Dù đã có nhiều tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hầu hết các hệ thống giám sát video vẫn gặp khó khăn trong việc nhận diện bối cảnh dưới điều kiện thực tế. Phần lớn camera hiện nay chỉ có thể ghi lại hình ảnh theo thời gian thực, nhưng lại thiếu khả năng phân tích và hiểu đúng những gì đang diễn ra. Đây là một vấn đề đang ngày càng trở nên nghiêm trọng đối với các nhà thiết kế thành phố thông minh, nhà sản xuất và các trường học – những đơn vị phụ thuộc vào AI để đảm bảo an toàn cho con người và tài sản.
Lumana, một công ty chuyên về giám sát video sử dụng AI, cho rằng căn nguyên sự cố nằm sâu trong cách thức xây dựng hệ thống hiện tại. “Các nền tảng video truyền thống được tạo ra cách đây hàng thập kỷ với mục đích ghi lại cảnh quay, chứ không phải để phân tích hay hiểu chúng,” Jordan Shou, Phó Chủ tịch Marketing của Lumana chia sẻ. “Việc gắn thêm AI vào một cơ sở hạ tầng lỗi thời giống như việc gắn một chip thông minh vào chiếc điện thoại quay số cổ điển. Nó có thể hoạt động, nhưng không bao giờ đủ thông minh hay tin cậy để hiểu được nội dung được ghi lại, cũng như giúp các nhóm đưa ra các quyết định thông minh trong thời gian thực.”
Những hệ quả nghiêm trọng
Khi các hệ thống an ninh video truyền thống kết hợp AI trên nền tảng lỗi thời, các cảnh báo sai và vấn đề về hiệu suất xuất hiện ngày càng nhiều. Các cảnh báo giả hay sự cố bỏ sót không chỉ là trục trặc kỹ thuật đơn thuần, mà còn là những rủi ro có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Shou dẫn chứng một vụ việc gần đây, khi hệ thống giám sát trong một trường học dùng AI nhận diện súng nhầm lẫn một vật vô hại thành vũ khí, khiến cảnh sát phải phản ứng một cách không cần thiết.
“Mỗi lỗi, dù là bỏ sót sự kiện hay cảnh báo giả, dẫn đến phản ứng không đúng đều làm suy giảm lòng tin,” ông nói. “Nó lãng phí thời gian, chi phí và có thể gây sang chấn tâm lý cho những người vô tội.”
Những sai sót còn kéo theo chi phí rất lớn. Mỗi lần báo động giả đều buộc đội ngũ phải dừng công việc thật sự để điều tra, một quy trình có thể tiêu tốn hàng triệu đô la mỗi năm từ ngân sách an toàn công cộng và vận hành.
Xây dựng nền tảng thông minh hơn
Thay vì chồng thêm AI lên những kiến trúc giám sát video cũ kỹ, Lumana đã thiết kế lại toàn bộ hệ thống với nền tảng tích hợp phần cứng hiện đại, phần mềm và AI độc quyền. Kiến trúc hybrid-cloud của công ty kết nối bất kỳ camera an ninh nào với các bộ xử lý GPU cùng những mô hình AI thích ứng hoạt động tại biên mạng – tức là được đặt gần nhất có thể ngay tại nơi ghi hình.
Kết quả, theo Shou, là hiệu suất nhanh hơn và phân tích chính xác hơn. Mỗi camera trở thành thiết bị học liên tục, tự cải thiện theo thời gian và hiểu được chuyển động, hành vi cùng các mẫu hình đặc thù riêng biệt của môi trường xung quanh.
“Vấn đề là hầu hết các hệ thống giám sát video hiện nay chỉ sử dụng những mô hình AI tĩnh, có sẵn và chỉ được thiết kế để hoạt động trong môi trường cụ thể. AI không nên đòi hỏi một môi trường phòng thí nghiệm hoàn hảo mới phát huy tác dụng,” Shou giải thích. “Nó phải hoạt động trong điều kiện thực tế, tự thích ứng dựa trên dữ liệu video thu được. Đó là lý do khi khách hàng so sánh Lumana với các hệ thống AI hiện có hoặc khác, sự khác biệt về hiệu suất được thể hiện ngay lập tức.”
