A Inteligência Artificial resolve problemas comuns de segurança inconvenientes e ineficientes.

Em 'Knight Rider', conhecido no Brasil como "A Super Máquina", 'KITT' ouve as pessoas e encontra uma rota rápida, enquanto 'Águia de Fogo' detecta e identifica todos os tipos de aeronaves. Estas são as máquinas imaginárias familiares para aqueles que cresceram no final dos anos 80. Na época, as pessoas costumavam pensar em KITT e Águia de Fogo como produtos da imaginação que só existiam na ficção. No entanto, cerca de 30 anos depois, produtos de navegação baseada em reconhecimento de voz e reconhecimento de objetos baseados em imagem podem ser facilmente encontrados ao nosso redor. Quer percebamos ou não, ao longo dos últimos 30 anos, o mundo vem transformando a imaginação em realidade.

Inteligência Artificial — O Motor da Mudança

A inteligência artificial está impulsionando essas mudanças. O reconhecimento de voz e o reconhecimento de imagem baseado em IA permitem que as máquinas entendam e reconheçam as coisas melhor do que os humanos.

A inteligência artificial, que apareceu pela primeira vez na década de 1950, foi brevemente revivida nos anos 80 e depois desapareceu novamente. No final dos anos 2000, a IA reapareceu e tornou-se um motor do setor de TI. A inteligência artificial requer dados em larga escala para treinamento, mas dados relevantes não estavam disponíveis até os anos 2000. No final dos anos 2000, as coisas começaram a mudar com a expansão da internet, smartphones e, em seguida, serviços baseados em nuvem.

A internet e os smartphones permitiram a coleta de dados de inúmeras fontes para a nuvem, e o advento da Internet das Coisas (IoT) acelerou a coleta de dados. Com essa enorme coleta de dados, a inteligência artificial alcançou o que só poderíamos sonhar no passado. E o termo "A 4ª Revolução Industrial" descreve o surgimento e a transformação liderada por uma plataforma industrial composta por IoT (smartphones), computação em nuvem, dados e IA.
 

O Dilema do Controle de Acesso

Agora, vamos olhar para a indústria de controle de acesso de hoje. Todos concordam que a segurança deve ser inconveniente e ineficiente. Maior segurança vem com um número mais significativo de procedimentos, o que aumenta o incômodo e a ineficiência para as pessoas que lidam com as tarefas. A situação é a mesma na indústria de sistemas de controle de acesso. Abordagens convencionais para melhorar a segurança exigem que milhares de pessoas sigam um procedimento para evitar um problema em mil. Equilibrar segurança com eficiência é um dilema irreconciliável para todos os gestores de segurança.

Agora, que tipo de sistemas os gerentes de segurança imaginam? Talvez um sistema que ofereça melhor segurança, com fácil operação e usabilidade. Descobrimos que a IA pode tornar realidade os sonhos dos gerentes de segurança.

O Futuro do Controle de Acesso com Maior Conforto, Eficiência e Segurança.

Poderíamos economizar tempo e dinheiro de forma eficiente monitorando a área específica com maior probabilidade de erros ocorridos no local, em vez de monitorar todo o processo em que o problema ocorre um em mil. Além disso, se pudéssemos prever problemas potenciais detectando sinais de sintomas, então poderíamos melhorar a segurança sem sacrificar o conforto e a eficiência.

Tais operações orientadas por inteligência são possíveis através do treinamento de IA em conjuntos de dados em larga escala. Suponha que possamos coletar dados da atividade do usuário e treinar a IA com comportamentos e padrões específicos para cada indivíduo; nesse caso, podemos detectar comportamentos e padrões incomuns indesejados que são altamente propensos a causar problemas.  Além disso, se ocorrer um problema, a IA pode aprender os comportamentos e padrões para detectar a ação antecipadamente e evitar que o problema aconteça novamente. Isso só é possível quando a IA é implantada e treinada com dados de acesso, comportamento e localização de alta precisão em nuvens, coletadas continuamente através de sistemas de controle de acesso.

Algo que precisa ser esclarecido aqui é se e como o acesso preciso e dados comportamentais podem ser obtidos. Atualmente, a maioria dos sistemas de controle de acesso determina o acesso físico através da autenticação/marcação como evidência de presença ou comparecimento. No entanto, algumas pessoas podem decidir não fazer login após a autenticação, ou outras podem contornar a autenticação seguindo alguém que eles discaram. Isso significa que é impossível obter dados precisos de acesso e movimentação de sistemas de controle de acesso existentes.

No entanto, os sistemas de localização em tempo real (RTLS) podem ser um divisor de águas, permitindo informações precisas de acesso e movimento. Ele permite identificar casos em que a autenticação/discagem é abusada (deixando após a primeira discagem ou seguindo outros sem autenticação). O controle de acesso habilitado para RTLS nos permite coletar dados com precisão e qualidade suficientes para treinar a IA.

Recentemente, fabricantes de smartphones como Samsung e Apple têm corrido para fazer o melhor uso do UWB (Ultra-Wideband, ou UWB), uma das tecnologias típicas da RTLS. Ao integrar o UWB com credenciais móveis em dispositivos inteligentes, ele pode ser facilmente implantado em sistemas de controle de acesso. Nos próximos anos, vários sistemas de controle de acesso habilitados para RTLS com inteligência precisa de localização estarão disponíveis no mercado.

No futuro, alcançaremos o que muitos gestores de segurança sonham: sistemas de controle de acesso que predizem problemas potenciais baseados em dados precisos de entrada e saída que impedem que problemas ocorram.

No meio da 4ª Revolução Industrial

Em 2018, visitei a salesforce.com principal escritório em São Francisco como parte do programa de treinamento da Agência de Informação e Comunicação da Coreia no exterior. O que me chamou a atenção, um sinal de Einstein do serviço Salesforce.com, que cobria todo o prédio da entrada. Einstein é um serviço movido a IA que aproveita big data de Salesforce.com para recomendar clientes com uma alta chance de conversão e prever o volume de vendas futuras para tomar medidas preventivas. Eu estava um pouco cético sobre a viabilidade da tecnologia. Mas era enorme; A IA que foi treinada com grandes quantidades de dados chamadas big data supera os humanos, e os serviços de nuvem alimentados por esses motores de IA fornecem um novo valor que soluções in-premise, soluções no local, não podem fornecer.

Simplificando, a revolução industrial representa uma mudança na criação do valor cambial. Isso é uma mudança na forma como ganhamos dinheiro. Acho que vi como a forma de gerar valor de mudança estava mudando em São Francisco em 2018, o que me ajudou a entender por que tais mudanças são chamadas de "a 4 ª.” Isso também explica por que os desenvolvedores da Suprema, incluindo eu, estão dedicados à IA para melhorar a conveniência e a eficiência das ofertas de controle de acesso baseadas em nuvem.

Atribuída a: Seongbin Choi, diretor do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento da Suprema, Suprema Inc.