Auch wenn das Robotics in unserem Namen steckt, die mobilen, autonomen und sehr vielseitigen Assistenten, Unterstützer, Kollegen sind stets nur ein Teil, eben der Hardwarepart, wenn wir über Innovationen und moderne Lösungen für die Sicherheitsbranche sprechen.

In der Bedeutung und den Möglichkeiten noch weit höher anzusiedeln ist die Nutzung der KI, welche bezogen auf den Security Bereich eine Vielzahl Aufgaben erfüllt, diese schneller, effizienter, sicherer löst oder überhaupt erst ermöglicht.

Wie wichtig ist also die KI im Securitysector?

Die Künstliche Intelligenz wird in vielen Bereichen aktiv, lernt beständig dazu und kann so zielgenauer Aussagen treffen, Empfehlungen geben, Fakten schaffen. Doch nicht nur die KI lernt, auch wir werden immer besser darin, miteinander zu agieren, nutzen die künstliche Intelligenz ganz selbstverständlich als Werkzeug und erschließen uns immer mehr Möglichkeiten.

Zurzeit sehen wir vor allem drei große Bereiche, bei der KI entscheidende Veränderungen und massive Qualitätssteigerungen zur Folge hat:

Videoanalyse / Bildauswertung

 KI-Systeme, deren Routinen im Vorfeld trainiert werden und beständig mit erhobenen Daten weiter lernen, kommen hier sehr stark zum Einsatz. Sowohl an Bord von Sicherheitsrobotern, als auch in Videomanagementsysteme, selbstredend unserer Plattformlösung ACUDA – die Datenquellen unterschiedlichster Art bündelt – und schlussendlich in den modernen Notruf- & Serviceleitstellen unterstützen diese Systeme dabei, in Realtime statisches Bildmaterial und Videostreams aller Art zu analysieren und nach Mustern zu suchen.

So können prinzipiell Personen, Fahrzeuge, Objekte, Hindernisse usw. erkannt und klassifiziert werden. In der Praxis wird so deutlich, ob, wann + wie viele dieser Elemente sich in einem definierten Bereich aufhalten, sich in diesen bewegen, durchqueren usw. Je nach Anforderung achtet die KI auf Fahrzeuge oder eben Personen, kann aber bspw. auch auf abgestellte Güter / Waren reagieren.

Wird der Bereich gesperrter Flächen / Zonen verletzt, erkennt das KI-System dies mit Leichtigkeit und meldet den Vorfall samt sämtlicher relevanter Daten an konzipierte Empfänger wie eine NSL. Da es sich um Livedaten handelt, ist auch die sensorische Verfolgung der Eindringlinge kein Problem, d.h. ins System eingebundene Sicherheitstechnik wie Kameras, Roboter, oder auch Wachpersonal hat stets den aktuellen Standort, Vektor und Art des Eindringlings zur Verfügung.

Soweit Datenschutzrechtlich vereinbar und im Rahmen eines Sicherheitskonzeptes festgelegt, können Fahrzeuge anhand Nummernschild und Aussehen individuell erkannt werden, was automatische und protokollierte Zufahrten möglich macht. Bewegungsmuster, Gesichtsanalysen oder die sensorische Erfassung biometrischer Daten erlauben es auch, Menschen nicht als eine Person, sondern als DAS Individuum zu erkennen und diesem, je nach Rechtemanagement einer Zutrittskontrolle Einlass zu ge- oder verwehren.

Beachten sollte man auch, dass Objekte, welche sich aus / in bestimmten Richtungen & Geschwindigkeiten bewegen bereits vor Verlassen des überwachten Gebietes und vor Erreichen Ihres Zieles als potentielle Gefahren erkannt und reagiert werden kann. Diese Art der frühzeitigen Gefahrenerkennung und des daraus ableitbaren Handelns ist einzigartig.

Die automatische, selbstlernende auf Ihre Aufgabe zugeschnittene KI-Bildanalyse kann also entscheidend dazu beitragen, klassische Sicherheitsaufgaben wie Objektschutz, Perimeterschutz, Zutrittsmanagement zu automatisieren und nur im Bedarfsfall muss der menschliche Entscheider einzugreifen.

Doch die Möglichkeiten begrenzen sich nicht darin den Zutritt selbst im Blick zu behalten, sondern bspw. arbeitsschutzrechtliche Aufgaben zu erfüllen. KI-Modelle lassen sich individuell trainieren um spezifische Merkmale zu erkennen und dies als Auslöser zu nutzen. In unserem Beispiel entwickelten wir das KI-Modell so, dass es sich am Tragen oder eben Nicht-Tragen einer Warnweste orientiert. Ist diese korrekt am Oberkörper angelegt, also an einer Person gut sichtbar, so gilt diese als autorisiert. Fehlt diese Weste, befindet sich nur in der Hand oder unter einer Jacke, gilt die Person als nicht autorisiert. In diesem kundenspezifischen Fall wird zudem automatisch jede autorisierte Person DSGVO-konform unkenntlich gemacht und nicht mehr erkennbar, ein Vorgang bei dem ebenfalls eine KI ihre Rolle spielte. Als Reaktion auf das Registrieren einer nicht autorisierten Person könnte der Roboter vor Ort diese ansprechen und des Geländes verweisen, ohne dass ein menschlicher Kollege vor Ort kommen müsste.

