Мы все знакомы с процедурами безопасности на спортивных аренах, в парках развлечений и других крупных местах. Вы ждете в очереди, затем проходите через металлоискатель и передаете свою сумку охраннику, который быстро просматривает ее содержимое с помощью фонарика, прежде чем передать его вам.
«Что если бы был лучший путь?» - говорит Лиза Долев.
Долев, ветеран израильских военно-воздушных сил и консультант по безопасности, специализирующийся на терактах-самоубийцах, хотел создать лучший сканер безопасности в течение многих лет. Но просмотр видеозаписей терактов в Мадриде в 2004 году подтолкнул ее к действиям. В тот вечер она села и нарисовала эскиз машины безопасности нового типа.
Этот эскиз стал Qylatron Entry Experience Solution, технологией, которая, по словам Долева, может обеспечить более быструю, простую и более точную проверку безопасности. Qylatron в настоящее время используется на ежедневной основе на стадионе Levi's в Сан-Франциско. Лаборатория транспортной безопасности Министерства внутренней безопасности США также рассматривает систему для различных контрольно-пропускных пунктов, в том числе в аэропортах.
Qylatron выглядит как футуристический пчелиный улей с множеством шестиугольных коробок, сложенных друг на друга. Покровитель кладет свой билет в билетный отсек автомата, который открывает дверь в один из контейнеров. Затем человек кладет сумку внутрь, и дверь закрывается. Внутри машины различные датчики сканируют сумку на предмет наличия оружия и других запрещенных предметов. Если сумка определена как безопасная, дверь открывается. Если нет, срабатывает сигнализация, чтобы начать процедуру безопасности.
Долев рассказывает о том, как работает сканирование. «Мы в безопасности», - говорит она. Но она может сказать, что машины используют комбинацию нескольких видов рентгеновских лучей, химических датчиков и искусственного интеллекта.
Компонент искусственного интеллекта, пожалуй, самый уникальный аспект Qylatron. Алгоритм машины позволяет ему «узнавать» о различных объектах, что позволяет ему лучше отличать угрозы от обычных предметов. Например, Qylatron в дождливом городе может быстро выучить форму зонтика.
Qylatron может также общаться с «равноправными» машинами по всему миру, чтобы улучшить свое обучение. Одноранговые узлы могут включать системы безопасности в аэропортах или сканеры безопасности в метро - в основном, любой компьютер, имеющий аналогичное назначение и работающий для обнаружения аналогичных угроз.
Интеллект Qylatron позволяет персонализировать его в зависимости от места его проведения. Qylatron в парке развлечений может научиться обнаруживать еду для пикника и позволить им беспрепятственно проезжать, в то время как машина в безалкогольном концертном зале может быстро узнать подпись водки, спрятанной в бутылке диетической колы.
Сканируя билеты посетителей, машины также могут персонализировать свой подход на основе известных идентификаторов. VIP-пользователь может получить специальное приветственное сообщение на внешнем экране устройства. Шеф-повар, пришедший готовить на объекте, может иметь право приносить ножи, тогда как те же самые ножи в сумке другого гостя могут вызвать тревогу.
«У каждой машины должен быть свой алгоритм, - говорит Долев. «Это становится специализированным и учится на месте».
Система может обрабатывать 600 человек в час - по пять за раз - и требует только четырех человек-операторов.
Создание Qylatron заняло семь лет исследований и «армию» инженеров - химических, механических, электрических и промышленных - а также дизайнеров, маркетологов и многих других. Qylatron является фирменным продуктом Qylur Intelligent Systems, охранной компании Dolev в Сан-Франциско.
Название Qylatron может звучать как что-то из эпизода Star Trek. Но на самом деле это было вдохновлено природой. «Qylur» - звуковое эхо моль со звездным носом ( Condylura cristata ). Звездные кроты, хотя и слепые, могут быстро принимать решения благодаря тысячам сенсорных рецепторов в их мордах.
Долев говорит, что у технологии Qylur могут быть другие применения, помимо безопасности, такие как сельское хозяйство или медицинская диагностика. Ключевым является то, как технология использует сенсорные данные в сочетании с искусственным интеллектом, чтобы быстро принимать решения о том, как выполнить конкретную задачу.
«Вот что я имею в виду под интеллектуальными машинами», - говорит Долев. «Машины, которые принимают критические решения и меняют решения».
