Μηχανική Μάθηση και CCTV

Οι νέες εξελίξεις στο κλάδο της ασφάλειας, όπως η αναγνώριση προσώπου, η αναγνώριση πινακίδων κυκλοφορίας, η προηγμένη παρακολούθηση αντικειμένων και η ανάλυση συμπεριφοράς ατόμων, είναι μόνο μερικές από τις τεχνολογίες που έδωσαν τεράστια ώθηση στο κλάδο της βιντεοεπιτήρησης την τελευταία 5ετία.

Οι νέες εξελίξεις στο κλάδο της ασφάλειας, όπως η αναγνώριση προσώπου, η αναγνώριση πινακίδων κυκλοφορίας, η προηγμένη παρακολούθηση αντικειμένων και η ανάλυση συμπεριφοράς ατόμων, είναι μόνο μερικές από τις τεχνολογίες που έδωσαν τεράστια ώθηση στο κλάδο της βιντεοεπιτήρησης την τελευταία 5ετία.

Η ασφάλεια θα εξακολουθήσει να αποτελεί μείζονα παγκόσμια πρόκληση για τις επιχειρήσεις το 2021. Μεταξύ των διαθέσιμων τεχνολογιών που θα συναντήσουμε σήμερα, η βιντεοεπιτήρηση παραμένει ένα από τα καλύτερα και πιο αποδοτικά εργαλεία για την αντιμετώπιση δυσάρεστων συμβάντων, ειδικά τώρα, με την προσθήκη της μηχανικής μάθησης.

Τι είναι η Μηχανική Μάθηση- Deep Learning;

Τα παλαιότερα χρόνια ο όρος “Μηχανική Μάθηση” φάνταζε στο μυαλό του ανθρώπου ως ένας υπολογιστής του μέλλοντος που παίζει σκάκι, υπολογίζοντας το πλήθος των κινήσεών του και προβλέποντας τις πιθανές αντιδράσεις του αντιπάλου. Όμως, η μηχανική μάθηση είναι σήμερα εδώ, για να διαμορφώνει και να απλοποιεί τον τρόπο που ζούμε, εργαζόμαστε, ταξιδεύουμε και επικοινωνούμε. Στην πραγματικότητα, διαμορφώνει την καθημερινή μας ζωή και τις αποφάσεις που λαμβάνουμε.

Σε αντίθεση με την προηγούμενη επανάσταση που αξιοποίησε τη μηχανική και φυσική δύναμη, η επανάσταση της μηχανικής μάθησης που οδηγείται από την τεχνητή νοημοσύνη αξιοποιεί τη γνωστική και διανοητική ικανότητα. Είναι λοιπόν εξαιρετικά ενδιαφέρον να δούμε με ποιους  τρόπους μπορεί να επηρεάζει την καθημερινή μας ζωή.

Η μηχανική εκμάθηση, γνωστή διεθνώς ως Machine Learning, είναι μια μέθοδος ανάλυσης δεδομένων που αυτοματοποιεί τη δημιουργία αναλυτικών μοντέλων. Είναι μία περιοχή της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά αποτελεί και την κινητήρια δύναμή της, η οποία βασίζεται στην ιδέα ότι τα συστήματα μπορούν να μαθαίνουν από δεδομένα, να προσδιορίζουν πρότυπα και να λαμβάνουν αποφάσεις με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη είναι η ευρεία επιστήμη της μίμησης των ανθρώπινων ικανοτήτων, η μηχανική μάθηση είναι ένα συγκεκριμένο υποσύνολό της που εκπαιδεύει μια μηχανή πώς να μαθαίνει. Ουσιαστικά, με τη μηχανική εκμάθηση ο υπολογιστής αναλύει μεγάλα δεδομένα, εξάγει αυτόματα πληροφορίες και τις χρησιμοποιεί για να κάνει προβλέψεις, να αποκρυπτογραφήσει εάν η πρόβλεψη ήταν σωστή και, αν είναι λανθασμένη, να μάθει από αυτήν για να κάνει στο μέλλον μια πιο σωστή πρόβλεψη.

Πώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση;

Για να αξιοποιήσει κάποιος στο έπακρο τη μηχανική μάθηση, θα πρέπει να γνωρίζει πώς να συνδυάσει τους καλύτερους αλγόριθμους με τα σωστά εργαλεία και διαδικασίες. Η μηχανική μάθηση συνδυάζει ενισχυμένη επεξεργασία στατιστικών στοιχείων και εξαγόμενων δεδομένων με νέες εξελιγμένες αρχιτεκτονικές, ώστε να διασφαλίζει ότι οι συσκευές θα λειτουργούν όσο το δυνατόν ταχύτερα, ακόμη και σε τεράστια επιχειρηματικά περιβάλλοντα. Η ολοκληρωμένη συλλογή αλγορίθμων βοηθάει στη δημιουργία προτύπων που εφαρμόζουν μια επαναληπτική διαδικασία μηχανικής μάθησης. Δηλαδή, σχεδόν κάθε εργασία που μπορεί να ολοκληρώνεται σύμφωνα με ένα πρότυπο ή σύνολο κανόνων που καθορίζονται από δεδομένα, μπορεί να αυτοματοποιείται με τη μηχανική εκμάθηση.

Η Μηχανική Μάθηση στο κλάδο της βιντεοεπιτήρησης

Η μηχανική εκμάθηση όχι μόνο άλλαξε τον τρόπο προβολής του βίντεο παρακολούθησης, αλλά και τους τρόπους με τους οποίους μπορεί να αξιοποιηθεί για να προσφέρει μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα. Η τεράστια ζήτηση στο κλάδο της ασφάλειας για μία τεχνολογία, όπως αυτή της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης, ήταν λόγω  της περιορισμένης ικανότητας του ανθρώπου να παρακολουθεί με προσοχή ταυτόχρονα «ζωντανά» πλάνα από διαφορετικές κάμερες. Οι άνθρωποι που παρακολουθούν μια οθόνη βίντεο για περισσότερο από είκοσι λεπτά συνήθως χάνουν ορισμένες λεπτομέρειες, άρα και σημαντικά γεγονότα. Η χρήση της ΜΜ, συμβάλει στη μείωση του φαινομένου αυτού, εξαλείφοντας παράλληλα τους ψευδείς συναγερμούς που προκαλούνται από εξωτερικούς παράγοντες. Ως αποτέλεσμα, το προσωπικό ασφαλείας αξιοποιεί στο μέγιστο τα πλάνα από τα βίντεο και ανταποκρίνεται μόνο σε καταστάσεις εκτάκτου ανάγκης.

Μία «μηχανή» μπορεί να μάθει να αναγνωρίζει και να ταξινομεί αντικείμενα και μοτίβα. Σε ότι αφορά την βιντεοεπιτήρηση, τα λογισμικά ανάλυσης περιεχομένου εντοπίζουν, εξαγάγουν και ταξινομούν χιλιάδες δεδομένα από το βίντεο και στη συνέχεια επιτρέπουν στο χρήστη να αναζητά εύκολα και γρήγορα ανθρώπους και οχήματα. Η τεχνολογία ανάλυσης περιεχομένου βίντεο (VCA) μπορεί να λειτουργήσει με τα υπάρχοντα συστήματα παρακολούθησης βίντεο CCTV ενός οργανισμού και να χρησιμοποιήσει αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για την αναγνώριση και την ταξινόμηση αντικειμένων. Μετά την αποθήκευση και την ταξινόμηση, τα μεταδεδομένα από το βίντεο μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη διαμόρφωση έξυπνων ειδοποιήσεων. Τέτοιες ειδοποιήσεις μπορεί ενεργοποιούνται σε περίπτωση που εντοπιστεί μία ύποπτη δραστηριότητα ή συμπεριφορά ή όταν για παράδειγμα ο αριθμός των ατόμων σε μία περιοχή υπερβαίνει το προκαθορισμένο όριο. Επιπρόσθετα, οι ειδοποιήσεις αυτές μπορούν να ενεργοποιηθούν με βάση την αναγνώριση αντικειμένων, προσώπου, ακόμα και τον εντοπισμό κίνησης.

