CentrumPR.pl

Technologie » Internet

Nowy raport podkreśla wpływ AI na rozwój systemów dozoru

Axis Communications, światowy lider w dziedzinie systemów dozoru wizyjnego, opublikowała najnowszy raport zatytułowany „The state of AI in video surveillance” (Stan sztucznej inteligencji w systemach dozoru wizyjnego), w którym bada perspektywy branżowe uwzględniające wykorzystanie sztucznej inteligencji w kwestiach zapewnienia bezpieczeństwa, ochrony, a także poza nimi. Raport zawiera krytyczne wnioski dotyczące technologii sztucznej inteligencji, jej integracji oraz możliwości i wyzwań związanych z bezpieczeństwem, ochroną, analityką biznesową i wydajnością operacyjną.

W ostatnich dwóch latach wdrożenie sztucznej inteligencji nabrało tempa, głównie ze względu na rosnące wymagania klientów, lepszą znajomość aplikacji oraz pojawienie się nowych zastosowań. Co ciekawe, jedynie 34% respondentów uznaje sztuczną inteligencję oraz generatywną sztuczną inteligencję za technologie transformacyjne, które będą miały kluczowy wpływ na przyszłość ich działalności.

Mats Thulin, dyrektor ds. rozwiązań AI i analitycznych w Axis Communications, powiedział: Sztuczna inteligencja pozostaje jedną z najpotężniejszych i najbardziej transformacyjnych technologii w branży systemów dozoru wizyjnego. To nowe badanie wykazuje, że chociaż sztuczna inteligencja stwarza znaczne możliwości poprawy bezpieczeństwa i ochrony, wydajności operacyjnej i analityki biznesowej, należy skupić się na etycznym wdrażaniu i znaczących integracjach, które zwiększają wartość.

Raport łączy w sobie spostrzeżenia z pogłębionych wywiadów z ekspertami ds. sztucznej inteligencji z globalnej sieci partnerów Axis oraz dane z ankiet rozpowszechnianych wśród dystrybutorów i partnerów dystrybucyjnych w 68 krajach oraz klientów końcowych w 64 krajach (łącznie uzyskano blisko 6000 odpowiedzi). Na podstawie jakościowych wywiadów badawczych, w raporcie przedstawiono szereg tematycznych spostrzeżeń dotyczących rozwoju i zastosowania technologii sztucznej AI.

Migracja do chmury i sztucznej inteligencji w urządzeniach brzegowych nadal przyspiesza
Wyniki badania pokazują, że przejście od lokalnych systemów serwerowych do architektur hybrydowych nadal odbywa się w szybkim tempie. Ten rozwój napędzany jest potrzebą większej skalowalności, szybszego przetwarzania oraz lepszego wykorzystania przepustowości. Model hybrydowy, łączący natychmiastowe możliwości przetwarzania AI w kamerach działających na brzegu systemu ze skalowalnością i długoterminowym przechowywaniem danych w chmurze, staje się preferowanym podejściem dla wielu firm. Takie zrównoważone podejście pozwala organizacjom czerpać korzyści z zalet obu technologii.

AI zmienia oblicze nadzoru – ale nie bez wyzwań
Jednocześnie eksperci podkreślają, że wdrażanie sztucznej inteligencji w systemach dozoru to nie tylko kwestia technologii, ale również dostosowania jej do rzeczywistych potrzeb. Wskazują na trudności związane z wyborem odpowiednich narzędzi, kompatybilnością z istniejącą infrastrukturą oraz koniecznością zarządzania oczekiwaniami klientów. Jak podano w raporcie Axis, dokładność AI może sięgać 85–95%, co wciąż nie zawsze spełnia wygórowane oczekiwania użytkowników końcowych. Na wydajność wpływają takie czynniki jak jakość nagrania wideo czy zmienność warunków środowiskowych, ponieważ dokładność AI zależy od konkretnego zastosowania. Wyzwania te są szczególnie widoczne w systemach rozpoznawania twarzy i detekcji ruchu, gdzie kluczowe znaczenie ma transparentność dotycząca zarówno mocnych stron, jak i ograniczeń technologii AI. Eksperci podkreślają, że dla budowania zaufania i skutecznego wdrażania sztucznej inteligencji niezbędne jest realistyczne zarządzanie oczekiwaniami i jasna komunikacja tego, z czym AI radzi sobie świetnie i tego z czym poradzić sobie nie potrafi.

