Робототехника және биометриялық сенсорлық технология
Соңғы екі онжылдықта робототехниканың дамуы сенсорлық технологияның жетістіктерімен қатар жүрді. Қазіргі заманғы роботтар енді қарапайым командаларды орындайтын «мобильді машиналар» емес, керісінше қоршаған ортаны сезінуге, контекстті түсінуге және бейімделгіш шешімдер қабылдауға қабілетті ақылды жүйелер. Қолданылатын сенсорлардың әртүрлі түрлерінің ішінде биометриялық сенсорлар ең көрнектілерінің бірі болып табылады, себебі олар адамның жеке басы мен сипаттамаларына тікелей қатысты. Робототехника мен биометриялық сенсорлардың үйлесімі қауіпсіздік, денсаулық сақтау, өнеркәсіп, мемлекеттік қызметтер және тіпті үйде айтарлықтай мүмкіндіктер ашады. Дегенмен, бұл технология сонымен қатар байыпты түрде шешілуі тиіс этикалық және құпиялылық мәселелерін де тудырады.
Интеллектуалды жүйелер дәуіріндегі робототехниканы түсіну
Робототехника - роботтардың дизайнын, құрылысын және жұмысын зерттейтін ғылым саласы. Қазіргі заманғы роботтар әдетте бірнеше негізгі компоненттерден тұрады: аппараттық құралдар (механика және атқарушы механизмдер), бағдарламалық жасақтама (басқару алгоритмдері және жасанды интеллект) және роботтың «сезім мүшелері» ретінде әрекет ететін сенсорлар. Сенсорлар роботтарға қашықтық, температура, позиция, дыбыс және визуалды кескіндер сияқты нақты әлемнен ақпарат алуға мүмкіндік береді. Содан кейін бұл ақпарат тиісті әрекеттерді анықтау үшін өңделеді.
Адамдармен тікелей өзара әрекеттесетін қызметтер контексінде — мысалы, робот көмекшілері, робот медбикелері, робот қабылдаушылары немесе қауіпсіздік роботтары — адамдарды тану қажеттілігі өте маңызды болып табылады. Міне, осы жерде биометрия рөл атқарады: роботтар жеке тұлғаларды тез анықтай алады, қызметтерді теңшей алады немесе авторизация негізінде кіруді шектей алады.
Биометриялық сенсор дегеніміз не?
Биометрия - адамның бірегей сипаттамаларын пайдаланатын сәйкестендіру немесе тексеру әдісі. Биометриялық сенсорлар адамның биологиялық немесе мінез-құлық деректерін жазып алып, оны жеке басын куәландыратын үлгіге өңдейді. Жоғалуы немесе бөлісілуі мүмкін құпия сөздерден немесе кіру карталарынан айырмашылығы, биометрия жеке тұлғаға ғана тән, сондықтан оларды жалған жасауды салыстырмалы түрде қиындатады, дегенмен әлі де күтуге болатын осалдықтар бар.
Жалпы, биометриялық деректер екі санатқа бөлінеді:
1. Физиологиялық биометрия: дененің физикалық сипаттамалары, мысалы, саусақ іздері, бет, нұрлы қабық, тор қабық, алақан пішіні немесе тамыр үлгілері.
2. Мінез-құлық биометриясы: мінез-құлық үлгілері, мысалы, дауыс, теру стилі, жүріс және қолтаңба динамикасы.
Биометриялық сенсорлар тек шикі деректерді ғана емес, сонымен қатар мүмкіндіктерді алу, сәйкестендіру және тексеру/сәйкестендіру туралы шешім қабылдау алгоритмдеріне де сүйенеді.
Биометриялық сенсорлардың жиі қолданылатын түрлері
Робототехника жүйелеріндегі ең танымал және қолданылатын биометриялық сенсорлардың кейбіріне мыналар жатады:
– Бетті тану: RGB камераларын, инфрақызыл камераларды немесе 3D жүйелерін пайдаланады. Қолды ұстамайтындықтан, қоғамдық қызметтерге жарамды, бірақ жарыққа, бет бұрыштарына және деректердің ықтимал ауытқуына сезімтал.
