వీడియో నిఘాలో AI పాత్రను లుమనా ఎలా పునర్నిర్వచిస్తోంది

కృత్రిమ మేధస్సులో అన్ని పురోగతి కోసం, వాస్తవ-ప్రపంచ పరిస్థితులలో సందర్భాన్ని గుర్తించడంలో చాలా వీడియో భద్రతా వ్యవస్థలు ఇప్పటికీ విఫలమవుతున్నాయి. మెజారిటీ కెమెరాలు నిజ-సమయ ఫుటేజీని క్యాప్చర్ చేయగలవు, కానీ దానిని అర్థం చేసుకోవడానికి కష్టపడతాయి. ఇది స్మార్ట్ సిటీ డిజైనర్లు, తయారీదారులు మరియు పాఠశాలలకు పెరుగుతున్న ఆందోళనగా మారుతున్న సమస్య, వీటిలో ప్రతి ఒక్కటి వ్యక్తులు మరియు ఆస్తిని సురక్షితంగా ఉంచడానికి AIపై ఆధారపడి ఉండవచ్చు.

లుమానాAI వీడియో నిఘా సంస్థ, ఈ సిస్టమ్‌లలోని లోపం అవి ఎలా నిర్మించబడ్డాయనే దాని పునాదులలో లోతుగా ఉందని విశ్వసిస్తుంది. “సాంప్రదాయ వీడియో ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ఫుటేజీని రికార్డ్ చేయడానికి దశాబ్దాల క్రితం సృష్టించబడ్డాయి, దానిని అర్థం చేసుకోవడానికి కాదు” అని జోర్డాన్ షౌ, లుమానా యొక్క మార్కెటింగ్ వైస్ ప్రెసిడెంట్ అన్నారు. “కాలం చెల్లిన ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌కు పైన AIని జోడించడం అనేది రోటరీ ఫోన్‌లో స్మార్ట్ చిప్‌ని ఉంచడం లాంటిది. ఇది పని చేయవచ్చు, కానీ ఇది నిజంగా తెలివైనది లేదా నమ్మదగినది కాదు, ఏది సంగ్రహించబడుతుందో అర్థం చేసుకోవడానికి లేదా బృందాలు తెలివిగా నిజ-సమయ నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడదు.”

పెద్ద పరిణామాలు

సాంప్రదాయ వీడియో భద్రతా వ్యవస్థలు పాత మౌలిక సదుపాయాలపై AIని లేయర్ చేసినప్పుడు, తప్పుడు హెచ్చరికలు మరియు పనితీరు సమస్యలు తలెత్తుతాయి. హెచ్చరికలు మరియు మిస్డ్ డిటెక్షన్‌లు కేవలం సాంకేతిక అవాంతరాలు మాత్రమే కాదు, వినాశకరమైన పరిణామాలను కలిగి ఉండే ప్రమాదాలు. తుపాకీని గుర్తించడానికి AI యాడ్-ఆన్‌ని ఉపయోగించిన పాఠశాల నిఘా వ్యవస్థ, ఆయుధం కోసం హానిచేయని వస్తువును తప్పుగా గుర్తించి, అనవసరమైన పోలీసు ప్రతిస్పందనను సృష్టించిన ఇటీవలి కేసును షౌ ఎత్తి చూపారు.

“ప్రతి పొరపాటు, అది తప్పిన సంఘటన అయినా లేదా తప్పుడు హెచ్చరిక అయినా, ఇది సరికాని ప్రతిస్పందనకు దారి తీస్తుంది, నమ్మకాన్ని దెబ్బతీస్తుంది,” అని అతను చెప్పాడు. “ఇది సమయం, డబ్బు వృధా చేస్తుంది మరియు తప్పు చేయని వ్యక్తులను గాయపరచగలదు.”

లోపాలు కూడా ఖరీదైనవి కావచ్చు. ప్రతి తప్పుడు అలారం నిజమైన పనిని పాజ్ చేయడానికి మరియు దర్యాప్తు చేయడానికి బృందాలను బలవంతం చేస్తుంది, ఈ ప్రక్రియ ప్రతి సంవత్సరం ప్రజల భద్రత మరియు కార్యాచరణ బడ్జెట్‌ల నుండి మిలియన్ల మందిని తీసివేయగలదు.

