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セキュリティの革命: セキュリティ ロボットの台頭と将来
高度なセキュリティ ロボット、つまり自らの破壊の危険を冒してでも生命と財産を守るように設計されたインテリジェントな機械のアイデアは、大衆文化の中で長い間私たちの想像力を魅了してきました。
子供の頃、私は特に次のことに興味をそそられました宇宙で迷った主にウィル・ロビンソンと「ロボット」(B9 指定) との間の説得力のある関係によるものです。ロボットは幼いウィルに対して保護、忠誠、そして指導を組み合わせた態度を示し、それが彼らの間に独特の感情的な絆を育みました。
このテーマは、のソニーのような他の象徴的なロボットでも繰り返されます。私、ロボット;ベイマックスよりベイマックス;同名映画のアイアン・ジャイアント。そして再プログラムされたT-800はターミネーター 2。これらの架空の人物は皆、保護本能、忠誠心、人間との感情的なつながり、そして犠牲的で英雄的な傾向という重要な特徴を共有しています。
これらの特性は、現在入手可能な、または間もなく市場に投入されるセキュリティ ロボットに現実的に適用可能ですか、または望ましいものですか?さらに、これらの品質は、これらのロボットに期待されるタスクとどのように一致するのでしょうか?人工知能 (AI) を備え、人間のような動作をするロボットは、職場でより文化的および社会的に受け入れられるでしょうか。また、フォーム ファクター (ヒューマノイドと R2D2 スタイル) によって何か違いが生じるでしょうか?
今日のセキュリティ ロボットに正確に何を期待していますか?また、ロボットと私たちに将来何が待ち受けているでしょうか?
人気の機能の開発
セキュリティ ロボットは、今日の職場で使用されている他の多くの専用ロボットとは異なります。セキュリティ ロボットのロボティクス設計では、環境、屋内と屋外の両方での使用におけるインテリジェントで自律的なナビゲーション、人間の対話とコミュニケーションの要件、感覚と知覚の能力、データ セキュリティとプライバシーの問題、運用の自律性と意思決定などの固有の要件を考慮する必要があります。
さらに、セキュリティ ロボットに統合された AI モデルは、期待されるレベルの自律性と精度で必要なタスクを実行する能力にとって非常に重要です。今日のロボットの人間との対話能力は非常に限られていますが、当社のお客様の声の取り組みに基づいて、多くのエンドユーザーが高度な人間の対話、自律的な行動、意思決定のパフォーマンスを期待していることがわかりました。
ヒューマノイド、非ヒューマノイド、および空中ドローンはすべて、セキュリティ ロボットの範囲内に含まれます。 Each form factor is experiencing substantial development in the various technologies that enable them to meet our expectations while expanding their potential uses.特に、builtin.com が特定したセキュリティ アプリケーションを採用できる開発と外観のさまざまな段階にあります。このスタイルのロボットは、セキュリティ ロボット工学の未来であると思われます。
セキュリティ ロボットの一般的な要件は次のとおりです:
自律航行: ほとんどのセキュリティ ロボットは所定の位置に固定されていないため、カメラ ビジョン、LiDAR、GPS、または SLAM (同時位置特定とマッピング) などの高度なナビゲーション システムを 1 つ以上装備する必要があります。これらのシステムにより、ロボットは障害物や危険を回避しながら、事前に定義されたエリアを自律的に移動およびパトロールすることができます。
音声および視覚センサー: 警備ロボットが音や視覚的な合図を識別して反応するには、顔を認識してボディランゲージを解釈できる高度なセンサーと AI が必要です。これらの機能により、潜在的な脅威を検出し、個人と効果的に対話する能力が強化されます。
人間のようなやりとり:人型警備ロボットは、人々と自然かつ直感的に対話できる必要があります。これには、高度な音声認識、自然言語処理、表情やジェスチャーを含む表現力豊かなコミュニケーション能力が含まれます。
ボディランゲージとそれに関連する感情の認識と解釈など、これらの要件の一部はまだ開発の初期段階にあります。物理的なセキュリティを超えたアプリケーションによって部分的に推進され、進歩が見られます。
同様に、いくつかのロボット会社が顔のモデリングを実験中です。彼らはロボットとの自然なインタラクションを強化するために、顔の表情を組み込むなど、できるだけ人間に見えるようにロボットを設計しています。この取り組みには論争がないわけではありません。人間のような機械に不快感を感じる人もいますが、その概念を受け入れる人もいます。
比較的単純なマシンから洗練されたインテリジェント システムへのセキュリティ ロボットの進歩は、高度な AI モデル、特に大規模言語モデル (LLM) の開発と統合にかかっています。現在、警備ロボットは、事前に定義されたルートの巡回や異常の報告などの基本的なタスクに限定されており、一部のロボットの阻止行動も可能になっています。 LLM の出現により、警備ロボットはさらに高性能になる準備が整っています。これらの高度な AI テクノロジーにより、ロボットはますます複雑化する環境を自律的に移動し、膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、情報に基づいた意思決定を独自に行うことができるようになります。
機械学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理を活用することで、ロボットは顔を認識し、ボディー ランゲージを解釈し、より自然かつ直観的な方法で人間と対話できるようになります。この進歩は、以前の機能からの大幅な進歩を示し、完全な自律性とインテリジェンスが最前線にあるセキュリティロボット工学の新時代の準備を整えることになります。この進歩により、脅威の検出と軽減における有効性が強化されるだけでなく、動的な状況に適応できるようになり、現代のセキュリティ運用において不可欠な資産となっています。
AI テクノロジーが進歩し続けるにつれて、セキュリティ ロボットがさらに自律的でインテリジェントになり、包括的なセキュリティ戦略に不可欠なものになることが予想されます。
システム統合と全体的な導入に向けた進捗状況
As security robots continue to advance in their specialized technologies, it will be crucial that they seamlessly integrate into broader security systems such as video surveillance, access control, and intrusion detection to maximize their functionality and efficiency.
