Kwantumcomputers zullen machine learning, kunstmatige intelligentie, big data en videoanalyse praktijken revolutionaliseren

Kwantumcomputers zijn intelligente en krachtige computers die informatie op een nieuwe manier verwerken en op deze wijze grote en belangrijke doorbraken kunnen forceren. Er wordt verwacht dat kwantumcomputers deuren zullen openen naar mogelijkheden die nu nog ondenkbaar zijn, ook op het gebied van videoanalyse.

Faceter: Blockchain technologie voor videobewaking

Vorige keer hebben we het gehad over Faceter, een gedecentraliseerd systeem voor videobewaking en -analyse. Dit systeem maakt gezichtsherkenning en computervisie technologieën betaalbaar voor MKB en particulieren, biedt hen interactieve camerabewaking die naast beelden opnemen ook actie kan ondernemen, en maakt het mogelijk om videobeelden en analyses te delen met andere particulieren, bedrijven of overheidsinstanties. Faceter is gebouwd op blockchain technologie, een van de recente innovaties in videobewaking, en het bedrijf is hiermee een pionier op dit vlak. Vandaag gaan we wat dieper in op de onderliggende technologie.

Omgang met autonome observatie

De fase van autonome observatie staat voor de deur. Naast het feit dat deze ontwikkeling waardevolle voordelen met zich meebrengt, gaat deze gepaard met enkele twijfels en onzekerheden. Los van het debat over privacy, bestaat er verontrusting onder beveiligingsexperts met betrekking tot het weggooien van data, hun baanzekerheid, en het uit handen geven van controle. Hoe kunnen we hiermee omgaan?

Autonome observatie

Veel video beveiligingsbedrijven zullen verschillende vormen van kunstmatige intelligentie gebruiken. Kunstmatige intelligentie helpt beveiligingsprocessen sneller, makkelijker en goedkoper te maken, en zelfs gedeeltelijk te automatiseren. Nu zijn we op een punt gekomen dat er steeds meer intelligentie in de edge zit. En dat geldt ook voor camera observatie. In deze tijd van Smart Cities en zelfrijdende auto’s bewegen we richting autonome observatie, of we er klaar voor zijn of niet.

Vooroordelen elimineren voor eerlijke algoritmen II

Zoals we vorige keer besproken hebben is het belangrijk dat de algoritmen van data-driven tools die ingezet worden om zakelijke en maatschappelijke beslissingen te nemen onbevooroordeeld en nauwkeurig zijn. Het creëren van een eerlijkheid cultuur en het bieden van ethische training aan de betrokken techneuten zijn twee stappen die genomen kunnen worden om de algoritmen te verbeteren en vooroordelen te elimineren. Daarnaast kunnen we op het gebied van beleid en techniek stappen nemen. Daarover vandaag meer.