Ποιες είναι οι διαφορές μεταξύ της εξαγωγής δεδομένων, της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης;

Αν και όλες αυτές οι μέθοδοι έχουν τον ίδιο στόχο, να εξάγουν δηλαδή ιδέες, σχέδια και σχέσεις που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη λήψη αποφάσεων, έχουν διαφορετικές προσεγγίσεις και ικανότητες.

Η εξαγωγή δεδομένων μπορεί να θεωρηθεί ένα υπερσύνολο πολλών διαφορετικών μεθόδων για την εξαγωγή πληροφοριών από δεδομένα. Μπορεί να περιλαμβάνει παραδοσιακές στατιστικές μεθόδους και μηχανική μάθηση. Η εξαγωγή δεδομένων εφαρμόζει μεθόδους από πολλές διαφορετικές περιοχές, για να εντοπίζει προηγούμενα άγνωστα πρότυπα από δεδομένα. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει στατιστικούς αλγόριθμους, μηχανική μάθηση, αναλυτικά κείμενα, χρονική ανάλυση και άλλους τομείς ανάλυσης. Η εξαγωγή δεδομένων περιλαμβάνει επίσης τη μελέτη και την πρακτική της αποθήκευσης δεδομένων και του χειρισμού δεδομένων.

Η κύρια διαφορά της μηχανικής μάθησης είναι ότι, όπως σε όλα τα στατιστικά μοντέλα, ο στόχος είναι να κατανοήσουμε τη δομή των δεδομένων. Έτσι, στα στατιστικά μοντέλα υπάρχει μια θεωρία που είναι μαθηματικά αποδεδειγμένη, όμως αυτό απαιτεί ότι τα δεδομένα πρέπει να πληρούν και ορισμένες ισχυρές προϋποθέσεις. Η μηχανική μάθηση έχει αναπτυχθεί με βάση την ικανότητα χρήσης των υπολογιστών να ανιχνεύουν τα δεδομένα για τη δομή, ακόμα και αν δεν έχουμε μια θεωρία για το πώς μοιάζει αυτή η δομή. Επειδή χρησιμοποιεί συχνά μια επαναληπτική προσέγγιση για να μάθει από τα δεδομένα, η μηχανική μάθηση μπορεί εύκολα να αυτοματοποιηθεί και επαναλαμβάνεται έως ότου βρεθεί ένα ισχυρό πρότυπο.

Η βαθιά μάθηση συνδυάζει την πρόοδο της υπολογιστικής ισχύος και των ειδικών τύπων νευρωνικών δικτύων, ώστε να μαθαίνει περίπλοκα πρότυπα σε μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Οι τεχνικές βαθιάς μάθησης είναι επί του παρόντος υπερσύγχρονες για την αναγνώριση αντικειμένων σε εικόνες και λέξεων σε ήχους. Οι ερευνητές προσπαθούν τώρα να τις εφαρμόσουν για αναγνώριση προτύπων σε πιο πολύπλοκες εργασίες, όπως αυτόματη μετάφραση γλώσσας, ιατρικές διαγνώσεις και πολλά άλλα σημαντικά κοινωνικά και επιχειρηματικά ζητήματα.

Που θα συναντήσουμε τη Μηχανική Μάθηση;

Οι περισσότερες βιομηχανίες που επεξεργάζονται μεγάλες ποσότητες δεδομένων, αναγνωρίζουν την αξία της τεχνολογίας της μηχανικής μάθησης. Με τη συλλογή πληροφοριών από αυτά τα δεδομένα που πραγματοποιείται συχνά σε πραγματικό χρόνο, οι οργανισμοί μπορούν να εργάζονται πιο αποτελεσματικά, ή να αποκτούν πλεονέκτημα έναντι των ανταγωνιστών τους.

Χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες: Οι τράπεζες και άλλες επιχειρήσεις του χρηματοοικονομικού κλάδου χρησιμοποιούν τεχνολογία μηχανικής μάθησης για δύο βασικούς σκοπούς, τον εντοπισμό σημαντικών πληροφοριών σχετικά με τα δεδομένα και την πρόληψη της απάτης. Οι πληροφορίες μπορούν να προσδιορίζουν επενδυτικές ευκαιρίες ή να βοηθούν τους επενδυτές να γνωρίζουν πότε να κάνουν συναλλαγές. Η συλλογή δεδομένων μπορεί επίσης να αναγνωρίζει πελάτες με προφίλ υψηλού κινδύνου ή να χρησιμοποιεί την ασφάλεια του κυβερνοχώρου για να εντοπίζει προειδοποιητικά σημάδια απάτης.

Φροντίδα υγείας: Η μηχανική μάθηση είναι μια ταχέως αναπτυσσόμενη τάση στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης, χάρη στην εμφάνιση φορητών συσκευών και αισθητήρων που μπορούν να χρησιμοποιούν δεδομένα για την αξιολόγηση της υγείας ενός ασθενούς σε πραγματικό χρόνο. Η τεχνολογία μπορεί επίσης να βοηθάει τους ειδικούς της ιατρικής να αναλύουν δεδομένα για τον εντοπισμό τάσεων ή κόκκινων σημείων που μπορεί να οδηγήσουν σε βελτιωμένες διαγνώσεις και θεραπεία.

Πετρέλαιο και φυσικό αέριο: Ο αριθμός των εφαρμογών χρήσης μηχανικής μάθησης για αυτόν τον κλάδο είναι τεράστιος και συνεχίζει να αυξάνεται. Μερικές από τις σημαντικότερες είναι η εύρεση νέων πηγών ενέργειας, η ανάλυση ορυκτών στο έδαφος, η πρόβλεψη αστοχίας αισθητήρα διυλιστηρίου και η βελτιστοποίηση της διανομής λαδιού για να γίνει πιο αποτελεσματική και οικονομικά αποδοτική.

Κυβέρνηση: Κυβερνητικές υπηρεσίες, όπως η δημόσια ασφάλεια και οι υπηρεσίες κοινής ωφέλειας, έχουν ιδιαίτερη ανάγκη τη χρήση της μηχανικής εκμάθησης, καθώς διαθέτουν πολλαπλές πηγές δεδομένων που μπορούν να εξάγονται για πληροφορίες. Για παράδειγμα, η ανάλυση δεδομένων αισθητήρα προσδιορίζει τρόπους για την αύξηση της αποτελεσματικότητας και της εξοικονόμησης χρημάτων. Η μηχανική μάθηση μπορεί επίσης να βοηθάει στον εντοπισμό της απάτης και στην ελαχιστοποίηση της κλοπής προσωπικών δεδομένων.

Λιανεμπόριο: Οι ιστότοποι προτείνουν προϊόντα που μπορεί να αρέσουν στους πελάτες τους βασισμένες σε προηγούμενες προτιμήσεις τους, χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση για να αναλύσουν το ιστορικό των αγορών τους. Οι έμποροι λιανικής βασίζονται στη μηχανική μάθηση για τη συλλογή δεδομένων, την ανάλυσή τους και τη χρήση τους για να εξατομικεύσουν μια εμπειρία αγορών, για να εφαρμόσουν μια καμπάνια μάρκετινγκ, για βελτιστοποίηση τιμών, για σχεδιασμό εφοδιασμού εμπορευμάτων και για πληροφορίες πελατών.

Μεταφορές: Η ανάλυση δεδομένων για τον εντοπισμό προτύπων και τάσεων αποτελεί κλειδί για τη βιομηχανία μεταφορών, το οποίο βασίζεται στη δημιουργία πιο αποτελεσματικών διαδρομών και την πρόβλεψη πιθανών προβλημάτων, με στόχο την αύξηση της κερδοφορίας. Η ανάλυση δεδομένων και οι μορφές μοντέλων της μηχανικής μάθησης αποτελούν σημαντικά εργαλεία για τις εταιρείες παράδοσης, τις δημόσιες συγκοινωνίες και άλλους οργανισμούς μεταφορών.