Последние инновации в области робототехники безопасности демонстрируют потенциал

Компании часто обращаются к роботам, чтобы сделать рабочие места более безопасными, дистанцируя работников от выполнения опасных задач. Это может принести много пользы, но это лишь поверхностно отражает потенциал использования роботов в плане сохранения безопасности. В настоящее время специальные охранные роботы могут помочь защитить людей и имущество более эффективно, чем когда-либо прежде.

Охранная робототехника — относительно новая область, но она уже продемонстрировала впечатляющий рост. Более 40% непроизводственных компаний заявляют, что планируют внедрить не только промышленных роботов, но и охранных, в свою систему безопасности. В результате такого быстрого развития к 2023 году робототехника для обеспечения безопасности станет отраслью с оборотом в 2,8 миллиарда долларов. Большая часть этого роста произошла недавно, и этот сегмент рынка может начать развиваться ещё быстрее благодаря новым технологиям.

Видеоаналитика в реальном времени

Одной из наиболее важных новых технологий для охранной робототехники является видеоаналитика в реальном времени. Ранее роботы-охранники либо отправляли видеопоток напрямую удалённым операторам, либо записывали видеоданные для будущего использования. Достижения в области машинного обучения позволяют сейчас роботам распознавать объекты и движения в режиме реального времени, позволяя им независимо адекватно реагировать на ситуацию.

Например, некоторые роботы-охранники нового поколения умеют распознавать и сканировать номерные знаки. Эти боты могут автономно патрулировать парковки и гаражи, чтобы сравнивать эти номерные знаки с отчётами полиции, находить разыскиваемый автотранспорт подозреваемых или украденные автомобили. Учитывая, что более 700 000 водителей ежегодно становятся жертвами угона автомобилей, эта функциональность может дать впечатляющие результаты.

В других сценариях, аналитика в реальном времени может помочь роботизированным комплексам выявлять потенциально подозрительные ситуации. Они способны считывать движения и анализировать поведение людей, чтобы загодя обнаруживать угрозу потенциального ограбления или другого преступления, предупреждая сотрудников службы безопасности. В качестве альтернативы они могут анализировать тепловые видеоданные, чтобы выделять людей с повышенной температурой для проверки на COVID-19.

Распознавание MAC-адреса

Конечно, видеопотоки — не единственный сенсорный инструмент, которым располагают сегодняшние роботы-охранники. Одной из самых инновационных новых функций является распознавание MAC-адресов. Эти инструменты позволяют роботам безопасности сканировать локальные и общественные сети для проверки MAC-адресов устройств. MAC-адрес представляет собой уникальные цифровые подписи, идентифицирующие любые телефоны и компьютеры.

Регистрация MAC-адресов может помочь определить, сколько людей может находиться в районе. Эти данные могут быть использованы при отслеживании контактов для предотвращения заболеваний и реагирования на них. Похожие действия по другой модели реагирования также могут помочь в поиске подозреваемых в толпе, если полиция связала преступление с конкретным устройством.

Распознавание по данной технологии уже давно успешно помогает в обнаружении и пресечении киберпреступлений, которые совершаются из общественных мест. Инструменты мониторинга сети могут предупреждать роботов безопасности, когда устройство в сети пытается проникнуть в запрещённые системы или совершить другие незаконные действия. Затем боты могут быстро определить локацию этого устройства, чтобы найти киберпреступника.

Графеновые батареи

Одним из аспектов проблематики полноценного использования роботов-охранников, который раньше упускали из виду, является их источник питания. Литий-ионные батареи до некоторых пор являлись стандартом использования, но они имеют некоторые сложности. В то время как литиевых батарей в автомобилях хватает на 250-300 километров езды без подзарядки, батареи в роботах, особенно в дронах, служили намного меньше, что ограничивало время работы.

Графеновые батареи могут помочь роботам-охранникам работать гораздо дольше без подзарядки, что делает их более эффективными. Эти батареи могут сохранять 80% своей ёмкости в течение 1400 циклов зарядки, заряжаются гораздо быстрее, чем традиционные альтернативы, служат дольше и работают на полную мощность при экстремальных температурах. В результате внедрения инновационных источников питания, робототехника может стать более универсальной, автономной и привлекательной для большего числа рынков сбыта.

