كيف يستطيع الذكاء الصناعي حل مشكلة الأمن في المطارات إذ خلال العقدين الأخيرين، تعزز أمن المطارات بشكل كبير في جميع أنحاء العالم ردا على التهديدات الناشئة.
في نفس الوقت فرضت توقعات المسافرين المتزايدة ضغطًا على مراكز النقل الرئيسية لتعزيز الإنتاجية وخفض قوائم الانتظار وجعل الرحلة من المدخل إلى بوابة المغادرة سهلة قدر الإمكان، فكيف يمكن تحقيق هذين الهدفين؟
بالنسبة إلى عدد من الحكومات ومراكز الطيران حول العالم، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي هو الحل.
ففي وقت سابق من هذا العام، استثمرت حكومة المملكة المتحدة 1.8 مليون جنيه إسترليني في تطوير أنظمة جديدة من الذكاء الاصطناعي لتعزيز الأمن وتخفيف أوقات الانتظار عبر بعض مطارات البلاد الأكثر ازدحامًا.
كما أدخلت إدارة أمن النقل الأمريكية مؤخرًا ماسحات التصوير المقطعي (CT) الجديدة، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للمساعدة في استهداف التهديدات، في مطار لوس أنجلوس الدولي ومطار جون إف كينيدي وفينيكس.
ظهر الذكاء الاصطناعي عبر طيف الطيران بأكمله، بدءًا من روبوتات تسجيل الخدمة الذاتية إلى فحوصات التعرف على الوجه في الجمارك.
وكشف استطلاع على موقع YouGov على الإنترنت أن حوالي 68٪ من المسافرين المقيمين في المملكة المتحدة يرغبون في إيجاد المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المطارات. ولكن عندما يتعلق الأمر بتسريع العملية الأمنية الحذرة في المطارات، هل يمكن أن يكون حلاً فعالاً؟
الماسحات الضوئية الأمنية والتعلم الآلي
بشكل حاسم، أنظمة الذكاء الاصطناعي تتحسن حيث يتم تغذيتها بالمزيد والمزيد من المعلومات، وفي حالة أمن المطارات، يمكن استخدام التعلم الآلي في تحليل البيانات وتحديد التهديدات بشكل أسرع من البشر، كما يمكن الاحتفاظ بالعناصر التي كانت مطلوبة مسبقًا للفحص بشكل منفصل، مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة، في حقائب الركاب أثناء مرورها عبر نقاط التفتيش الأمنية.
يقول “مايكل إيلينبوجين”، الرئيس التنفيذي لشركة Evolv Technology: “يمكننا الذكاء الاصطناعي اليوم من القيام بأشياء لم يكن بإمكاننا القيام بها قبل خمس سنوات”. “إنه يسمح لنا بتدريب الكمبيوتر بطرق لم نتمكن من القيام بها من قبل، فأنت ترسل إليه الكثير من البيانات وعليه استخدام تلك البيانات لتدريب نموذج على التعرف على الأشياء أو الإشارات المثيرة للاهتمام. ”
بالإضافة إلى نقاط التفتيش، يمكن لمنظمة للذكاء الآلي أن يعزز الأمن في المنطقة البرية للمطارات، ويستخدم نظام Evolv Edge مزيجًا من الكاميرا وتقنيات التعرف على الوجوه وتقنية الموجات المليمترية لرقمنة الأشخاص الذين يمشون عبر بوابة أمان محمولة. تُستخدم تقنيات التعلم الآلي في تحليل بيانات التهديد تلقائيًا، بما في ذلك المتفجرات والأسلحة النارية، مع تجاهل العناصر غير الخطرة – مثل المفاتيح وأبازيم الحزام – التي قد يحملها المستخدمون.
وفقًا لـ Evolv، يمكن لما يصل إلى 900 شخص المرور عبر بوابة الأمان خلال ساعة واحدة، مما يجعلها أسرع بكثير من من ماسحات الأشعة السينية التقليدية، وقد تم نشر Edge لمراقبة الموظفين في مطار أوكلاند الدولي بالولايات المتحدة، ومن المقرر إطلاقه في مطار دولي آخر لم يُذكر اسمه في البلاد لمسح المسافرين عند الهبوط.
تقول “إيلينبوجين” إن القطاع يدرب أجهزة الكمبيوتر على جمع معلومات التهديد منذ عقود، ولكن حتى “السنوات الخمس الأخيرة”، كانت “تقنيات رؤية الكمبيوتر التقليدية” ذات وظائف محدودة عندما يتعلق الأمر بتحليل الصور، ومع ذلك، فإن التطورات الحديثة في الشبكات العصبية، ورقائق الكمبيوتر عالية السعة قد سمحت لأنظمة AI بالازدهار.
وأضاف “إيلينبوجين”: “في البيئة الأمنية، يمكننا إعداد أنظمة ذات مستوى معين من السعة وجمع البيانات بشكل مستمر من هذه الأنظمة”، ويمكننا بعد ذلك استخدام هذه البيانات لتحسين خوارزمياتنا بشكل أكبر، مما يجعلها أكثر ذكاءً.”
القياسات الحيوية لأمن المطار
أحد المفاهيم الأمنية التي تسير جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي، هو القياسات الحيوية.
في وقت سابق من هذا العام، أعلن أخصائي تكنولوجيا SITA أن 77 بالمائة من المطارات تخطط لبرامج إدارة الهوية الحيوية الرئيسية على مدار السنوات الخمس القادمة.
