirea altora fără autentificare). Controlul accesului RTLS ne permite să colectăm date cu acuratețe și calitate suficientă pentru antrenarea AI.

Recent, producătorii de smartphone-uri precum Samsung și Apple au concurat pentru a folosi cât mai bine UWB, una dintre tehnologiile tipice RTLS. Dacă UWB este integrat cu acreditările mobile în dispozitivele inteligente, poate fi implementat cu ușurință în sistemele de control al accesului. În următorii ani, pe piață vor fi disponibile diverse sisteme de control al accesului RTLS, cu informații precise privind locația.

În viitor, ne vom da seama la ce au visat mulți manageri de securitate: sisteme de control al accesului care prezic posibile probleme bazate pe introducerea și ieșirea exactă a datelor, prevenind apariția problemelor.

La mijlocul celei de-a 4-a revoluții industriale

În 2018, am vizitat sediul central Salesforce.com din San Francisco, ca parte a programului de instruire în străinătate al Agenției de Informare și Comunicare din Coreea. Ceea ce mi-a atras atenția a fost un banner pentru Einstein de la serviciul Salesforce.com, acoperind întreaga clădire începând de la intrare. Einstein este un serviciu bazat pe inteligență artificială care utilizează datele mari ale Salesforce.com pentru a recomanda clienților cu o mare posibilitate de conversie și pentru a estima volumul viitor de vânzări pentru a lua măsuri preventive. Eram oarecum sceptic cu privire la fezabilitatea tehnologiei. Dar era pur și simplu enorm; Cantități masive de date instruite prin inteligență artificială, numite date mari depășesc oamenii, iar serviciile cloud alimentate de aceste motoare de inteligență artificială oferă o valoare nouă pe care soluțiile on-premise nu o pot oferi.

Mai simplu spus, revoluția industrială reprezintă o schimbare în crearea de valoare schimbabilă. Aceasta este o schimbare în modul în care facem bani. Cred că am văzut cum s-a schimbat modul de a face valoare schimbabilă în San Francisco în 2018, ceea ce m-a ajutat să înțeleg de ce astfel de schimbări sunt numite în mod colectiv „a patra”. Acest lucru explică, de asemenea, de ce dezvoltatorii din Suprema, inclusiv eu, sunt dedicați AI pentru a îmbunătăți confortul și eficiența ofertelor de control al accesului bazate pe cloud.

Link articol: https://www.supremainc.com/en/hub/news-detail.asp?iBOARD_CONT_NO=4587&News_Type=Articles