Thiết kế của công ty cũng ưu tiên quyền riêng tư. Toàn bộ dữ liệu được Token hoá, quản lý bằng các tiêu chuẩn truy cập nghiêm ngặt và tuân thủ SOC 2, HIPAA cùng NDAA. Khách hàng có thể tắt chức năng nhận dạng khuôn mặt hoặc sinh trắc học nếu muốn. “Chúng tôi tập trung vào hành động, chứ không phải danh tính,” Shou nhấn mạnh.
Ứng dụng thực tiễn
Hệ thống của Lumana đã được triển khai trong nhiều ngành nghề khác nhau. Một trong những dự án nổi bật là hợp tác với JKK Pack – nhà sản xuất bao bì hoạt động 24/7, sử dụng camera giám sát để theo dõi an toàn và hiệu quả vận hành trong nhà máy.
Trước khi sử dụng Lumana, camera chỉ ghi nhận sự cố để xem xét sau, dẫn đến việc bỏ sót các sự kiện an toàn và phản ứng xử lý sự cố mang tính thụ động. Sau khi nâng cấp, cùng phần cứng đó có thể nhận diện nhanh các chuyển động nguy hiểm, hỏng hóc thiết bị hoặc tắc nghẽn sản xuất ngay thời gian thực. Công ty báo cáo tốc độ điều tra nhanh hơn 90% và cảnh báo được phát trong chưa đầy một giây, cải thiện đáng kể phản ứng đối với các sự cố an toàn mà không cần thay đổi bất kỳ chiếc camera nào.
Trong một dự án khác, một nhà bán lẻ tạp hóa đã tích hợp AI của Lumana vào mạng lưới camera sẵn có để phát hiện các hành vi bất thường tại quầy thanh toán như hủy giao dịch lặp lại, đồng thời liên kết những sự kiện này với bằng chứng hình ảnh. Hệ thống giúp giảm thiểu thất thoát và nâng cao trách nhiệm của nhân viên thông qua các ví dụ thực tế về vi phạm chính sách.
Bên cạnh lĩnh vực sản xuất, hệ thống của Lumana còn được áp dụng tại các sự kiện công cộng quy mô lớn, nhà hàng và trong các hoạt động vận hành đô thị. Tại các thành phố, nó hỗ trợ phát hiện đổ rác trái phép và cháy nổ; trong chuỗi dịch vụ nhanh, nó giám sát an toàn bếp núc và xử lý thực phẩm.
Nỗ lực mở rộng an ninh video AI đáng tin cậy
Công việc của Lumana diễn ra trong bối cảnh độ chính xác và trách nhiệm đang dần thay thế tốc độ trở thành ưu tiên hàng đầu của AI doanh nghiệp. Một nghiên cứu gần đây từ F5 cho thấy chỉ có 2% doanh nghiệp tự đánh giá mình đã sẵn sàng hoàn toàn để mở rộng AI, với quản trị và bảo mật dữ liệu là những thách thức lớn nhất.
Quan điểm thận trọng này cũng được phản ánh trên thị trường, khi các chuyên gia cảnh báo rằng khi AI tham gia nhiều vào quyết định hơn, các hệ thống cần phải “có thể kiểm toán, minh bạch và không thiên vị.”
Kiến trúc của Lumana đáp ứng đúng yêu cầu về trách nhiệm đó, kết hợp hiệu suất và kiểm soát với quản trị dữ liệu và an ninh mạng trong một giải pháp dễ dàng triển khai, nâng cao hạ tầng camera giám sát hiện hữu và giúp tổ chức nhanh chóng khai thác giá trị từ video AI.
Bước tiến tiếp theo trong thị giác máy móc
Shou cho biết giai đoạn phát triển tiếp theo của Lumana sẽ chuyển từ việc phát hiện và hiểu biết sang khả năng dự đoán.
“Sự tiến hóa tiếp theo của video AI sẽ là khả năng suy luận,” ông nói. “Kỹ năng nắm bắt bối cảnh theo thời gian thực, cung cấp những hiểu biết có thể hành động và có tác động từ dữ liệu video thu thập được sẽ thay đổi cách chúng ta nghĩ về sự an toàn, vận hành và ý thức.”
Với Lumana, mục tiêu không chỉ là dạy AI cách ‘nhìn’ tốt hơn, mà còn giúp nó hiểu những gì đang được ghi lại và hỗ trợ những người dựa vào dữ liệu video đó để đưa ra các quyết định thông minh, nhanh chóng hơn.
Nguồn ảnh: Unsplash
Nguồn : https://www.artificialintelligence-news.com/