తెలివైన పునాదిని నిర్మించడం

పాత వీడియో సెక్యూరిటీ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల పైన AIని లేయరింగ్ చేయడానికి బదులుగా, ఆధునిక వీడియో సెక్యూరిటీ హార్డ్‌వేర్, సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు యాజమాన్య AIని మిళితం చేసే ఆల్ ఇన్ వన్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌తో లుమానా మౌలిక సదుపాయాలను పునర్నిర్మించింది. కంపెనీ యొక్క హైబ్రిడ్-క్లౌడ్ డిజైన్ ఏదైనా భద్రతా కెమెరాను GPU-ఆధారిత ప్రాసెసర్‌లకు మరియు అంచు వద్ద పనిచేసే అడాప్టివ్ AI మోడల్‌లకు కలుపుతుంది – అంటే అవి ఫుటేజ్ క్యాప్చర్ చేయబడిన ప్రదేశానికి వీలైనంత దగ్గరగా ఉంటాయి.

ఫలితం, వేగవంతమైన పనితీరు మరియు మరింత ఖచ్చితమైన విశ్లేషణ అని షౌ చెప్పారు. ప్రతి కెమెరా నిరంతరం-నేర్చుకునే పరికరంగా మారుతుంది, ఇది కాలక్రమేణా మెరుగుపడుతుంది, కదలిక, ప్రవర్తన మరియు దాని పర్యావరణానికి ప్రత్యేకమైన నమూనాలను అర్థం చేసుకుంటుంది.

“సమస్య ఏమిటంటే, నేటి వీడియో సర్వైలెన్స్ సిస్టమ్‌లు స్టాటిక్, ఆఫ్-ది-షెల్ఫ్ AI మోడల్‌లను ఉపయోగిస్తాయి, ఇవి నిర్దిష్ట వాతావరణాలలో పని చేయడానికి మాత్రమే రూపొందించబడ్డాయి. AIకి పని చేయడానికి సరైన ల్యాబ్ వాతావరణం అవసరం లేదు,” అని షౌ వివరించారు. “ఇది వాస్తవ-ప్రపంచ పరిస్థితులలో పని చేయాలి మరియు రాబోయే వీడియో డేటా ఆధారంగా స్వీకరించాలి. అందుకే, కస్టమర్‌లు లుమానాను వారి ప్రస్తుత లేదా ఇతర AI సిస్టమ్‌లతో పోల్చినప్పుడు, తేడా మరియు పనితీరు అంతరాలు వెంటనే స్పష్టంగా కనిపిస్తాయి.”

కంపెనీ రూపకల్పన కూడా గోప్యతకు ప్రాధాన్యతనిస్తుంది. మొత్తం డేటా గుప్తీకరించబడింది, యాక్సెస్ నియంత్రణలచే నిర్వహించబడుతుంది మరియు SOC 2, HIPAA మరియు NDAA ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. కస్టమర్‌లు ఎంచుకుంటే ఫేషియల్ లేదా బయోమెట్రిక్ ట్రాకింగ్‌ని డిజేబుల్ చేయవచ్చు. “మా దృష్టి చర్యలపై ఉంది, గుర్తింపులపై కాదు” అని షౌ చెప్పారు.

వాస్తవ-ప్రపంచ వినియోగ కేసులు

లుమానా యొక్క వ్యవస్థలు అనేక పరిశ్రమలలో అమలు చేయబడ్డాయి. దాని అత్యంత కనిపించే ప్రాజెక్ట్‌లలో ఒకటి JKK ప్యాక్, దాని సౌకర్యాలలో భద్రత మరియు కార్యాచరణ సామర్థ్యాన్ని పర్యవేక్షించడానికి భద్రతా కెమెరాలను ఉపయోగించే 24-గంటల ప్యాకేజింగ్ తయారీదారు.

లుమానా యొక్క విస్తరణకు ముందు, కెమెరాలు తర్వాత సమీక్ష కోసం సంఘటనలను మాత్రమే రికార్డ్ చేశాయి, ఇది మిస్ అయిన ఈవెంట్‌లు మరియు రియాక్టివ్ సంఘటన ప్రతిస్పందనకు దారితీసింది. అప్‌గ్రేడ్ చేసిన తర్వాత, అదే హార్డ్‌వేర్ నిజ సమయంలో అసురక్షిత కదలికలు, పరికరాల లోపాలు లేదా తయారీ అడ్డంకులను గుర్తించగలదు. కంపెనీ 90% వేగవంతమైన పరిశోధనలు మరియు హెచ్చరికలను సెకనులోపు అందించిందని నివేదించింది, ఇది ఒక్క కెమెరాను భర్తీ చేయకుండానే భద్రతా సంఘటనలకు ప్రతిస్పందనను నాటకీయంగా మెరుగుపరిచింది.

