«А что это у вас там тикает»?

Логотип компании
«А что это у вас там тикает»?
Искусственный интеллект сократит время и повысит эффективность досмотра в аэропортах, на вокзалах, в метро...

Мы приезжаем в аэропорт или на вокзал с запасом времени, прекрасно зная, как его проведем — в очереди на досмотр. Вот уже 20 лет, прошедших после атаки на башни-близнецы в Нью-Йорке (США), меры безопасности во всем мире только увеличиваются. Скорее всего события 2022 года приведут к тому, что уровень опасности в Российских аэропортах, ЖД вокзалах и концертных залах будет еще более повышен, а меры безопасности – усилены.

Безопасность, конечно, необходима, но это абсолютно расходная статья: коммерческие зоны ждут, чтобы пассажиры и зрители тратили свои деньги в ожидании рейса или концерта, а не стояли без толку в очередях. Очевидно, что у всех участников процесса накапливается негатив, качество досмотра снижается. Могут ли технологии, в частности ИИ, помочь решить эту проблему?

Мы обсудили этот вопрос с представителями нескольких российских компаний: Quasar Optics (ключевое направление — снижение или полное исключение человеческого фактора из процессов досмотра людей и грузов), 10data (предоставляет услуги машинного обучения и бизнес-аналитики на аутсорсинге), iTERiKA (системный интегратор, предлагающий решения безопасности при досмотре), «Синезис» (резидент фонда «Сколково», занимается видеоаналитикой) и CrossTech Solutions Group (специализируется в области компьютерной безопасности).

Наши собеседники в один голос утверждают: информационные системы, основанные на использовании искусственного интеллекта, вполне способны решить или по крайней мере значительно облегчить решение столь актуальной сегодня задачи. Программное обеспечение подключается к действующим системам досмотра в аэропортах (обычным рентгеновским и компьютерным томографам) и сравнивает то, что видит на экране, с базой данных запрещенных объектов, размещенной в облаке или локально. А некоторые специалисты идут дальше.

«В данном контексте можно выделить три направления обеспечения безопасности, – говорит Сергей Миронов («Синезис»). Это анализ пассажиропотока, контроль периметра — отслеживание проникновения в запретные зоны, включая использование чужих карт доступа, а также обнаружение нештатных ситуаций: очагов возгораний, оружия, запрещенных предметов. Системы с искусственным интеллектом помогут оптимизировать работу служб аэропорта, а значит, снизить вероятность столпотворений и потенциально опасных ситуаций, обнаружить конкретных лиц, например правонарушителей, внесенных в базу аэропорта, ведомственных служб и т. д. Кроме того, добавление искусственного ИИ в работу интроскопа позволит выявить опасные предметы, а использование газоанализатора — взрывчатые и химические вещества. Системы распознавания обнаружат злоумышленника в районе взлетно-посадочной полосы или ангаров, оружие, бесхозные предметы, очаги возгорания. Впрочем, задача искусственного интеллекта – акцентировать внимание человека на потенциально опасном событии, но только сам человек может оценить ситуацию объективно».

ИИ работает параллельно с человеком и предупреждает персонал о каждом подозрительном предмете в ручной клади пассажиров, одновременно обучаясь на своих промахах и неудачах. Сотрудники аэропорта Окленда в США, аэропорта «Бен Гурион» в Тель-Авиве уже применяют ИИ и компьютерное зрение, утверждая, что количество ошибок при этом меньше, чем у сотрудников. Растет доверие к системе, это означает, что меньше сумок и другой клади открываются по наитию или при выборочной проверке, меньше ошибочных идентификаций и, как следствие, меньше случаев остановки и перезапуска конвейерной ленты.

Существуют и другие решения. Так, китайские компании Hikvision, Uniview, Dahua и Tiandy с помощью технологии распознавания эмоций определяют лиц, подозреваемых в преступлениях, включая терроризм и контрабанду. Система сложная, и только компании, которые преуспели в сфере искусственного интеллекта, могут добиться успеха в данной области. Именно поэтому указанные вендоры объединили свои усилия: их решение уже помогает выявлять признаки агрессивности и нервозности, а также уровень стресса у пересекающих границу, отмечают таможенные чиновники.

Дмитрий Краминов, генеральный директор Quasar Optics, считает, что одного ИИ мало: «Мы, как компания, производящая специализированные ИИ-системы для систем досмотра, видим, что наиболее продуктивным показывает себя комплексное внедрение технологий, включая развитие традиционных систем, таких как металлодетекторные рамки, а также создание специальных решений, например системы анализа изображений. Наше решение позволяет оператору интроскопа при досмотре багажа и ручной клади более аккуратно подойти к анализу содержимого, исключить коррупционную составляющую. Однако магического способа быть не может, все решения работают только в комплексе».

А специалист компании iTERiCA Антон Кострюков полагает, что сокращение очередей – уже достойная причина для внедрения ИИ. «Каковы самые большие опасения по поводу Covid-19, связанные с полетами? На самом деле нахождение в самолете не так рискованно, как стояние в очереди на проверку безопасности перед посадкой, поскольку ни о каком соблюдении социальной дистанции в этом случае не может идти и речи, – говорит он. – Поэтому любые средства, сокращающие время ожидания, уменьшают риск распространения эпидемии. В данном контексте вопрос обеспечения безопасности в зоне досмотра можно условно разделить на две подзадачи: ускорение процесса досмотра и недопущение большого скопления людей в одном месте, что особенно актуально в связи с эпидемиологической обстановкой в мире. В каждом из этих направлений повестка диктует необходимость применения современных технологий – ИИ, machine learning, machine vision и т. д».

