Matt Ocko
المساهم
شارك على Twitter
مات أوكو هو شريك إدارة مشارك ومؤسس مشارك لـ DCVC (Data Collective).
Alan Cohen
المساهم
شارك على Twitter
Alan Cohen هو شريك تشغيلي في DCVC.
نرى جميعًا العناوين الرئيسية كل يوم تقريبًا. طائرة بدون طيار تعطل المجال الجوي في أحد أكثر المطارات ازدحاما في العالم مما يعرض الطائرات للخطر (وإزعاج مئات الآلاف من الركاب) أو الهجمات البنية التحتية. أو إطلاق نار في مكان العبادة مدرسة محكمة. سواء كانت بدائية (البارود) أو المتطورة (المركبات الجوية غير المأهولة) في الأيدي الخطأ يمكن للتكنولوجيا تمكين الجهات الفاعلة السيئة وتعرض مجتمعنا للخطر وخلق شعور بالعجز والإحباط. الأماكن العامة ليست على مستوى المهمة ويبدو بصراحة تلبي تعريف آينشتاين للجنون: القيام بنفس الشيء مرارًا وتكرارًا وتوقع نتيجة مختلفة. لقد حان الوقت للنظر إلى تقنيات الدفاع التقليدية السابقة ومعرفة ما إذا كانت الأساليب الأحدث يمكن أن تميل البندول مرة أخرى لصالح المدافع. يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) أن يلعب دورًا مهمًا هنا والمساعدة في تحديد وتصنيف المعارضات على التهديدات المحتملة بشكل أسرع من أي موظفين أمنين. التاريخ. اخترع ألكساندر جراهام بيل كاشف المعادن في عام 1881 في محاولة غير ناجحة لتحديد موقع الرابطة المميتة جيمس غارفيلدلاي من رصاصة قاتل. تم تطوير أول كاشفات معدنية تجارية في عام 1960. معظمنا منا على دراية باستخدامها في المطارات والمحاكم. وغيرها من الأماكن العامة التي يجب فحصها للبنادق والسكاكين والقنابل.
ومع ذلك فإن أجهزة الكشف عن المعادن بطيئة ومليئة بالإيجابيات الخاطئة - لا يمكنهم التمييز بين سميث ويسون و iPhone. لا يكفي تحديد قطعة من المعدن ببساطة من الأهمية بمكان تحديد ما إذا كان تهديدًا. وبالتالي طورت صناعة الأمن المادي مناهج أحدث بما في ذلك الماسحات الضوئية الكاملة-والتي يتم نشرها الآن على أساس محدود. على الرغم من فعاليتها إلى حد ما فإن الأنظمة المستخدمة اليوم لها عيوب كبيرة. واحد هو السرعة. على سبيل المثال لا يمكن لماسحات الضوئية الكاملة معالجة حوالي 250 شخصًا وليس أسرع بكثير من كاشف المعادن. على الرغم من أن ذلك قد يكون على ما يرام بالنسبة للمحاكم المنخفضة الحجم إلا أنه يمثل مشكلة كبيرة بالنسبة للأماكن الأكبر مثل الساحة الرياضية.
الصورة عبر Getty Images
لحسن الحظ فإن تقنيات الذكاء الاصطناعى الجديدة تتقدم في التقنيات الرئيسية في الأمن البدني. لا تنشر هذه الأنظمة الجديدة أجهزة استشعار متقدمة فقط على الشاشة للبنادق والسكاكين والقنابل بل إنها تصبح أكثر ذكاءً مع كل شاشة مما يخلق قاعدة بيانات كبيرة بشكل متزايد من التهديدات المعروفة والناشئة مع تقسيم الإنذارات للكائنات الشائعة غير المهددة (المفاتيح التغيير iPads إلخ يقومون بفحص الأشخاص غير الداخليين أثناء المشي من خلال أجهزة المسح. إنه يشبه المشي عبر أجهزة الاستشعار عند الباب في Nordstrom عكس التجربة الشبيهة بالسجن للكاشفات المعدنية التي نحن جميعًا على دراية بها. تنتج هذه الأنظمة تحليلًا لما قد يحمله شخص ما في حوالي مائة من الماسحات الضوئية الثانية أسرع بكثير من الماسحات الضوئية الكاملة. والأكثر من ذلك أن الناس لا يحتاجون إلى إفراغ جيوبهم أثناء العملية مما يضيف سرعة. على الرغم من ذلك يمكن لهذه الحلول أن تفحص الأسلحة النارية أو المتفجرات أو سترات الانتحار أو الأحزمة بمعدل حوالي 900 شخص في الساعة من خلال حارة واحدة. قرار آلي ولكن دون إنشاء
المساهم
شارك على Twitter
مات أوكو هو شريك إدارة مشارك ومؤسس مشارك لـ DCVC (Data Collective).