الدعامة الأساسية في هذا المجال هي التعرف على الوجه، والتي يتم استخدامها بالفعل لفحص المسافرين أثناء مرورهم في الجمارك في عدد من المطارات الرئيسية.
في وقت كتابة هذا التقرير، كان مطار هارتسفيلد-جاكسون بصدد إطلاق أول محطة بيومترية في الولايات المتحدة. يمكن للمشاركين المتطوعين استخدام ماسحات التعرف على الوجه في أكشاك الخدمة الذاتية ونقاط التفتيش TSA والبوابات، ومن المتوقع أن تصبح بصمات الأصابع والتعرف على الوجه والمسح الشبكي أكثر استخدامًا لأغراض أمنية في المطارات.
وفي الوقت نفسه، الاختبارات جارية في القياسات الحيوية السلوكية، إذ طور باحثون من جامعة مانشستر بالتعاون مع جامعة مدريد نظام ذكاء اصطناعي مميز للتثبت من الهوية بيولوجيًا؛ وبوسع هذا النظام قياس نمط مشية الأفراد من البشر. وسجلت هذه الطريقة نجاحًا في التحقق من هوية الأفراد ببساطة بعد مرورهم على وسادة ضغط على الأرض لتحليل البيانات الزمنية ثلاثية الأبعاد لوقع أقدامهم.
قال رئيس فريق البحث الدكتور «عمر كوستيلا رييس» من جامعة مانشستر، كلية الهندسة الكهربائية والإلكترونية «لكل شخص نحو 24 حركة وعاملًا مختلفًا عند المشي، ما يعني أن لكل شخص نمط مشي فريد، لذا فإن مراقبة هذه الحركات يمكن أن يستخدم ويعتمد كالبصمات ومسح الشبكية، للتعرف على هوية الأشخاص والتحقق منها بدقة.»
في مكان آخر، يتضمن مشروع iBrderCtrl الذي تم إطلاقه مؤخرًا بتمويل من الاتحاد الأوروبي تجربة برنامج AI لتسريع المعابر الحدودية. يتكون الحل من حارس حدود افتراضي يطرح أسئلة على المسافرين مثل “ما في حقيبتك”، بينما تحلل كاميرا الويب تعبيرات وجههم، وإذا اعتبر النظام رد المسافر كذبا، يتم أخذ معلومات بيومترية إضافية قبل نقلها إلى موظف بشري لمراجعتها.
الدقة هي واحدة من المشاكل الرئيسية المرتبطة باستخدام هذه التقنيات، حيث وجدت الدراسات السابقة تحيزات غير مقصودة في هذه الأنظمة، وقد أظهرت الاختبارات الأولى لـ iBrderCtrl أنه حقق نجاحًا بنسبة 76٪ فقط، لكن أحد منسقي المشروع أخبر “نيو ساينتست” أن هذا الأمر قد يصل إلى 85٪.
الذكاء الاصطناعى في المطارات: التخطيط للمستقبل
عندما يتعلق الأمر بزيادة الإنتاجية الأمنية، يبقى السؤال حول ما إذا كان الاستثمار في الماسحات الضوئية الأمنية AI يستحق كل هذا العناء.
فقد تعرضت TSA للنقد بسبب الاستثمارات الفاشلة مسبقًا في تقنية الماسحة الضوئية، وكشفت مقالة Politico من عام 2015 أن المنظمة أنفقت 160 مليون دولار على ماسحات الجسم، التي أخطأ الكثير منها تهديدات أمن المطار خلال الاختبارات السرية.
ظهرت مشكلة أخرى من دعاة الخصوصية، الذين ما زالوا قلقين بشأن دقة القياسات الحيوية وإمكانية إساءة استخدام المعلومات التي يتم جمعها.
وقال ” إلينبوجن”: “التعرف على الوجوه هو أداة، ومثل أي أداة أخرى، يمكن استخدامها بالطريقة الصحيحة، وبحكمة. وإذا استخدمت بطريقة خاطئة، فقد يكون ذلك غير مناسب”، “إذا كان لدى عملائنا قائمة مراقبة، فيمكننا وضع ذلك في النظام حتى يعرف المكلفون بالأمن مسبقا ما إذا كان شخص ما موضع اهتمام، وهذا يختلف عن محاولة تحديد كل شخص يمر. ”
يواجه الذكاء الاصطناعي تحديات في مجال أمن المطارات، لكن التكنولوجيا أثارت الاهتمام بوضوح، وقال إلينبوجن إن التكنولوجيا يتم تطويرها بشكل مثالي، ومع تحسنها، ستصبح الأنظمة أكثر فعالية من حيث التكلفة، وفيما يتعلق بالموارد البشرية، ستكون دائمًا “جزءًا من الحلقة” للتعامل مع الحالات المتطورة، مثل ترك سلاح ناري في حقيبة.
وأضاف: كلما زادت كفاءة الشبكات والشرائح العصبية، أصبح النظام أكثر ذكاءً، وهناك المزيد والمزيد من الطاقة المتاحة، والتي تتيح للشبكات العصبية الحصول على مزيد من الطبقات والمزيد من الذكاء، وهذا الأمر يشبه دورة مستمرة، وكلما زادت قدرة الأنظمة على تركيز الجهد البشري على مجالات ذات اهتمام حقيقي ، كلما كانت العملية أكثر مرونة، فإذا تمت إزالة 99.99٪ من الركاب والأمتعة والبضائع تلقائيًا بواسطة أنظمة ذكية حقًا ونركز جهودنا البشرية على النسبة المئوية الصغيرة جدًا من التهديدات المحتملة، فستصبح العملية بأكملها أكثر سلاسة للجميع “.