Neuen KI-gestützte Zugangsberechtigungen sollen den Datenschutz und Betriebssicherheit in Industrien, speziell an Maschinen verbessern. (Symbolbild) (Bild: Dalle / OpenAI)
Neulich war ich in einem Discounter und suchte dort – nach Kinderwunsch – die Toilette auf. Beim Verlassen des Raums fiel mir ein Spiegel ins Auge, auf dem geschrieben stand "So sieht dich der Kunde". Ergänzt um eine Erinnerung, ein Lächeln aufzusetzen. Einen (deutlichen) Schritt weiter, geht die japanische Supermarktkette Aeon. Diese hat ein KI-System namens "Mr. Smile" eingeführt, das die Freundlichkeit der Mitarbeiter durch die Analyse von Gesichtsausdrücken und Stimmmodulation bewertet. Entwickelt von InstaVR, wurde das System in über 240 Geschäften in Japan implementiert. Nach einer dreimonatigen Testphase in acht Filialen stieg die Zahl der lächelnden Mitarbeiter um das 1,6-Fache. Ziel ist es, das Serviceverhalten zu standardisieren und die Kundenzufriedenheit zu maximieren.
Unabhängig davon, hat nun Aitad einen Embedded-KI-Sensor entwickelt, der ähnliches leisten soll – allerdings in der Industrie, genauer gesagt, für Zugangssysteme an Maschinen.
Die Frage, wer Zugang zu bestimmten Maschinen und Anlagen hat, gewinnt angesichts steigender Automatisierung und wachsender Sicherheitsanforderungen zunehmend an Bedeutung. Traditionelle Methoden wie Zugangscodes oder RFID-Karten erweisen sich oft als anfällig für Manipulation und Missbrauch. Eine neue Alternative ist die Gesichtsunterscheidung mittels Künstlicher Intelligenz (KI), die nicht nur den Datenschutz verbessert, sondern auch die Arbeitssicherheit erhöht.
Was unterscheidet Identifikation von Unterscheidung?
Vorab klären wir noch die Unterschiede zwischen Identifikation und Unterscheidung: Während viele Systeme auf Gesichtserkennung zur vollständigen Identifikation setzen, geht es bei der Gesichtsunterscheidung um eine vereinfachte und datenschutzfreundlichere Lösung. Statt die genaue Identität einer Person zu ermitteln, genügt es, festzustellen, ob eine Person berechtigt ist, eine Maschine zu bedienen. Dies verringert die Anforderungen an Rechenkapazitäten und eliminiert die Notwendigkeit einer Internetverbindung, was das System sicherer und kosteneffizienter macht.
Wie funktioniert die Embedded-KI-Technologie zur Gesichtsunterscheidung?
Embedded-KI-Systeme arbeiten lokal auf der Maschine und erfordern keine externe Netzwerkanbindung. Ein Sensor, der mittels Infrarot-Technologie unabhängig von den Lichtverhältnissen präzise 3D-Bilder aufnimmt, analysiert die Gesichtsmuster mit integrierten KI-Algorithmen. Die relevanten Merkmale, wie beispielsweise die Position von Augen und Nase, werden extrahiert und mit gespeicherten Mustern abgeglichen, um die Person zu unterscheiden. Findet das System eine Übereinstimmung, wird der Zugang zur Maschine gewährt.
Diese Vorteile bieten lokal verarbeitete Daten
Der große Vorteil der Embedded-KI-Technologie liegt in der lokalen Verarbeitung der Daten. Die biometrischen Informationen verlassen zu keinem Zeitpunkt die Maschine, wodurch sowohl Sicherheits- als auch Datenschutzrisiken minimiert werden. Dies ist besonders in sicherheitskritischen Umgebungen von Vorteil, in denen ein Internetanschluss nicht vorhanden oder unerwünscht ist. Durch die lokale Speicherung bleibt die Kontrolle über die Daten vollständig in den Händen des Unternehmens.
Kein gutes KI-System ohne richtiges Training
Das Einlernen eines neuen Nutzers ist denkbar einfach und dauert laut dem Unternehmen nur wenige Minuten. Ähnlich wie bei der Gesichtserkennung auf einem Smartphone blickt der Nutzer mehrfach in den Sensor, um das System zu trainieren. Dabei werden abstrakte Muster erstellt, die keinen Rückschluss auf das tatsächliche Gesicht zulassen, was den Datenschutz erhöht. Der gesamte Vorgang wird lokal durchgeführt, und technische Maßnahmen verhindern das unberechtigte Auslesen der gespeicherten Muster.
Was kostet der KI-Sensor?
Die Kosten für einen individuellen KI-Sensor variieren je nach den Anforderungen des Unternehmens und liegen zwischen 100 und 1.500 Euro. Der Preis hängt von Faktoren wie Funktionsumfang, Schnittstellen und Einbaubedingungen ab. Diese maßgeschneiderten Lösungen sollen eine effiziente und wirtschaftliche Möglichkeit bieten, Maschinenzugänge sicher zu gestalten, ohne auf aufwendige externe Infrastrukturen angewiesen zu sein.
Der Autor: Dr. Martin Large
Aus dem Schoß einer Lehrerfamilie entsprungen (Vater, Großvater, Bruder und Onkel), war es Martin Large schon immer ein Anliegen, Wissen an andere aufzubereiten und zu vermitteln. Ob in der Schule oder im (Biologie)-Studium, er versuchte immer, seine Mitmenschen mitzunehmen und ihr Leben angenehmer zu gestalten. Diese Leidenschaft kann er nun als Redakteur ausleben. Zudem kümmert er sich um die Themen SEO und alles was dazu gehört bei all-electronics.de.