Mặc dù trí tuệ nhân tạo đã có nhiều tiến bộ, hầu hết các hệ thống an ninh video vẫn thất bại trong việc nhận diện ngữ cảnh trong điều kiện thực tế. Phần lớn camera có thể ghi lại hình ảnh thời gian thực, nhưng lại khó khăn trong việc diễn giải chúng. Đây là một vấn đề đang trở thành mối lo ngại ngày càng tăng đối với các nhà thiết kế thành phố thông minh, nhà sản xuất và trường học, mỗi đối tượng này có thể phụ thuộc vào AI để giữ an toàn cho người và tài sản.
Lumana, một công ty giám sát video AI, tin rằng lỗi của các hệ thống này nằm sâu trong nền tảng cách chúng được xây dựng. “Các nền tảng video truyền thống được tạo ra từ nhiều thập kỷ trước để ghi lại hình ảnh, chứ không phải để diễn giải chúng,” Jordan Shou, Phó Chủ tịch Tiếp thị của Lumana, cho biết. “Việc thêm AI vào trên hạ tầng lỗi thời giống như việc đặt một con chip thông minh vào điện thoại quay số. Nó có thể hoạt động, nhưng sẽ không bao giờ thực sự thông minh hoặc đủ tin cậy để hiểu những gì đang được ghi lại hoặc giúp các đội đưa ra quyết định thông minh hơn theo thời gian thực.”
Hậu quả lớn
Khi các hệ thống an ninh video truyền thống tích hợp AI trên hạ tầng cũ, các cảnh báo sai và vấn đề về hiệu suất sẽ phát sinh. Các cảnh báo và sự cố bỏ sót không chỉ là những trục trặc kỹ thuật nhỏ, mà còn là những rủi ro có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. Shou chỉ ra một trường hợp gần đây khi một hệ thống giám sát trường học, sử dụng tiện ích bổ sung AI để phát hiện súng, đã nhận diện nhầm một vật vô hại thành vũ khí, gây ra phản ứng không cần thiết từ cảnh sát.
“Mỗi sai lầm, dù là một sự kiện bị bỏ sót hay một cảnh báo sai, dẫn đến phản ứng không phù hợp, đều làm xói mòn lòng tin,” ông ấy nói. “Nó lãng phí thời gian, tiền bạc và có thể gây tổn thương tâm lý cho những người không làm gì sai.”
Các lỗi cũng có thể gây tốn kém. Mỗi cảnh báo sai buộc các đội phải tạm dừng công việc thực tế và điều tra, một quá trình có thể tiêu tốn hàng triệu đô la từ ngân sách an toàn công cộng và hoạt động mỗi năm.
Xây dựng một nền tảng thông minh hơn
Thay vì tích hợp AI lên trên các khung bảo mật video cũ, Lumana đã xây dựng lại chính hạ tầng bằng một nền tảng tất cả trong một kết hợp phần cứng, phần mềm bảo mật video hiện đại và AI độc quyền. Thiết kế đám mây lai của công ty kết nối bất kỳ camera an ninh nào với bộ xử lý được hỗ trợ bởi GPU và các mô hình AI thích ứng hoạt động ở biên – nghĩa là chúng được đặt càng gần nơi ghi lại hình ảnh càng tốt.
Kết quả, Shou nói, là hiệu suất nhanh hơn và phân tích chính xác hơn. Mỗi camera trở thành một thiết bị học tập liên tục, cải thiện theo thời gian, hiểu được chuyển động, hành vi và các mẫu hình độc đáo trong môi trường của nó.
“Vấn đề là hầu hết các hệ thống giám sát video hiện nay sử dụng các mô hình AI tĩnh, có sẵn, chỉ được thiết kế để hoạt động trong các môi trường cụ thể. AI không nên cần một môi trường phòng thí nghiệm hoàn hảo để hoạt động,” Shou giải thích. “Nó nên hoạt động trong điều kiện thực tế và thích ứng dựa trên dữ liệu video đang được thu thập. Đó là lý do tại sao, khi khách hàng so sánh Lumana với các hệ thống AI hiện có hoặc khác của họ, sự khác biệt và khoảng cách hiệu suất trở nên rõ ràng ngay lập tức.”