ИИ сокращает время анализа: люди тратят на изучение рентгеновского снимка в среднем 15-30 секунд, а программа — от 3 до 5 секунд. И это еще не всё — сокращается количество ложных срабатываний. Программ, установленных в аэропортах, пока считаные единицы, однако уже можно предоставить некоторую статистику: в местах, где они работают, длительность процедуры досмотра сократилась на 30%.

Теперь обратим внимание на точность обнаружения. Администрация транспортной безопасности в Соединенных Штатах (TSA) сообщила, что, используя ИИ, агенты выявили в 2020 году в три раза больше фактов наличия оружия у пассажиров по сравнению с 2019-м, хотя воздушное движение значительно сократилось из-за пандемии. В чем причина?

Во-первых, невозможно отработать всю смену с одинаковым уровнем внимания. С ИИ такого, конечно, не происходит. Во-вторых, у сотрудников больше времени, чтобы сконцентрироваться и найти предметы, ведь с ИИ на КПП меньше нагрузки. А в-третьих, ИИ неподкупен, в отличие от людей. Так, в 2018 году в результате спецоперации, проведенной в аэропорту Далласа, 10 сотрудникам службы аэропорта были предъявлены обвинения в контрабанде наркотиков и оружия. У нас в России нет такой статистики, но ни один руководитель аэропорта не поручится, что среди его персонала полностью исключена коррупция.

Однако наши собеседники отмечают целый ряд трудностей во внедрении ИИ в области безопасности. Так, Дмитрий Краминов (Quasar Optics) основным фактором называет отсутствие нормативной базы. «Лица, принимающие решения в данном направлении, руководствуются не результатами работы интеллектуальных систем, а устаревшими протоколами безопасности. Тенденция на упрощение этих протоколов существует, но пока это только тенденция» — сетует он.

Михаил Шахмурадян (10data) отмечает высокие технические и функциональные требования к системе, так как цена ошибки может быть очень высока, что, в свою очередь, увеличивает экономическую нагрузку на вендоров данных решений. Его мысль развивает Никита Андреянов, руководитель отдела внедрения и продвижения решений департамента цифровой трансформации Crosstech Solutions Group: «В рамках каждого аэропорта присутствует своя специфика. ИИ-инструменты должны быть либо уникальными, либо гибкими и настраиваемыми под соответствующего заказчика, поясняет он. – Как правило, основные трудности при внедрении подобных систем возникают на этапе интеграции ИИ-технологий с уже имеющейся инфраструктурой аэропорта. Здесь важен предварительный аудит текущей инфраструктуры, а также детальный анализ существующих бизнес-процессов. Без подобных работ современные технологии могут не только не решить поставленную задачу, но и навредить текущим процессам».

По мнению Антона Кострюкова (iTERiKA), главная трудность заключается в поиске баланса ответственности между интеллектуальными системами и сотрудниками, принимающими решения на местах. «Ведь ИИ не отвечает за свои ошибки. Решения, предлагаемые ИИ, носят в большей степени рекомендательный характер, и только сотрудник службы безопасности, основываясь на своем опыте или регламентах, несет ответственность за ошибочные решения».

Помимо морального аспекта, следует отметить и сложность обучения нейронных сетей. Так Сергей Миронов («Синезис») поясняет, что для этого используются доступные публичные датасеты – синтетические и реальные данные. «Но, чтобы обучить искусственный интеллект, реальных примеров все еще недостаточно, поэтому применяется генерация наборов данных, в том числе с использованием фото из Интернета и кадров из фильмов. То же оружие может быть видно не целиком или визуально похожим на другие предметы – телефон, зонт-трость, ручку самоката и др.», ­– резюмирует он.

Тем не менее все собеседники сошлись в одном: в настоящее время программные продукты в этой области вышли на уровень зрелости для внедрения сначала в аэропортах, а затем и на входах в театры и торговые центры, на стадионы и в бэк-офисы почты.

Так, Дмитрий Краминов (Quasar Optics) сообщил, что тестовая эксплуатация их системы уже прошла или проходит во всех крупнейших аэропортах России. Он не сомневается, что в течение ближайших трех-четырех лет практически все терминалы во всех аэропортах будут ею оборудованы.

Другие участники беседы более-менее согласны с ним в сроках внедрения ИИ, но считают, что выбор поставщика такого решения еще далеко не ясен.

Антон Кострюков (iTERiKA): «Данный вопрос во многом зависит от санкционной политики по отношению к Российской Федерации. Если доступ к зарубежным технологиям не будет ограничен, то с большой долей вероятности первые внедрения будут реализованы с использованием зарубежного оборудования и опыта».

Михаил Шахмурадян (10data): «В текущих международных реалиях, вероятно, это будет российское решение. В нашей стране довольно сильна математическая подготовка. Ключевой вопрос лишь в организации работы с данными и практической интеграции решения на базе ИИ в работу аэропортов».

Сергей Миронов («Синезис»): «Учитывая, что Российская Федерация входит в топ-3 мировых поставщиков компьютерного зрения, ее продукты ничем не уступают мировым лидерам, а по многим показателям и превосходят. Поэтому использовать зарубежное решение, в частности когда речь идет о вопросах безопасности, вряд ли имеет смысл».

В любом случае, скорее всего, пассажиры лишь по косвенным признакам узнают, использует ли аэропорт специальное программное обеспечение, разве только более короткие очереди улучшат впечатление от путешествия. Но мы вместе с участниками нашего сегодняшнего разговора убеждены, что службам досмотра багажа скоро будет трудно представить, как они могли так долго обходиться без ИИ?

Опубликовано 10.03.2022

Похожие статьи