人工知能が台頭していますが、インテリジェントセキュリティの開発はどのように進んでいますか?

人工知能がすでに市場スペースを持っている業界として、セキュリティ業界は人工知能の開発に対するより明確な理解と緊急の需要を持っており、人工知能はセキュリティ業界において高精細度、ネットワーク化に次ぐ第3の技術を推進しています。 。 変化。

人工知能の急速な発展を背景に、セキュリティ業界は AI を中心とした新たなインテリジェントな旅を始めています。この過程で、インテリジェント セキュリティの開発はどのように進んでいますか?

「進捗状況」

エッジ コンピューティングはエッジ インテリジェンスの開発を促進します

エッジ コンピューティングとは、ネットワークに近いネットワークのエッジを指します。一方、ネットワーク、コンピューティング、ストレージ、アプリケーションのコア機能を統合するオープン プラットフォームは、機敏な接続、リアルタイム ビジネスの観点から業界のデジタル化の主要なニーズを満たすエッジ インテリジェンス サービスを近くで提供します。 、データの最適化、アプリケーション インテリジェンス、セキュリティ、プライバシー保護。エッジ コンピューティングを一言で言えば、データ ソースに近いエッジで完了するコンピューティング手順を指すと理解できます。

テクノロジーの継続的な進歩に伴い、時代の要請に応じて「エッジ インテリジェンス」という概念が登場し、モノのインターネットのあらゆるエッジ デバイスでデータの収集、分析、計算ができるようにするという新しいモデルを提案しています。コミュニケーションと知性の重要な機能。新しいインテリジェント エッジ コンピューティングは、クラウド コンピューティングの機能も活用しており、クラウドを使用して大規模なエッジ デバイスを安全に構成、展開、管理し、デバイスの種類とシナリオに応じてインテリジェントな機能を割り当てることができるため、インテリジェンスを向上させることができます。クラウドとエッジを統合し、スペース間を移動して両方の利点を最大限に活用します。

エッジ インテリジェンスは一般的なトレンドになっています。 Internet of Everything時代の到来により、コンピュータビジョン分野のフロントエンド機器で生成される画像・動画データは膨大であり、そのすべてをクラウドコンピューティングのデータセンターに集めてインテリジェントに分析すれば、通信には無制限の帯域幅要件とリアルタイム要件がもたらされます。そのためには、エッジ インテリジェンス サービスを近くで提供し、人工知能のコンピューティング能力や推論機能をクラウドからエッジに段階的に移行する必要があります。これにより、伝送リンクへの負担が軽減されます。

ディープラーニングの構築は AI-City の開発を促進します

人工知能技術の自然な訓練場および応用分野として、セキュリティ業界は人工知能の実装を緊急に必要としています。近年、「都市脳」、「交通脳」、「警察脳」などの「頭脳」の出現に伴い、人工知能ディープラーニング技術と多次元認識を組み合わせたAI-Cityのさらなる発展が促進されています。

ディープラーニングの主な研究分野は音声認識と視覚であり、ディープラーニングをさまざまな方向に応用することで、さまざまな分野でさまざまな技術革新を起こすことができます。多くのビデオ画像リソースを習得しているセキュリティ業界にとって、ディープラーニングとセキュリティの組み合わせは、画像分析、顔認識、ワードプロセッサなどの画像とビデオの分析と比較的高い互換性を持っています。

セキュリティ業界におけるディープラーニングは、主にボリューム分析、車両分析、動作分析、画像分析の 4 つの主要分野に焦点を当てています。深層学習アルゴリズムの進歩により、ターゲット認識、物体検出、シーンセグメンテーション、キャラクターや車両の属性分析などのインテリジェント分析テクノロジーはすべて画期的な進歩を遂げました。

「障害物」

人工知能セキュリティには「コア」が不足しています

セキュリティ業界では、チップは「障害物」を通過すると言えます。フロントエンドからバックエンド、送信、記録、保存に至るプロセス全体において、「コア」がなければセキュリティは不完全になります。

セキュリティビデオ監視の分野には、深層学習トレーニングに十分なシナリオを提供できる大量のデータがあり、さらに、近年のインテリジェントアルゴリズムの開発は、音声における重要な進歩を達成するために大量のビッグデータに依存しています。認識と視覚を強化し、より高速な反復を実現します。セキュリティ分野における人工知能の実装には、十分に強力なコンピューティング能力を備えた処理チップが必要ですが、チップレベルで実際のニーズを完全に満たす人工知能セキュリティアプリケーションチップは存在しません。

人間の介入を無視することは困難です

人工知能は人間にはできないブルーストーンブリッジをいくつか完成させましたが、人工知能の大規模な応用はまだ実現しておらず、人間の介入は困難です。ほぼ類似したオブジェクト間の違いを区別するために必要です。

実際の事件から判断すると、ワンシーンの映像を抽出すると、画像検索を行うことで関連する画像がすぐに判明し、これをもとに容疑者の軌跡を発見することができ、最後に しかし、専門家らは、このプロセスは人工知能アルゴリズムに依存しており、人間の介入を排除するのは難しく、依然としてビデオ犯罪捜査官の分析と判断と切り離せないものであると率直に指摘した。

結論: 現在、セキュリティ業界はデータ爆発の時代に突入しています。データ量の爆発的な増加に直面して、従来のインテリジェントなアルゴリズムではもはや深層データのニーズを満たすことができません。データ値マイニング。人工知能研究の深化と深化は、セキュリティ業界に想像以上の変化をもたらし、人工知能が役割を果たすことができるアプリケーションシナリオはますます増えています。

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