Hızla gelişen bir dijital ortamda, daha akıllı, daha hızlı ve daha verimli güvenlik çözümlerine olan ihtiyaç hiç bu kadar önemli olmamıştı. Günümüzde, hareketli şehir merkezleri her saniye muazzam miktarda video verisi yakalayan yüzlerce kamera tarafından sürekli olarak izleniyor. Geleneksel sistemler bu verileri hızlı bir şekilde işlemekte zorlanıyor, genellikle yalnızca adli analiz için kullanılıyor ve gözetimsiz güvenlik durumları, etkisiz yanıtlar ve olası güvenlik açıkları anlamına gelebilecek gecikmelere yol açıyor. McKinsey tarafından yapılan bir anket, telekom yöneticilerinin %84'ünün uç bilişim uygulamalarını takip etmek için en önemli ilgi alanı olarak video izlemeyi gösterdiğini ortaya koydu. Bu istatistik, gerçek zamanlı veri işlemeyi kaynakta halledebilen teknolojilere doğru kritik bir sektör değişiminin altını çiziyor.


Uç Bilişim ve Uç Yapay Zeka devreye giriyor: güvenliğe ve iş operasyonlarına yaklaşımımızı devrim niteliğinde değiştiren teknolojiler. Bu yenilikler gecikmeyi azaltıyor, performansı artırıyor ve verileri üretildiği yere daha yakın bir şekilde işleyerek anında, akıllı karar almaya olanak sağlıyor.


Uç Bilgi İşlem ve Uç Yapay Zeka'yı Anlamak

Uç Bilgi İşlem, hesaplamayı ve veri depolamayı veri kaynaklarına daha yakın hale getiren dağıtılmış bir hesaplama paradigmasıdır. Tüm verileri işleme için merkezi bir sunucuya veya buluta göndermek yerine (bu bant genişliği ve gecikme sorunlarına neden olabilir), Uç Bilgi İşlem verileri doğrudan kaynakta, örneğin güvenlik kameralarında işler.


Veri işlemeyi ağın "ucuna" taşıyarak gecikme önemli ölçüde azaltılır. Bu, güvenlik uygulamalarının olası tehditlere daha hızlı yanıt verebileceği anlamına gelir. Örneğin, yetkisiz erişimi veya şüpheli faaliyetleri tespit etmek gözetim sistemlerinde çok önemlidir. Uç Bilgi İşlem, uzak sunuculara ve uzak sunuculardan veri aktarımındaki gecikmeleri ortadan kaldırarak bu gerçek zamanlı yanıtları sağlar.

Uç Yapay Zeka, yapay zekayı Uç Bilgi İşlem ile birleştirerek Yapay Zeka algoritmalarını doğrudan cihazlara yerleştirir ve merkezi sunuculara sürekli bağlantı olmadan yerinde gerçek zamanlı veri analizine olanak tanır. Belirli uygulamalarda, merkezi işlemeden Uç Bilgi İşlem'e geçiş, AI modeli evriminin bir sonraki aşamasını ifade eder. 2023 yılı temel Yapay Zeka modellerinin eğitimine odaklanmış olsa da, şirketlerin önümüzdeki yıllarda bu modeller üzerinde büyük ölçekli çıkarımlar yapmaya başlaması bekleniyor. Bazı durumlarda düşük gecikme çıkarım için bir öncelik haline geldikçe, işletmeler modellerini ticari olarak dağıtmaya başladıkça iş yüklerinin kenara taşınması bekleniyor.


Yapay Zeka yetenekleri kenara yerleştirildiğinde, kameralar video akışlarını anında analiz edebilir, nesneleri, davranışları veya anormallikleri oluştukları anda belirleyebilir. Bu cihaz içi zeka, yanıt vermeyi artırır ve bulut tabanlı analizi beklemeden alarmları tetikleme, kapıları kilitleme veya güvenlik personelini bilgilendirme gibi anında eyleme olanak tanır.


Pain Points and Solutions

Traditional security systems face several limitations that hinder their effectiveness in today’s dynamic environments. One of the primary issues is delayed response times. When data from security devices like cameras must be sent to centralized servers for processing, the resulting latency can prevent timely interventions. This delay can be critical, as it may allow security breaches or unauthorized activities to go undetected until too late. Additionally, these systems often incur high operational costs. The need to transmit vast amounts of data over networks requires substantial bandwidth and storage capacity, leading to increased business expenses and limited processing of collected data (in some cases, less than 25% of IoT-generated data). 

