Cu toții suntem familiarizați cu procedurile de securitate din arenele sportive, parcurile de distracții și alte locuri mari. Așteptați la coadă, apoi treceți printr-un detector de metale și înmânați geanta unui agent de securitate, care trece rapid prin conținutul său cu o lanternă înainte de a vă înmâna.
„Și dacă ar exista o cale mai bună?” Spune Lisa Dolev.
Un veteran al forțelor aeriene israeliene și consultant de securitate, specializat în atentatele cu sinucidere, Dolev a dorit să creeze ani de zile un scaner de securitate mai bun. Dar vizionarea filmărilor atacurilor teroriste de la Madrid din 2004 a împins-o în acțiune. În seara aceea, s-a așezat și a desenat o schiță a unui nou fel de mașină de securitate.
Acea schiță a devenit soluția de experiență Qylatron Entry Experience, o tehnologie despre care Dolev spune că poate oferi o securizare mai rapidă, mai ușoară și mai precisă. În prezent, Qylatron este folosit zilnic pe stadionul Levi din San Francisco. Laboratorul de Securitate pentru Transporturi al Departamentului pentru Securitate Internă din SUA are în vedere și sistemul pentru o varietate de puncte de control de securitate, inclusiv în aeroporturi.
Qylatron arată ca un stup de albine futurist, cu mai multe cutii hexagonale stivuite una peste alta. Un patron își pune biletul în slotul de bilet al mașinii, care deschide o ușă către una dintre păstăi. Persoana pune apoi o geantă în interior și ușa se blochează. În interiorul mașinii, diverși senzori scanează geanta pentru arme și alte obiecte interzise. Dacă geanta este decisă să fie în siguranță, ușa se deblochează. Dacă nu, o alarmă se oprește pentru a începe o procedură de securitate.
Dolev este înțelept despre detaliile modului de scanare. „Suntem în siguranță”, spune ea. Dar ea poate spune că mașinile folosesc o combinație de raze X multi-vizualizare, senzori chimici și inteligență artificială.
Componenta inteligenței artificiale este, poate, cel mai unic aspect al Qylatron. Algoritmul aparatului îi permite „să învețe” despre diferite obiecte, ceea ce face mai bună să distingă amenințările de elementele obișnuite. De exemplu, un Qylatron dintr-un oraș ploios ar putea învăța rapid forma unei umbrele.
Qylatron poate comunica, de asemenea, cu mașini „peer” de pe glob pentru a-și îmbunătăți învățarea. Acești colegi ar putea include sisteme de securitate aeroport sau scanere de securitate la metrou - practic orice mașină care are un scop similar și lucrează pentru a detecta amenințări similare.
Informația Qylatron îi permite să fie personalizată în funcție de locul său. Un Qylatron dintr-un parc de distracții ar putea învăța cum să detecteze alimente de picnic și să le permită să treacă fără obstacole, în timp ce o mașină de la un loc de concert fără alcool ar putea învăța rapid semnătura de vodcă ascunsă într-o sticlă de Diet Coke.
Scanând biletele patronilor, utilajele își pot personaliza, de asemenea, abordarea pe baza identităților cunoscute. Un VIP ar putea primi un mesaj de întâmpinare special pe ecranul extern al aparatului. Un bucătar care a venit să gătească într-un loc ar putea avea voie să aducă cuțite, în timp ce aceleași cuțite din geanta altui oaspete ar provoca o alertă de securitate.
„Fiecare mașină trebuie să aibă un algoritm diferit”, spune Dolev. „Devine specializat și învață pentru locație.”
Sistemul poate prelucra 600 de persoane pe oră - cinci simultan - și are nevoie doar de patru operatori umani.
Crearea Qylatron a necesitat șapte ani de cercetare și „o armată” de ingineri - chimici, mecanici, electrici și industriali - precum și designeri, marketeri și multe altele. Qylatron este produsul semnat al Qylur Intelligent Systems, compania de securitate din Dolev, din San Francisco.
Numele Qylatron poate suna ca ceva dintr-un episod Star Trek. Dar a fost de fapt inspirat din natură. „Qylur” este un ecou sonic al aluniței cu stele ( Condylura cristata ). Alunițele cu nas cu stea, deși orbi, pot lua decizii rapide grație miilor de receptori senzoriali din botul lor.
Dolev spune că tehnologia Qylur poate avea alte aplicații decât securitate, cum ar fi agricultura sau diagnosticul medical. Cheia este modul în care tehnologia folosește datele senzoriale în combinație cu inteligența artificială pentru a lua decizii rapide cu privire la modul de a continua cu o sarcină specifică.
„Asta mă refer la mașini inteligente”, spune Dolev. „Mașini care iau decizii critice și schimbă decizii.”
