Wir sind alle mit den Sicherheitsverfahren in Sportarenen, Vergnügungsparks und anderen großen Veranstaltungsorten vertraut. Sie warten in der Schlange, gehen dann durch einen Metalldetektor und übergeben Ihre Tasche einem Wachmann, der schnell mit einer Taschenlampe durch den Inhalt fegt, bevor Sie ihn zurückgeben.
"Was wäre, wenn es einen besseren Weg gäbe?", Sagt Lisa Dolev.
Dolev, ein Veteran der israelischen Luftwaffe und Sicherheitsberater, der auf Selbstmordattentate spezialisiert ist, wollte jahrelang einen besseren Sicherheitsscanner entwickeln. Das Anschauen von Aufnahmen der Terroranschläge von Madrid im Jahr 2004 hat sie jedoch zum Handeln veranlasst. An diesem Abend setzte sie sich und zeichnete eine Skizze einer neuen Art von Sicherheitsmaschine.
Aus dieser Skizze wurde die Qylatron Entry Experience Solution, eine Technologie, die laut Dolev eine schnellere, einfachere und genauere Sicherheitsüberprüfung ermöglicht. Der Qylatron wird derzeit täglich im Levi's Stadium in San Francisco in begrenzter Anzahl eingesetzt. Das Transportation Security Laboratory des US-Heimatschutzministeriums prüft das System auch für eine Reihe von Sicherheitskontrollen, auch an Flughäfen.
Der Qylatron sieht aus wie ein futuristischer Bienenstock, in dem mehrere sechseckige Kisten übereinander gestapelt sind. Ein Kunde legt sein Ticket in den Ticketschlitz des Automaten, der eine Tür zu einer der Kapseln öffnet. Die Person stellt dann eine Tasche hinein und die Tür schließt sich. In der Maschine scannen verschiedene Sensoren die Tasche nach Waffen und anderen verbotenen Gegenständen. Wenn festgestellt wird, dass die Tasche sicher ist, wird die Tür entriegelt. Wenn nicht, wird ein Alarm ausgelöst, um ein Sicherheitsverfahren zu starten.
Dolev weiß nicht genau, wie das Scannen funktioniert. "Wir sind in Sicherheit", sagt sie. Sie kann jedoch sagen, dass die Geräte eine Kombination aus Röntgenbildern mit mehreren Ansichten, chemischen Sensoren und künstlicher Intelligenz verwenden.
Die künstliche Intelligenz ist vielleicht der einzigartigste Aspekt des Qylatron. Der Algorithmus der Maschine ermöglicht es, verschiedene Objekte zu „lernen“ und Bedrohungen besser von normalen Gegenständen zu unterscheiden. Beispielsweise kann ein Qylatron in einer regnerischen Stadt schnell die Form eines Regenschirms erlernen.
Der Qylatron kann auch mit "Peer" -Maschinen auf der ganzen Welt kommunizieren, um das Lernen zu verbessern. Zu den Peers können Flughafensicherheitssysteme oder U-Bahn-Sicherheitsscanner gehören - im Grunde genommen alle Computer, die einen ähnlichen Zweck haben und ähnliche Bedrohungen erkennen.
Die Intelligenz des Qylatron ermöglicht es, ihn je nach Veranstaltungsort zu personalisieren. Ein Qylatron in einem Vergnügungspark lernt möglicherweise, wie er Picknick-Lebensmittel erkennt und ungehindert passieren kann, während ein Automat in einem alkoholfreien Konzertsaal schnell die Signatur von Wodka in einer Flasche Diet Coke erkennt.
Durch Scannen der Kundenkarten können die Automaten ihre Vorgehensweise auch anhand bekannter Identitäten personalisieren. Ein VIP erhält möglicherweise eine spezielle Begrüßungsnachricht auf dem externen Bildschirm des Geräts. Ein Koch, der an einem Ort zum Kochen gekommen ist, kann möglicherweise Messer mitbringen, während die gleichen Messer in der Tasche eines anderen Gastes einen Sicherheitsalarm auslösen.
"Jede Maschine muss einen anderen Algorithmus haben", sagt Dolev. "Es wird spezialisiert und lernt für den Veranstaltungsort."
Das System kann 600 Personen pro Stunde verarbeiten (jeweils fünf) und benötigt nur vier Mitarbeiter.
Das Entwickeln des Qylatron erforderte sieben Jahre Forschung und eine „Armee“ von Ingenieuren - Chemie, Mechanik, Elektrik und Industrie - sowie Designern, Marketingfachleuten und vielem mehr. Der Qylatron ist das Markenprodukt von Qylur Intelligent Systems, dem in San Francisco ansässigen Sicherheitsunternehmen von Dolev.
Der Name Qylatron klingt möglicherweise wie etwas aus einer Star Trek-Episode. Aber es wurde tatsächlich von der Natur inspiriert. "Qylur" ist ein akustisches Echo des Maulwurfs ( Condylura cristata ). Maulwürfe mit sternförmiger Nase können, obwohl sie blind sind, dank Tausender sensorischer Rezeptoren in ihren Schnauzen schnelle Entscheidungen treffen.
Laut Dolev hat die Qylur-Technologie möglicherweise andere Anwendungen als die Sicherheit, beispielsweise in der Landwirtschaft oder in der medizinischen Diagnostik. Der Schlüssel liegt in der Art und Weise, wie die Technologie sensorische Daten in Kombination mit künstlicher Intelligenz verwendet, um schnelle Entscheidungen darüber zu treffen, wie mit einer bestimmten Aufgabe verfahren werden soll.
"Das meine ich mit intelligenten Maschinen", sagt Dolev. "Maschinen, die kritische Entscheidungen treffen und Entscheidungen ändern."