– Саусақ ізі: дәл және арзан, тұтынушылық құрылғыларда кеңінен қолданылады. Робототехникада ол авторизация панельдерін ұсынатын роботтарға жарамды, бірақ қатаң санитария немесе жиі кір қолдармен пайдалану үшін онша қолайлы емес.
– Нұрлы қабық/торлы қабық: өте дәл болып келеді. Нұрлы қабық торлы қабыққа қарағанда жиі кездеседі, себебі оны түсіру оңайырақ. Әдетте ол арнайы камераны және белгілі бір түсіру қашықтығын қажет етеді.
– Дауысты тану (дауыс биометриясы): микрофондар мен сигналдарды өңдеуді пайдаланады. Табиғи өзара әрекеттесулер үшін жақсы, бірақ шуылға, ауруға байланысты дауыс өзгерістеріне немесе синтетикалық дауыстармен жасалатын жалған ақпаратқа осал.
– Венаны тану: алақандағы немесе саусақтағы вена үлгілерін оқу үшін жақын инфрақызыл сәулелерді пайдаланады. Оны жалған жасау қиын, бірақ құрылғы салыстырмалы түрде қымбат.
Роботтық жүйелерде биометриялық сенсорлар қауіпсіздікті сақтай отырып, қоршаған ортаны түсінуді қалыптастыру үшін көбінесе LiDAR, ультрадыбыстық, IMU және тереңдік камералары сияқты басқа сенсорлармен біріктіріледі.
Робототехникадағы биометриялық интеграция: қалай жұмыс істейді
Роботтардың биометриялық деректерді тиімді пайдалануы үшін бірнеше жалпы кезеңдерді бөлуге болады:
1. Деректерді алу: сенсор бет-әлпеттің суреттерін, дауысты немесе саусақ ізінің үлгілерін түсіреді.
2. Алдын ала өңдеу: деректер сапасын жақсарту, мысалы, бет-әлпет суреттеріндегі жарықты қалыпқа келтіру немесе дауыстардағы шуды азайту.
3. Ерекшеліктерді бөліп алу: өзгермелі жағдайларға төзімді сипаттамаларды (мысалы, бетке ену) бөліп алу.
4. Сәйкестендіру және шешім қабылдау: жүйе «сәйкес келу» немесе «сәйкес келмеу» туралы шешім қабылдау үшін мүмкіндіктерді дерекқормен салыстырады.
5. Роботтың әрекеті: егер расталса, робот кіруге рұқсат береді, есікті ашады, жеке қызмет көрсетуді бастайды немесе қатысуды тіркейді.
Іс жүзінде, көп адам жиналған ортада жұмыс істейтін роботтар дәлдік деңгейін арттыру және жалған ақпарат жасау қаупін азайту үшін әдетте көп факторлы немесе көп модальды биометрияны, мысалы, бет пен дауыстың тіркесімін пайдаланады.
Әртүрлі салалардағы нақты қолданыстар
1. Қауіпсіздік және кіруді бақылау
Қауіпсіздік роботтары бет-әлпетті немесе көздің қарашығын тану арқылы офицерлердің, қызметкерлердің немесе келушілердің жеке басын патрульдеп, тексере алады. Кеңсе ғимараттарында роботтар «мобильді қауіпсіздік бекеттері» ретінде әрекет ете алады: шектеу қойылған аймақтарға кіруді тексереді, жүйеге кіреді және белгісіз адамдарды анықтаған кезде ескерту жасайды.
2. Қарттарға денсаулық сақтау және күтім жасау
Ауруханаларда немесе қарттар үйлерінде робот көмекшілері бет-әлпетін тексеру арқылы дәрі-дәрмектің дұрыс пациентке берілуін қамтамасыз ете алады. Биометриялық сенсорлар сонымен қатар жекешелендіруге көмектесе алады: роботтар пациенттерді тани алады және олардың сөйлеу мәнеріне, кестелеріне және қалауларына бейімделе алады.
3. Өнеркәсіп және логистика
Зауыттарда бірлескен роботтар (коботтар) рұқсат етілген операторларды тану арқылы қауіпсіз жұмыс істей алады. Биометриялық рұқсат машинаны дұрыс пайдаланбауға жол бермейді және кіру карталарымен салыстырғанда кіру процесін жылдамдатады.
