Всички сме запознати с процедурите за сигурност на спортни арени, увеселителни паркове и други големи заведения. Изчаквате на опашка, след това минавате през металотърсач и предавате чантата си на охранител, който бързо премества съдържанието си с фенерче, преди да го предаде обратно.
„Ами ако имаше по-добър начин?“, Казва Лиза Долев.
Израелски ветеран от военновъздушните сили и консултант по сигурността, който се специализира в самоубийствени атентати, Долев от години иска да създаде по-добър скенер за сигурност. Но гледането на кадри от терористичните атаки в Мадрид през 2004 г. я тласна в действие. Същата вечер тя седна и нарисува скица на нов вид охранителна машина.
Тази скица се превърна в Qylatron Entry Experience Solution - технология, за която Долев казва, че може да осигури по-бърз, лесен и по-точен скрининг за сигурност. В момента Qylatron се използва ограничено ежедневно на стадион Леви в Сан Франциско. Лабораторията за сигурност на транспорта на Министерството на вътрешната сигурност също обмисля системата за различни контролно-пропускателни пунктове за сигурност, включително на летищата.
Qylatron изглежда като футуристичен пчелен кошер, с множество шестоъгълни кутии, подредени една върху друга. Патрон поставя своя билет в слота за билети на машината, който отваря врата към една от шушулките. След това човекът поставя чанта вътре, а вратата се заключва. Вътре в машината различни сензори сканират торбата за оръжие и други забранени предмети. Ако чантата е определена като безопасна, вратата се отключва. Ако не, алармата се изключва, за да започне процедура за сигурност.
Долев е труден за подробностите как работи сканирането. "Ние сме в сигурността", казва тя. Но тя може да каже, че машините използват комбинация от рентгенови лъчи с много гледки, химически сензори и изкуствен интелект.
Компонентът на изкуствения интелект е може би най-уникалният аспект на Qylatron. Алгоритъмът на машината му позволява да „научава“ за различни обекти, което го прави по-добре при разграничаване на заплахите от обикновените предмети. Например, Qylatron в дъждовен град може бързо да научи формата на чадър.
Qylatron може също да комуникира с „връстници“ машини по целия свят, за да подобри своето обучение. Колегите могат да включват системи за сигурност на летището или скенери за сигурност на метрото - по принцип всяка машина, която има подобно предназначение и работи за откриване на подобни заплахи.
Интелигентността на Qylatron позволява той да бъде персонализиран въз основа на мястото му. Qylatron в увеселителен парк може да се научи как да открива храни за пикник и да им позволи да преминават безпрепятствено, докато машина на място за концерт без алкохол може бързо да научи подписа на водка, скрита в бутилка Диета Кокс.
Чрез сканиране на билети на меценатите, машините могат също да персонализират подхода си въз основа на известни самоличности. VIP може да получи специално приветствено съобщение на външния екран на машината. Готвач, дошъл да готви на място, може да бъде позволен да внесе ножове, докато същите ножове в чантата на друг гост биха предизвикали сигнал за сигурност.
„Всяка машина трябва да има различен алгоритъм“, казва Долев. „Става специализиран и се учи за мястото.“
Системата може да обработва 600 души на час - пет наведнъж - и се нуждае само от четирима човешки оператори.
Създаването на Qylatron отне седем години изследвания и „армия“ от инженери - химически, механични, електрически и промишлени - както и дизайнери, маркетолози и др. Qylatron е продуктът на подписа на Qylur Intelligent Systems, базираната в Do Francisco's San Francisco компания за сигурност.
Името Qylatron може да звучи като нещо от епизод на Star Trek. Но всъщност беше вдъхновено от природата. "Qylur" е звучен отзвук на звездата, мол ( Condylura cristata ). Звездни носове, макар и слепи, могат да вземат бързи решения благодарение на хилядите сензорни рецептори в муцуните си.
Долев казва, че технологията Qylur може да има приложения, различни от сигурността, като селското стопанство или медицинската диагностика. Ключът е начинът, по който технологията използва сензорни данни в комбинация с изкуствен интелект, за да вземат бързи решения за това как да продължите с конкретна задача.
„Това искам да кажа с интелигентни машини“, казва Долев. „Машини, които взимат критични решения и променят решения.“