Alan Cohen
المساهم
شارك على Twitter
Alan Cohen هو شريك تشغيلي في DCVC.
نرى جميعًا العناوين الرئيسية كل يوم تقريبًا. طائرة بدون طيار تعطل المجال الجوي في أحد أكثر المطارات ازدحاما في العالم مما يعرض الطائرات للخطر (وإزعاج مئات الآلاف من الركاب) أو الهجمات البنية التحتية. أو إطلاق نار في مكان العبادة مدرسة محكمة. سواء كانت بدائية (البارود) أو المتطورة (المركبات الجوية غير المأهولة) في الأيدي الخطأ يمكن للتكنولوجيا تمكين الجهات الفاعلة السيئة وتعرض مجتمعنا للخطر وخلق شعور بالعجز والإحباط. الأماكن العامة ليست على مستوى المهمة ويبدو بصراحة تلبي تعريف آينشتاين للجنون: القيام بنفس الشيء مرارًا وتكرارًا وتوقع نتيجة مختلفة. لقد حان الوقت للنظر إلى تقنيات الدفاع التقليدية السابقة ومعرفة ما إذا كانت الأساليب الأحدث يمكن أن تميل البندول مرة أخرى لصالح المدافع. يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) أن يلعب دورًا مهمًا هنا والمساعدة في تحديد وتصنيف المعارضات على التهديدات المحتملة بشكل أسرع من أي موظفين أمنين. التاريخ. اخترع ألكساندر جراهام بيل كاشف المعادن في عام 1881 في محاولة غير ناجحة لتحديد موقع الرابطة المميتة جيمس غارفيلدلاي من رصاصة قاتل. تم تطوير أول كاشفات معدنية تجارية في عام 1960. معظمنا منا على دراية باستخدامها في المطارات والمحاكم. وغيرها من الأماكن العامة التي يجب فحصها للبنادق والسكاكين والقنابل.
ومع ذلك فإن أجهزة الكشف عن المعادن بطيئة ومليئة بالإيجابيات الخاطئة - لا يمكنهم التمييز بين سميث ويسون و iPhone. لا يكفي تحديد قطعة من المعدن ببساطة من الأهمية بمكان تحديد ما إذا كان تهديدًا. وبالتالي طورت صناعة الأمن المادي مناهج أحدث بما في ذلك الماسحات الضوئية الكاملة-والتي يتم نشرها الآن على أساس محدود. على الرغم من فعاليتها إلى حد ما فإن الأنظمة المستخدمة اليوم لها عيوب كبيرة. واحد هو السرعة. على سبيل المثال لا يمكن لماسحات الضوئية الكاملة معالجة حوالي 250 شخصًا وليس أسرع بكثير من كاشف المعادن. على الرغم من أن ذلك قد يكون على ما يرام بالنسبة للمحاكم المنخفضة الحجم إلا أنه يمثل مشكلة كبيرة بالنسبة للأماكن الأكبر مثل الساحة الرياضية.
الصورة عبر Getty Images
لحسن الحظ فإن تقنيات الذكاء الاصطناعى الجديدة تتقدم في التقنيات الرئيسية في الأمن البدني. لا تنشر هذه الأنظمة الجديدة أجهزة استشعار متقدمة فقط على الشاشة للبنادق والسكاكين والقنابل بل إنها تصبح أكثر ذكاءً مع كل شاشة مما يخلق قاعدة بيانات كبيرة بشكل متزايد من التهديدات المعروفة والناشئة مع تقسيم الإنذارات للكائنات الشائعة غير المهددة (المفاتيح التغيير iPads إلخ يقومون بفحص الأشخاص غير الداخليين أثناء المشي من خلال أجهزة المسح. إنه يشبه المشي عبر أجهزة الاستشعار عند الباب في Nordstrom عكس التجربة الشبيهة بالسجن للكاشفات المعدنية التي نحن جميعًا على دراية بها. تنتج هذه الأنظمة تحليلًا لما قد يحمله شخص ما في حوالي مائة من الماسحات الضوئية الثانية أسرع بكثير من الماسحات الضوئية الكاملة. والأكثر من ذلك أن الناس لا يحتاجون إلى إفراغ جيوبهم أثناء العملية مما يضيف سرعة. على الرغم من ذلك يمكن لهذه الحلول أن تفحص الأسلحة النارية أو المتفجرات أو سترات الانتحار أو الأحزمة بمعدل حوالي 900 شخص في الساعة من خلال حارة واحدة. قرار آلي ولكن دون إنشاء
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