4. Қоғамдық қызметтер және көлік
Әуежайлардағы, теміржол вокзалдарындағы және мемлекеттік мекемелердегі қызмет көрсету роботтары кезектер, билеттерді сұрау және әкімшілік қызметтер үшін жеке басын растауды жеңілдете алады. Дегенмен, бұл сектор ең сезімтал болып табылады, себебі ол мыңдаған адамдардың деректерін қамтиды.
5. Ақылды үйлер және тұтынушы роботтары
Үй роботтары отбасы мүшелерін тани алады, белгілі бір профильдерді белсендіре алады немесе балалардың белгілі бір мүмкіндіктерге қол жеткізуін шектей алады. Робот пайдаланушы кіммен сөйлесіп жатқанын «есінде сақтағандықтан», өзара әрекеттесу табиғи бола түседі.
Қиындықтар: Құпиялылық, бейтараптық және деректер қауіпсіздігі
Артықшылықтарына қарамастан, биометрияны қолдану елемеуге болмайтын қауіптер туғызады.
1. Құпиялылық және келісім
Биометриялық деректер құпия болып табылады. Келісімсіз жинау немесе мақсатынан тыс пайдалану құпиялылықты бұзуы мүмкін. Егер ашықтық болмаса, камералары мен микрофондары бар роботтарды жылжыту «бақылауда» болу сезімін арттыруы мүмкін.
2. Қателік пен дәлдік біркелкі емес
Бетті тану жүйелері оқыту деректерінің теңгерімсіздігіне байланысты топтар арасында дәлдікте айырмашылықтар көрсетуі мүмкін. Бұл мемлекеттік қызметтер мен қауіпсіздікті қамтамасыз ету үшін елеулі салдарға әкеледі.
3. Деректердің ағып кету қаупі
Егер биометриялық үлгі бұзылса, пайдаланушылар құпия сөзін өзгерткендей бет-әлпетін немесе саусақ ізін «ауыстыра» алмайды. Сондықтан, сақтау орны шифрлануы, кіру мүмкіндігі шектелуі және мүмкіндігінше жергілікті (құрылғыда) өңдеуді пайдалану керек.
4. Бұрмалау және қарсылас шабуылдар
Фотосуреттерді, маскаларды, дауыс жазбаларын және тіпті терең жалған мәліметтерді жүйелерді алдау үшін пайдалануға болады. Сондықтан, тіршілікті анықтау қажет — мысалы, жыпылықтауды, тері құрылымын, жарықтың шағылысуын немесе кездейсоқ дауыстық шақыруларды анықтау.
Болашақ: қауіпсіз және адамға бағытталған биометрия
Болашақта робототехниканың үрдістері қауіпсіз, ашық және адамға бағытталған жүйелерге ауысады. Дамудың кейбір маңызды бағыттары:
– Биометриялық деректердің бұлтқа жиі жіберілмеуін қамтамасыз ету үшін шеткі есептеулер, бұл ұстап алу қаупін азайтады.
– Барлық пайдаланушылардың шикі деректерін бір жерде жинамай, модельдерді жақсарту бойынша федеративті оқыту.
– Спуфингке төзімділікті арттыру үшін бірнеше сигналдарды біріктіретін көпмодальды биометрия.
– Деректерді азайту қағидаттарын, мақсатты пайдалануға шектеулерді және бейтараптықты азайту үшін алгоритмдік аудиттерді қоса алғанда, қатаң ережелер мен этикалық стандарттар.
Жабу
Робототехника мен биометриялық сенсор технологиясы – қуатты үйлесім: роботтар адамдарды тани алады, жекелендірілген қызметтерді ұсына алады және көптеген салаларда қауіпсіздік пен тиімділікті жақсарта алады. Дегенмен, биометрияны пайдалану жауапты жүйені жобалаумен – құпиялылықты қорғаумен, деректердің қауіпсіздігін қамтамасыз етумен, бейтараптықты азайтумен және айқын келісімді қамтамасыз етумен теңгерімде болуы керек. Дұрыс тәсілмен биометриялық негізделген роботтар тек күрделі ғана емес, сонымен қатар сенімді және қоғам үшін пайдалы бола алады.