Bei regelmäßigen Wartungen, Inspektionen oder zur Dokumentation von sicherheitstechnischen Auflagen ist es oft notwendig das Vorhandensein von Objekten (Feuerlöscher, Beschilderungen etc.), deren Zustand, Funktionalität zu überprüfen und digital – teils in Echtzeit – zur Verfügung zu stellen. Auch bei diesem Thema kann KI entscheidende Impulse setzen und das Ablesen von Skalen, Messinstrumenten, Schildern, Markierungen, Siegeln wird zu einem Workflow, der, einmal implementiert automatisch erfolgt, vom Blickwinkel einer festen Kamera aus, beim Rundgang eines Roboters oder dem Überflug durch eine Drohne. Abweichungen werden registriert, dokumentiert und weitergemeldet, potentielle Probleme an Anlagen so bereits erkannt, bevor es vermeidbaren Folgen kommen kann.

Auch Thermalkameras können mit KI-Bildauswertung wichtige Dienste leisten, Temperaturschwankungen erkennen, Hitzequellen orten, nachts und bei extrem schlechter Sicht Personen, Tiere, Fahrzeuge anhand der Wärmesignatur orten und melden.

Auch wenn es meist um Kameras geht, begrenzt ist das Thema dabei nicht. Auswertbar sind auch akustische Daten, Strahlungswerte, Gasdichte u.v.m. Es ist alles eine Frage der Anforderungen, technisch machbar und wird von uns bereits im Kundenauftrag umgesetzt.

Big-Data Analyse

Vernetzte Sicherheitstechnik, und damit sind – erweitert – eben auch Zutrittssysteme mit RIFD Chip oder GPS Standortdaten von Maschinen usw. gemeint, erzeugt eine Vielzahl an Daten: Bewegen, Aktivierungen, Öffnen / Schließen, Audiosignale, Videostreams, Bilder, Positionsmeldungen usw. so dass theoretisch klar ist, wann was wo geschieht, sich befindet und aus dem Zeiträumen von Aktivierungen, deren Häufigkeit, Sequenz und Kombination mit anderen erfassten Signalen, Rückschlüsse auf die Qualität und Effizienz von betrieblichen Abläufen, dem erreichten Sicherheitslevel und potentiellen Schwachstellen, gezogen werden können.

Solche Informationen sinnvoll zu verknüpfen und bewerten, Algorithmen zu schreiben, die Analysen überhaupt zulassen und schließlich ein System zu erschaffen, die aus Regeln, Erfahrungen, Feedback und Live Daten nützliche Empfehlungen entwickelt, ist eine sehr komplexe Aufgabe. Allein, die Daten sind prinzipiell vorhanden und könnten, so unsere Vision, in besonders schützenswerten Umgebungen, KRITIS Arealen und natürlich komplett digitalisierten Sicherheitssystemen, auch mit höherem Mehrwert genutzt werden.

Noch ist dies größtenteils Zukunftsmusik, aber es liegt an uns hieraus Szenarien und Möglichkeiten abzuleiten, welche die nächste Stufe an KI unterstützter Sicherheit darstellen können.

Bereits genutzt werden relevante Daten von Vorfällen, Sensormeldungen, Alarmen usw. zur Beweissicherung, dank automatischer Speicherung und Zuordnung, so dass Vorfälle fast lückenlos dokumentiert und nachvollziehbar sind. Statt einer echten KI braucht es dafür aber “nur“ ein durchdachtes Managementsystem.

Routing / Movement

Damit sich Roboter autonom bewegen können, mit jedem Untergrund, Schrägen, wechselnden Wetterbedingungen, plötzlichen Hindernissen oder besonders anspruchsvollen Dingen wie Treppen klarkommen, müssen sie fahren und laufen lernen. Diese Lernphase, wie sie auch jedes Kind durchlebt, besteht aus unzähligen Wiederholungen und viel Abwechslung dabei. Befähigt durch Trial & Error das System zu immer stabilerer, effizienterer, sicherer Bewegung.

Bevor also ein Robot-Vierbeiniger wie SPOT geschmeidig einen Parkour bewältigt musste er unzählige Male rutschen, stürzen, steckenbleiben. Interessanterweise werden nicht alle Trainings real durchgeführt, denn genau hier kann KI virtuelle Trainings erstellen, diese „Tests“ beständig anpassen, auswerten, neu definieren. Und, auch das ein wichtiger Punkt, es können auch dutzende oder hunderte Simulationen parallel ablaufen, das Lerntempo also sehr beschleunigt werden.

Beim Routing, also der Orientierung in seiner Umgebung, dem verlässlichen Folgen einer Route und der eigenen Positionsbestimmung hilft ebenfalls KI. Somit ist dann bspw. ein ARGUS sehr Spur-treu, dreht also Runde für Runde fast zentimetergenau in seinen eigenen Spuren und kann dank dieser erlangten Präzision auch schmale Bereiche durchqueren.

Stronger togehter: KI + Robotics + Humans

Entscheidend ist, KI in der Sicherheitstechnik nicht losgelöst zu betrachten, sondern sich der Möglichkeiten und Stärken bewusstwerdend  und diese in Sicherheitskonzepte aufzunehmen. Unser Beispiel mit den Warnwesten zeigt, welchen Mehrwert und welche neuen Features plötzlich denkbar sind. Es geht eben nicht nur darum Personen überhaupt zu entdecken, sondern diese Daten parallel für weitere Aufgaben zu nutzen, in diesem Fall auf das Tragen einer arbeitsschutzrelevanten Warnweste zu überprüfen und bei positivem Ergebnis schließlich zu anonymisieren, ganz ohne, dass händig eingegriffen werden muss, weitere Klicks nötig sind etc.

Kurzum: Eine Schlüsseltechnologie wie KI kann unterstützen, erleichtern, neue use cases ermöglichen und natürlich auch die Qualität der Arbeit deutlich steigern. Also lasst uns „the next big thing“ nutzen, es lohnt sich!

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