Оборудование, питающееся от новых элементов, позволит роботам работать в течение более длительных смен, покрывая больше территории, прежде чем им придётся перезаряжаться. Они также могут оснащаться дополнительными функциями, без опасений преждевременного разряда батареи. Эти преимущества особенно ценны для беспилотных летательных аппаратов, функциональность которых в настоящее время страдает от короткого времени полёта и ограничения грузоподъёмности.

Гиперспектральные камеры

Машинное зрение лежит в основе многих элементов устройств безопасности. Каким бы впечатляющим ни было сегодняшнее машинное зрение, оно может быть столь же эффективным, как и камеры, передающие данные.

Гиперспектральные (ГС) камеры — одна из самых многообещающих инноваций в этой области. Эти камеры могут собирать полный цветовой спектр сцены, упрощая работу обработки видеопотока искусственным интеллектом.

Большинство камер в процессах сегодня собирают только волны красного, зеленого и синего спектра. Хотя это не имеет существенного значения для невооружённого человеческого глаза, оно ограничивает распознавание объектов компьютерными устройствами. Предоставление полного цветового спектра, включая инфракрасный и ультрафиолетовый, может позволить роботам-охранникам видеть мир более подробно, обеспечивая более быстрое и точное распознавание изображений.

Камеры HS (Hyper-Spectral) уже нашли применение на предприятиях по производству и переработке пищевых продуктов с впечатляющими результатами. Использование той же технологии для роботов-охранников может помочь им обнаруживать угрозы или нуждающихся людей быстрее, чем даже живой человек.

Распознавание звука

Сегодняшние роботы обладают не только зрением, но другими аналогами органов чувств. Разработчики далеко продвинулись в работах над улучшением того, как можно фиксировать и обрабатывать звуковые волны. Распознавание звука на основе машинного обучения работает примерно так же, как и машинное зрение, но помогает роботам обнаруживать и распознавать звуковые сигналы, такие как выстрелы, разбитое стекло, сигналы тревоги или крики о помощи.

Новые алгоритмы распознавания звука используют библиотеку из более чем шести миллионов аудиофайлов с похожими звуками, сгруппированными в разные категории угроз. Такая организация позволяет роботам регистрировать тип звука, который они слышали, а затем сужать его до возможных источников. Поэтому они могут обеспечить более точное оповещение сотрудников службы безопасности и других людей в этом районе.

Машины также могут лучше определять направление, откуда исходят звуковые волны. Благодаря этой функции роботы-охранники могут быстрее и точнее координировать действия по реагированию на чрезвычайные ситуации. В качестве альтернативы они могут приблизиться к источнику, чтобы получить больше информации или самостоятельно справиться с ситуацией.

Оставшиеся нерешёнными проблемы

Несмотря на эти новшества, в настоящее время все ещё остаются некоторые препятствия, с которыми сталкивается робототехника в сфере безопасности. В частности, многие из разработчиков этих технологий поднимают этические вопросы о безопасности данных и слежке.

Сотрудники службы безопасности постоянно следят за толпой, но когда это делает робот, он записывает абсолютно всё, что видит. Некоторым людям это может показаться нарушением их конфиденциальности, особенно если они не знают, что их записывают скрытно. Сбор и хранение этих данных также подвергает их потенциальной опасности и возможному злоупотреблению со стороны киберпреступников и шантажистов.

Если кто-то взломал охранного робота или его базу данных, он может шпионить за людьми без их ведома. Хакеры также могут использовать эти данные для более изощрённых кибератак, таких как использование данных распознавания лиц для взлома биометрической защиты.

Инженеры-робототехники должны учитывать эти проблемы при разработке более совершенной робототехники безопасности. Некоторые из этих проблем могут решить такие функции, как расширенное шифрование и ограничение доступа к средствам управления, которые не позволяют роботам хранить видеоданные. Предприятиям и местным органам власти также придётся подумать о том, как они используют роботов, чтобы сбалансировать социальную безопасность и сохранение личной конфиденциальности.

Несмотря на то, что некоторые ключевые вопросы остаются не решёнными, будущее охранной робототехники выглядит радужным. Несколько новых технологий делают эти машины более надёжными и универсальными, чем когда-либо прежде. По мере того, как эти инновации станут стандартом, внедрение роботов для обеспечения безопасности будет расти, и социум может стать более безопасным местом.