Integracja różnych źródeł danych
Respondenci badania zgodzili się, że integracja dodatkowych danych sensorycznych, takich jak dźwięk i kontekstowe czynniki środowiskowe, w celu uzupełnienia danych wideo poprawi świadomość sytuacyjną, zapewni głębsze, bardziej użyteczne informacje i zaoferuje możliwość bardziej kompleksowego rozumienia zdarzeń. W ostatecznym rozrachunku zrewolucjonizuje to bezpieczeństwo i ochronę, jednocześnie zwiększając możliwości w zakresie analiz biznesowych.

Konrad Badowski, z polskiego oddziału Axis Communications podkreśla:
Zastosowanie sztucznej inteligencji do analizy dźwięku pozwala wykrywać niepokojące zdarzenia, takie jak krzyki, wołanie o pomoc czy tłuczenie szkła, nawet przy braku ciągłego strumienia audio. W połączeniu z obrazem wideo tworzy to skuteczne narzędzie wczesnego ostrzegania, które wspiera szybszą reakcję zespołów ochrony i zwiększa ogólny poziom bezpieczeństwa.

Rośnie wykorzystanie funkcji rozpoznawania twarzy
Badanie wykazało również, że technologia rozpoznawania twarzy staje się coraz bardziej powszechna w wielu krajach, czemu sprzyjają nowe regulacje prawne. Pomagają one precyzować, w jaki sposób ta technologia może być wykorzystywana w sposób etyczny oraz wyznaczają ramy odpowiedzialnego jej stosowania.

Konrad Badowski zaznacza ponadto:
Nowoczesne rozwiązania analityczne już teraz umożliwiają dynamiczne maskowanie twarzy/osób w czasie rzeczywistym, chroniąc prywatność bez rezygnacji z nadzoru. Dzięki wsparciu sztucznej inteligencji możliwe jest precyzyjne ukrycie twarzy czy całych sylwetek, a operator ma pełną kontrolę nad zakresem i poziomem maskowania.

Eksperci podkreślają, że kwestie etyczne będą nadal odgrywać kluczową rolę, zwłaszcza w regionach objętych surowymi regulacjami dotyczącymi ochrony danych osobowych.

Wielomodalne dane pozwalają na mądrzejsze decyzje
W raporcie podkreślono również rosnącą rolę łączenia danych wideo z dodatkowymi źródłami, takimi jak analiza dźwięku, ruchu czy warunków środowiskowych. Tego typu integracja umożliwia bardziej kontekstowe podejście do monitoringu, zwiększając trafność wykrywania zagrożeń i umożliwiając zespołom reagowanie szybciej i skuteczniej.

Stan sztucznej inteligencji w systemach dozoru wizyjnego - kluczowe wnioski:

1. Gwałtowny wzrost wdrażania AI – z zauważalnymi różnicami między rynkami
2. Przyspieszenie przejścia na rozwiązania chmurowe i brzegowe oparte na AI
3. Integracja różnorodnych danych generuje cenne spostrzeżenia
4. Coraz szersze wykorzystanie rozpoznawania twarzy
5. Nowe możliwości w zakresie analityki biznesowej i efektywności operacyjnej
6. Wyzwania związane z integracją AI – jak pogodzić oczekiwania z możliwościami
7. Partnerstwo i współpraca jako klucz do skutecznej integracji AI
8. Odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji
9. Trendy warte obserwacji: generatywna AI, inteligentniejsze przetwarzanie danych (AI pipelines), konwergencja AI i IoT