この統合により、ロボットは独立したユニットではなく、一貫したセキュリティ戦略の一部となり、システム レベルで自律的に通信し、他の対策と調整する能力が強化されます。
さらに、これらのロボットを企業のセキュリティ プログラムに運用的に組み込むことが不可欠です。セキュリティ ロボットの導入には、現在および将来の機能を最大限に活用するだけでなく、従業員の懸念に対処するために、慎重な計画と組織的な準備が必要です。セキュリティ ロボットは職場環境に比較的新しく追加されたものであるため、従業員によってはその存在が不安になる場合があります。この移行を慎重に管理し、すべてのスタッフが日々の作業環境におけるロボットの役割についての情報を確実に受け、快適に使えるようにすることが重要です。効果的なコミュニケーション、トレーニング、段階的な統合は、従業員とロボット セキュリティ システムの間に親しみと信頼を築き、スムーズな移行と最適な運用効率を確保するのに役立ちます。
たとえば、カリフォルニアに本拠を置くある航空宇宙会社は、ロボットや従業員との交流会議を主催することで従業員のエンゲージメントを高めました。従業員は各ロボットに一意の名前を付けるよう求められました。ロボットはすぐに企業文化に受け入れられ、このプログラムは標準のセキュリティ要素として他のサイトにも拡大すると予想されます。
大規模言語モデルの進化と影響
The integration of LLMs into security robots heralds a significant evolution in how these machines interact within their operational environments. LLMs, with their increasingly sophisticated language processing and generation capabilities, offer the potential for security robots to develop unique personalities tailored to the cultural contexts of the workplaces they operate in. This customization could make robots more relatable and approachable, facilitating smoother social integration with human coworkers.
たとえば、企業オフィスのセキュリティ ロボットは堅苦しい口調とプロフェッショナルな態度をとる一方、クリエイティブな業界のセキュリティ ロボットはよりカジュアルでフレンドリーな性格を示す可能性があります。おそらく、トロントにあるロボットが、メープル リーフスがシカゴ ブラックホークスに対して得点すると歓声をあげてアナウンスしてくれるでしょう!
LLM は、パーソナライゼーションを超えて、いくつかの将来を見据えた機能でセキュリティ ロボットを強化できる可能性があります。たとえば、高度な状況理解を可能にし、ロボットが人間の言動のニュアンスを解釈できるようにする可能性があります。これにより、ロボットは潜在的な安全上の脅威を示す可能性のあるストレスや不安を音声やボディーランゲージから検出できるようになります。この AI 機能は、Amazon の Alexa や IBM の Watson など、他のテクノロジーにもすでに存在しています。
さらに、LLM は、複雑なシナリオを分析して複数の行動戦略を生成し、それぞれの影響をリアルタイムで評価する機能をロボットに提供することで、意思決定プロセスを改善できる可能性があります。
Another promising capability is continuous learning and adaptation, where robots can learn from ongoing interactions and feedback, progressively refining their responses and capabilities to align better with the evolving dynamics of their environment. This continuous learning would not only improve the effectiveness of security robots but also ensure they remain up to date with the latest security practices and threat assessments.
たとえば、非常口の前に箱が積み上げられ始めたことを巡回ロボットが学習すると、人間の警備員と同じように、箱を撤去し、事件が起こったことを記憶し、他のすべての出口に箱の山がないか確認し、従業員の行動を正す傾向を人間に通知することができます。
ロボット、AI、その他の新興テクノロジーにより、リーダーがセキュリティ リスクを特定、制御、管理する方法が劇的に変化しています。私たちの業界では、急速に進化するテクノロジーが私たちの役割にこれほど大きな影響を与え、人材とリソースを拡大しようとしている例はありません。 AI はこの変革の波の中心であり、高度なロボットの開発と、この新しくエキサイティングなテクノロジーに対する文化的認識の変化を伴います。
未来はすでに到来しており、企業を保護する方法を根本的に変え、セキュリティ戦略に大きく前向きな変化をもたらすことが約束されています。新しいテクノロジー、ロボティクス、AI 対応ソリューションに対する業界とエンドユーザーのオープン性の高まりは、今後何が起こるかを明確に示しています。エンタープライズ レベルのセキュリティ戦略内でのテクノロジーの大幅な再配置が、前例のない将来の可能性を解き放ちながら、人間の才能とリソースをより効果的に活用するのに役立ちます。
ウィリアム・プランテは、Everon Solutions の統合ソリューション・リスク・グループのディレクターであり、 のメンバーです。運営委員会。
©ウィリアム・プランテ
