Conosciamo tutti le procedure di sicurezza nelle arene sportive, nei parchi di divertimento e in altri luoghi di grandi dimensioni. Aspetti in fila, poi cammini attraverso un metal detector e consegni la tua borsa a una guardia di sicurezza, che passa rapidamente attraverso il suo contenuto con una torcia prima di consegnartelo.
"E se ci fosse un modo migliore?" Dice Lisa Dolev.
Un veterano dell'aviazione israeliana e un consulente di sicurezza specializzato in attentati suicidi, Dolev ha voluto creare uno scanner di sicurezza migliore per anni. Ma guardare le riprese degli attacchi terroristici di Madrid nel 2004 l'ha spinta all'azione. Quella sera si sedette e disegnò uno schizzo di un nuovo tipo di macchina di sicurezza.
Quel disegno divenne la soluzione di esperienza di accesso a Qylatron, una tecnologia che secondo Dolev può fornire controlli di sicurezza più rapidi, più semplici e più accurati. Il Qylatron è attualmente utilizzato su base giornaliera limitata allo Levi's Stadium di San Francisco. Anche il laboratorio di sicurezza dei trasporti del Dipartimento della sicurezza nazionale degli Stati Uniti sta prendendo in considerazione il sistema per una serie di checkpoint di sicurezza, anche negli aeroporti.
Il Qylatron sembra un alveare futuristico, con più scatole esagonali accatastate l'una sull'altra. Un utente inserisce il proprio biglietto nell'apposito slot della macchina, che apre una porta a uno dei baccelli. La persona quindi inserisce una borsa all'interno e le serrature delle porte. All'interno della macchina, vari sensori scansionano la borsa alla ricerca di armi e altri oggetti vietati. Se la borsa è sicura, la porta si sblocca. In caso contrario, un allarme si attiva per avviare una procedura di sicurezza.
Dolev è cauto sui dettagli di come funziona la scansione. "Siamo in sicurezza", dice. Ma può dire che le macchine usano una combinazione di radiografie multi-view, sensori chimici e intelligenza artificiale.
La componente di intelligenza artificiale è, forse, l'aspetto più singolare del Qylatron. L'algoritmo della macchina consente di "apprendere" su oggetti diversi, rendendolo migliore nel distinguere le minacce dagli oggetti ordinari. Ad esempio, un Qylatron in una città piovosa potrebbe imparare rapidamente la forma di un ombrello.
Qylatron può anche comunicare con macchine "peer" in tutto il mondo per migliorare il suo apprendimento. I peer potrebbero includere sistemi di sicurezza negli aeroporti o scanner per la sicurezza della metropolitana, in pratica qualsiasi macchina che abbia uno scopo simile e stia lavorando per rilevare minacce simili.
L'intelligenza di Qylatron consente di personalizzarla in base alla sua sede. Un Qylatron in un parco di divertimenti potrebbe imparare a rilevare i cibi da picnic e consentire loro di passare senza ostacoli, mentre una macchina in una sala per concerti senza alcool potrebbe rapidamente apprendere la firma della vodka nascosta in una bottiglia di Diet Coke.
Scansionando i biglietti dei clienti, le macchine possono anche personalizzare il loro approccio sulla base di identità conosciute. Un VIP potrebbe ricevere un messaggio di benvenuto speciale sullo schermo esterno della macchina. Uno chef che è venuto a cucinare in un locale potrebbe essere autorizzato a portare coltelli, mentre gli stessi coltelli nella borsa di un altro ospite potrebbero causare un allarme di sicurezza.
"Ogni macchina deve avere un algoritmo diverso", afferma Dolev. "Diventa specializzato e impara per il luogo."
Il sistema può elaborare 600 persone all'ora, cinque alla volta, e necessita solo di quattro operatori umani.
La creazione del Qylatron ha richiesto sette anni di ricerca e "un esercito" di ingegneri - chimici, meccanici, elettrici e industriali - oltre a progettisti, rivenditori e altro ancora. Qylatron è il prodotto di firma di Qylur Intelligent Systems, società di sicurezza con sede a San Francisco con sede a Dolev.
Il nome Qylatron potrebbe sembrare qualcosa di un episodio di Star Trek. Ma in realtà è stato ispirato dalla natura. "Qylur" è un'eco sonora della talpa dal naso a stella ( Condylura cristata ). Le talpe dal naso a stella, sebbene cieche, possono prendere decisioni rapide grazie alle migliaia di recettori sensoriali nei loro musi.
Dolev afferma che la tecnologia Qylur potrebbe avere applicazioni diverse dalla sicurezza, come l'agricoltura o la diagnostica medica. La chiave è il modo in cui la tecnologia utilizza i dati sensoriali in combinazione con l'intelligenza artificiale per prendere rapidamente decisioni su come procedere con un compito specifico.
"Questo è ciò che intendo per macchine intelligenti", afferma Dolev. "Macchine che prendono decisioni critiche e cambiano decisioni".