Thiết kế của công ty cũng ưu tiên quyền riêng tư. Tất cả dữ liệu đều được mã hóa, quản lý bởi kiểm soát truy cập và tuân thủ các tiêu chuẩn SOC 2, HIPAA và NDAA. Khách hàng có thể tắt tính năng theo dõi khuôn mặt hoặc sinh trắc học nếu họ chọn. “Trọng tâm của chúng tôi là hành động, không phải danh tính,” Shou nói.
Các trường hợp sử dụng trong thế giới thực
Các hệ thống của Lumana đã được triển khai trong nhiều ngành công nghiệp. Một trong những dự án đáng chú ý nhất của Lumana là với JKK Pack, một nhà sản xuất bao bì hoạt động 24 giờ, sử dụng camera an ninh để giám sát an toàn và hiệu quả hoạt động trong các cơ sở của mình.
Trước khi Lumana triển khai, camera chỉ ghi lại các sự cố để xem xét sau, điều này dẫn đến việc bỏ sót sự kiện và phản ứng sự cố mang tính đối phó. Sau khi nâng cấp, cùng một phần cứng có thể phát hiện các chuyển động không an toàn, lỗi thiết bị hoặc các điểm nghẽn trong sản xuất theo thời gian thực. Công ty báo cáo điều tra nhanh hơn 90% và cảnh báo được gửi trong vòng chưa đầy một giây, điều này đã cải thiện đáng kể khả năng phản ứng với các sự cố an toàn, mà không cần thay thế bất kỳ camera nào.
Trong một triển khai khác, một nhà bán lẻ tạp hóa đã tích hợp AI của Lumana vào mạng lưới camera hiện có của mình để đánh dấu các hoạt động tại điểm bán hàng bất thường, như hủy giao dịch lặp lại, và để đối chiếu các sự kiện đó với bằng chứng hình ảnh. Hệ thống đã giảm thiểu thất thoát và cải thiện trách nhiệm của nhân viên bằng cách cung cấp các ví dụ thực tế về việc vi phạm chính sách.
Ngoài lĩnh vực sản xuất, hệ thống của Lumana đã được sử dụng tại các sự kiện công cộng lớn, trong nhà hàng và cho các hoạt động của thành phố. Ở các thành phố, nó giúp xác định việc đổ rác trái phép và hỏa hoạn; trong các chuỗi dịch vụ ăn nhanh, nó giám sát an toàn nhà bếp và việc xử lý thực phẩm.
Một nỗ lực rộng lớn hơn cho an ninh video AI đáng tin cậy
Công việc của Lumana diễn ra vào thời điểm mà độ chính xác và trách nhiệm giải trình đang thay thế tốc độ trở thành ưu tiên hàng đầu cho AI doanh nghiệp. Một nghiên cứu gần đây từ F5 cho thấy chỉ 2% các công ty tự nhận mình hoàn toàn sẵn sàng mở rộng quy mô AI, với quản trị và bảo mật dữ liệu được coi là những thách thức chính.
Sự thận trọng đó được phản ánh trên thị trường, với các nhà phân tích cảnh báo rằng khi AI đảm nhận nhiều vai trò ra quyết định hơn, các hệ thống phải duy trì tính “có thể kiểm toán, minh bạch và không thiên vị.”
Kiến trúc của Lumana cũng ủng hộ lời kêu gọi về trách nhiệm giải trình, kết hợp hiệu suất và kiểm soát với quản trị dữ liệu và an ninh mạng trong một giải pháp dễ triển khai giúp nâng cao hạ tầng camera an ninh hiện có, giúp các tổ chức khai thác giá trị tức thì từ video AI.
Bước tiếp theo trong thị giác máy
Shou cho biết giai đoạn phát triển tiếp theo của Lumana nhằm mục tiêu chuyển từ phát hiện và hiểu biết sang dự đoán.
“Sự tiến hóa tiếp theo của video AI sẽ là về khả năng suy luận,” ông ấy nói. “Khả năng nắm bắt ngữ cảnh theo thời gian thực, cung cấp những thông tin chi tiết có giá trị và có tác động từ dữ liệu video thu thập được, sẽ thay đổi cách chúng ta nghĩ về an toàn, hoạt động và nhận thức.”
Đối với Lumana, mục tiêu không chỉ là dạy AI cách nhìn tốt hơn, mà còn giúp nó hiểu những gì nó đang thấy và cho phép những người dựa vào dữ liệu video đó đưa ra quyết định thông minh hơn, nhanh hơn.
Nguồn ảnh: Unsplash
"