మరొక విస్తరణలో, రిపీట్ శూన్యాలు వంటి అసాధారణ పాయింట్-ఆఫ్-సేల్ యాక్టివిటీని ఫ్లాగ్ చేయడానికి మరియు దృశ్య సాక్ష్యంతో ఆ ఈవెంట్‌లను పరస్పరం అనుసంధానించడానికి ఒక కిరాణా రిటైలర్ లుమానా యొక్క AIని దాని ప్రస్తుత కెమెరా నెట్‌వర్క్‌లో విలీనం చేసింది. విధానం ఉల్లంఘనలకు వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలను అందించడం ద్వారా వ్యవస్థ సంకోచాన్ని తగ్గించింది మరియు ఉద్యోగి జవాబుదారీతనాన్ని మెరుగుపరిచింది.

తయారీకి అతీతంగా, లుమానా వ్యవస్థ పెద్ద బహిరంగ కార్యక్రమాలలో, రెస్టారెంట్లలో మరియు పురపాలక కార్యకలాపాలకు ఉపయోగించబడింది. నగరాల్లో, ఇది అక్రమ డంపింగ్ మరియు మంటలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది; శీఘ్ర-సేవ గొలుసులలో, ఇది వంటగది భద్రత మరియు ఆహార నిర్వహణను పర్యవేక్షిస్తుంది.

విశ్వసనీయ AI వీడియో భద్రత కోసం విస్తృత పుష్

ఎంటర్‌ప్రైజ్ AIకి ప్రధాన ప్రాధాన్యతలుగా వేగాన్ని ఖచ్చితత్వం మరియు జవాబుదారీతనం భర్తీ చేస్తున్న సమయంలో లుమానా యొక్క పని వస్తుంది. ఎ ఇటీవలి అధ్యయనం F5 నుండి కేవలం 2% కంపెనీలు మాత్రమే AIని స్కేల్ చేయడానికి పూర్తిగా సిద్ధంగా ఉన్నట్లు భావించాయి, పాలన మరియు డేటా భద్రత ప్రధాన సవాళ్లుగా పేర్కొనబడ్డాయి.

ఆ హెచ్చరిక మార్కెట్‌లో ప్రతిబింబిస్తుంది, AI మరింత నిర్ణయాధికారాన్ని తీసుకుంటే, సిస్టమ్‌లు “ఆడిట్ చేయదగినవి, పారదర్శకంగా మరియు పక్షపాతం లేకుండా” ఉండాలి అని విశ్లేషకులు హెచ్చరిస్తున్నారు.

లుమానా ఆర్కిటెక్చర్ జవాబుదారీతనం, పనితీరు మరియు నియంత్రణను డేటా గవర్నెన్స్ మరియు సైబర్‌సెక్యూరిటీతో మిళితం చేస్తుంది, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న సెక్యూరిటీ కెమెరా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను మెరుగుపరుస్తుంది, AI వీడియో నుండి తక్షణ విలువను సంగ్రహించడంలో సంస్థలకు సహాయం చేస్తుంది.

యంత్ర దృష్టిలో తదుపరి దశ

లుమానా యొక్క తదుపరి దశ అభివృద్ధిని గుర్తించడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం నుండి అంచనాకు వెళ్లడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నట్లు షౌ చెప్పారు.

“AI వీడియో యొక్క తదుపరి పరిణామం తార్కికం గురించి ఉంటుంది,” అని అతను చెప్పాడు. “నిజ సమయంలో సందర్భాన్ని గ్రహించగల సామర్థ్యం, ​​సేకరించిన వీడియో డేటా నుండి చర్య తీసుకోదగిన మరియు ప్రభావవంతమైన అంతర్దృష్టులను అందించడం, భద్రత, కార్యకలాపాలు మరియు అవగాహన గురించి మనం ఆలోచించే విధానాన్ని మారుస్తుంది.”

Lumana కోసం, లక్ష్యం AIకి ఎలా మెరుగ్గా చూడాలో నేర్పడం మాత్రమే కాదు, అది ఏమి చూస్తుందో అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడటం మరియు ఆ వీడియో డేటాపై ఆధారపడే వారిని తెలివిగా, వేగవంతమైన నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేయడం.

చిత్ర మూలం: అన్‌స్ప్లాష్