Podczas gdy ubiegły rok upłynął pod hasłem Chatu GPT, którym po premierze pod koniec roku 2022 świat się zachłysnął, prognozy na rok 2024 sięgają do jeszcze śmielszych idei.
Rok 2023 upłynął pod hasłem sztucznej inteligencji, której algorytmy implikowane są coraz szerzej, w coraz większej liczbie aplikacji i systemów. Jeden rok wystarczył, żebyśmy zaakceptowali powszechność zastosowania AI w codziennym życiu doceniając wartości jakie niesie, nie skupiając się jedynie na zagrożeniach, które jak wiemy również istnieją.
Jakie trendy przewidujemy na rok 2024?
Sztuczna inteligencja (AI) pozwala komputerom, maszynom lub robotom naśladować możliwości człowieka, takie jak podejmowanie decyzji, rozpoznawanie obiektów, rozwiązywanie problemów i rozumienie języka.
CBC już od lat rozwija tą technologię w swoich urządzeniach AI BOX, dostarczając zaawansowane algorytmy m.in. dla branży ochrony, bezpieczeństwa, logistyki czy retail.
Małą rewolucję na rynku wprowadziło również nowe oprogramowanie dla stacji monitorowania – ALICE firmy NEXT!. System ten wykorzystuje wbudowane mechanizmy AI do analizy obrazu, analizy predykcyjnej big data oraz automatycznej komunikacji głosowej. Wydaje się, że Alice wyznaczy kierunek rozwoju dla stacji monitorowania na kolejny 2024 rok.
Na czym branża ochrony będzie się skupiała w roku 2024?
Przede wszystkim na cyberbezpieczeństwie. Trend ten związany jest z rozwojem rozwiązań chmurowych, łatwych do zintegrowania, ale również podatnych na cyberataki. W tym celu trwają już zaawansowane prace nad systemami głębokiego uczenia się.
Jaka jest różnica między AI, uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim (deep-learning) ?
Uczenie maszynowe to podzbiór AI ukierunkowany na tworzenie aplikacji, które mogą się uczyć z danych wejściowych w celu zwiększenia dokładności wraz z upływem czasu, bez ludzkiej interwencji. Algorytmy uczenia maszynowego można przeszkolić, aby znajdowały wzorce pozwalające podejmować lepsze decyzje i lepiej prognozować.
Systemy głębokiego uczenia się – inteligencja wykraczająca poza wyobraźnię
Uczenie głębokie (deep-learning) to podzbiór uczenia maszynowego umożliwiający komputerom rozwiązywanie bardziej złożonych problemów. Modele uczenia głębokiego są także w stanie samodzielnie tworzyć nowe funkcje.
W roku 2024 nastąpi gwałtowny wzrost zapotrzebowania na rozwiązania płynnie łączące systemy zarządzania wideo z rozwiązaniami AI, wykorzystujące głębokie uczenie się w celu automatyzowania wielu czynności wykonywanych dzisiaj przez operatora. Kamery, czujniki i narzędzia analityczne zharmonizują się, tworząc spójny, sprawnie działający ekosystem.
Silnik reguł głębokiego uczenia się służy nie tylko do rozpoznawania zagrożeń. Jego celem jest również uodparnianie się przeciwko nim. W 2024 r. w centrum uwagi znajdzie się „cyber-odporność”, a wiodącymi w tym zakresie będą integratorzy systemów zabezpieczeń oraz firmy IT. Rolą wiodących firm świadczących usługi w zakresie bezpieczeństwa będzie zapewnienie klientom ekosystemów bezpieczeństwa, które wykrywają i chronią przed zagrożeniami fizycznymi i cybernetycznymi.
AIBOX | Inteligentny nadajnik wideo-alarmów z analityką AI
Podsumowując, rok 2024 to nie tyle rok zmian, co era ewolucji. Powszechność systemów AI będzie rosnąca. Nie ograniczając się już do zwykłego wideo-monitorowania, platformy VMS będą przekształcać się w kompleksowe platformy do zarządzania bezpieczeństwem (czyli złożonym środowiskiem, procesami automatyzacji i optymalizacji obsługi). Wyobraź sobie możliwość oferowania klientom systemów rejestrujących materiał wideo i inteligentnie go interpretujących, przekształcając dane w przydatne spostrzeżenia i praktyczne wnioski. Takie właśnie funkcje zapewnią nam systemy głębokiego uczenia się (Deep Learning Systems).