Data security risks are another significant concern with conventional setups. Transmitting sensitive information over networks to centralized locations exposes it to potential interception or cyberattacks, leading to data regulations taking center stage worldwide and more than 60 countries implementing data protection localization requirements. This vulnerability can compromise the security system and any transmitted personal or proprietary data. Scalability challenges further compound these issues. Expanding a traditional security system typically demands significant investments in additional infrastructure and can strain existing network resources, making it complex and costly to scale operations as needed.

Edge Computing and Edge AI address these pain points by bringing data processing closer to the source. By enabling immediate processing and action at the device level, they eliminate the delays in sending data to centralized servers. For example, an edge-enabled camera can analyze footage in real time and instantly alert security personnel or trigger automated responses when it detects suspicious activity. This immediacy enhances the overall responsiveness of the security system.

Another advantage of edge technologies is cost efficiency. Processing data locally reduces the need for high-bandwidth networks and extensive cloud storage solutions, lowering operational expenses. Minimizing the transmission of sensitive information across networks improves data security. Since data is processed and stored at the edge, the risk of interception or cyberattacks during transmission is significantly reduced. Enhanced system scalability is also a key benefit. Businesses can easily add more edge devices to their networks without overhauling their entire infrastructure, allowing for flexible and cost-effective growth.

Güvenlikte Uç Yapay Zekanın Benimsenmesi İçin Gerekçeler

Gerçek Zamanlı Yanıtlara Talep

Güvenlik operasyonlarında her saniye önemlidir. Gecikmeli yanıtlar, hırsızlığı, vandalizmi veya diğer güvenlik ihlallerini önlemek için kaçırılan fırsatlara yol açabilir. Edge AI, verileri anında işleme ve bunlara göre hareket etme yeteneği sağlayarak güvenlik önlemlerinin reaktif olmaktan çok proaktif olmasını sağlar.


Veri Hacmini ve Bant Genişliğini Yönetme

Yüksek çözünürlüklü video gözetimi muazzam miktarda veri üretir. Tüm bu verileri işleme için merkezi bir sunucuya iletmek ağ bant genişliğini zorlayabilir ve maliyetleri artırabilir. Edge Computing, verileri yerel olarak işleyerek ve ağ üzerinden yalnızca ilgili bilgileri veya uyarıları göndererek bu yükü azaltır ve bant genişliği tüketimini optimize eder.


Yapay Zeka Teknolojisindeki Gelişmeler

Yapay Zeka ve makine öğrenimindeki son gelişmeler, daha küçük, edge tabanlı cihazlarda karmaşık algoritmaların dağıtılmasını mümkün kılmıştır. Bu teknolojiler, güvenlik sistemleri içinde daha doğru nesne tanıma, öznitelik çıkarma ve davranış analizini doğrudan mümkün kılar.

Uç Yapay Zeka'nın Sektörler Arasındaki Etkisi


Perakende

Alışverişçi davranışının gerçek zamanlı analizi, hırsızlığı önlemeye ve varlık yönetimini iyileştirmeye yardımcı olabilir. Edge AI özellikli kameralar, özelleştirilmiş alışveriş deneyimleri için müşteri trafiği hakkında içgörüler toplayabilir ve alışveriş sepeti hırsızlığı konusunda uyarı vererek proaktif güvenliği artırabilir.

Kamu Gözetimi

Uç Bilgi İşlem, trafik düzenlerini izleyerek, kazaları derhal tespit ederek ve acil durum müdahalelerini daha etkili bir şekilde yöneterek daha iyi kamu güvenliği önlemlerini kolaylaştırır. Bu gerçek zamanlı veri işleme, tıkanıklığın azaltılmasına ve daha verimli şehir planlamasına katkıda bulunur.

Üretim ve Lojistik

Edge AI'dan elde edilen faydalar arasında gelişmiş ekipman izleme ve güvenlik uyumluluğu yer alır. Edge'deki gerçek zamanlı analizler, öngörücü bakım ve gelişmiş çalışan güvenliği sağlayarak kesinti süresini azaltır ve operasyonel verimliliği artırır.

Yeni Nesil Vizyon 

Hanwha Vision, bu teknolojik dönüşümün ön saflarında yer almaktadır. Bir vizyon teknolojisi ve inovasyon lideri olarak, Uç Bilgi İşlem ve Uç Yapay Zekayı güvenlik çözümlerimize entegre etmeye kararlıyız. Devam eden çabalarımız, güvenliği artıran ve çeşitli sektörlerde değerli iş içgörüleri sağlayan akıllı cihazlar geliştirmeye odaklanmaktadır.