Gerard Figols begynte i Panasonic i 2007 og ledet arbeidet med å skille ut og etablere I-Pro i EMEA-regionen i 2021. Siden da har hans rolle utviklet seg fra regionalt til globalt ansvar, og han er nå Chief Operating Officer.

Kan du forklare hva intelligent edge-basert videoovervåking innebærer?
– Det betyr at kameraet selv kan behandle og analysere videodata i sanntid. Og det er viktig. Det handler altså om å analysere data direkte der den oppstår. Dette skiller seg markant fra tradisjonelle systemer, hvor videoen sendes til en server eller en skyplattform for behandling. «Edge computing» øker ikke bare hastigheten og skalerbarheten, men reduserer også energiforbruket og behovet for omfattende infrastruktur. I tillegg forbedres personvernet, siden mindre persondata må sendes til sentrale systemer – noe som gjør det enklere å følge GDPR.

Hva er den største forskjellen sammenlignet med tradisjonelle systemer?
– I tradisjonelle løsninger kreves det ofte mye båndbredde og kraftige «backend»-systemer. Ofte kan responstiden forsinkes fordi det er en forsinkelse mellom at data sendes og analyseres. Med edge-baserte systemer, som de I-Pro utvikler, skjer alle AI-applikasjoner og prosesser direkte i kameraet takket være en kraftig AI-prosessor. Det muliggjør sanntidsvarsler og tiltak – raskere, sikrere og mer effektivt. Vi ser det som et skifte fra passive til proaktive enheter.

Videoanalysen blir bedre?
– Ja, når man analyserer data direkte i kameraet, jobber man med rådata. Det gjør analysen mer presis, fordi videoen ikke er komprimert. Ved komprimering mister man alltid noe. Å sende all denne dataen til en server for å behandle materiale fra mange enheter samtidig ville vært både tungt og kostbart. Ekstra viktig er at ved å analysere dataen direkte i kameraet, kan vi sende kun metadata – altså den viktigste informasjonen – i stedet for hele videostrømmen. Det gjør at både systemet og operatøren kan fokusere på det som er relevant og ta raskere og bedre beslutninger.

Hvilke andre fordeler har edge-baserte systemer?
– De gjør systemene raskere, mer skalerbare og mer brukervennlige – samtidig som de gir bedre personvern og muliggjør etisk bruk av AI. Vi er stolte over å være de første i den fysiske sikkerhetsbransjen som har oppnådd ISO/IEC 42001-sertifisering, som sikrer at teknologien vår styres etisk helt fra designstadiet. «Edge computing» gir dessuten kundene større fleksibilitet, ettersom de kan skalere opp fra noen få til tusenvis av enheter uten å måtte investere i omfattende serverkapasitet.

Hvordan integreres AI og maskinlæring i deres edge-baserte enheter?
– Vi integrerer «deep learning»-AI direkte i kameraet ved hjelp av en kraftig innebygd AI-prosessor. Det betyr at kameraet kan gjøre mer enn å bare ta opp video – det kan forstå hva det ser. Våre kameraer kan for eksempel oppdage og klassifisere opptil 98 forskjellige attributter – flest i bransjen. Brukerne kan dessuten tilpasse kameraet etter sine egne behov, slik at de kan trene det til å gjenkjenne spesifikke objekter eller atferd som er viktige for dem.

Hvordan fungerer det?
– Det fantastiske med denne typen trening er at den er enkel å utføre. Takket være vår unike funksjon for «on site»-læring kan kunden selv gjøre det – og det tar bare noen minutter. Kameraet husker hva det har lært og blir bedre over tid. Algoritmen oppdateres kontinuerlig for å sikre at treffsikkerheten stadig forbedres. Kort sagt forvandler vi kameraet til en smart, lærende enhet. Det forstår hva som skjer og hjelper operatørene med å ta raskere og bedre beslutninger.

Hvilken type videoanalyse kan kameraene levere direkte på stedet?
– I-Pros AI-analyse tilbyr blant annet funksjoner som AI-basert bevegelsesdeteksjon, hastighetsmåling, lydklassifisering – for eksempel identifisering av skudd eller knust glass – samt person- og beleggstelling. Alle disse funksjonene er serverfrie, kostnadsfrie og hjelper kundene med å ta raskere beslutninger. Dette er særlig verdifullt i miljøer med høy aktivitet, som flyplasser, arenaer, arrangementslokaler og butikker, hvor både hurtighet og presisjon er avgjørende.

Finnes det noen funksjoner som sluttbrukerne etterspør spesielt nå?
– Det varierer mye, men vi ser en tydelig trend mot operativ effektivitet. Tidligere var fokuset primært på sikkerhet, men i dag brukes kameraer i stadig større grad også utenfor sikkerhetsområdet – i sammenhenger der videoanalyse kan bidra til å forbedre driften. Det avhenger imidlertid mye av kunden og bransjen. Derfor tror vi sterkt på en åpen plattform.

Vi tilbyr vår egen analysefunksjonalitet kostnadsfritt, men har også en åpen plattform som gjør det mulig for utviklere å integrere sine egne applikasjoner i våre kameraer. I tillegg støtter vi Docker-containermiljøer, som gir utviklere fleksibilitet til raskt og effektivt å implementere skreddersydde AI-løsninger.

Hvilke bransjer utvikler seg raskest innen intelligent edge-basert overvåking – og hvorfor?
– Det er flere sektorer, men hvis jeg skal nevne noen, så er det detaljhandel, transport, offentlig sikkerhet og kritisk infrastruktur. Hovedårsaken er at disse bransjene krever respons i sanntid. Innen detaljhandel brukes teknologien til å oppdage tyveri, følge kundeadferd og optimalisere butikkoppsett. Innen transport hjelper edge-enheter med å overvåke trafikk, identifisere kø eller mistenkelig aktivitet, samt forbedre sikkerheten og opplevelsen for reisende. Sykehus bruker vår «on site»-AI-læring til å oppdage når ambulanser ankommer og automatisk åpne porter. Smarte byer og infrastrukturprosjekter drar også nytte av edge-teknologi, fordi de trenger systemer som er skalerbare, personvernvennlige og effektive.

Kan eksisterende videoovervåkingssystemer oppgraderes til AI uten å bytte ut alle kameraene?
– Ja, det er et veldig vanlig spørsmål etter at vi lanserte våre første AI-kameraer. Med vår AI Processing Relay Application trenger ikke ikke-AI-kameraer å byttes ut, men kan i stedet bli smarte. Denne applikasjonen er tilgjengelig for kameraer i vår X-serie og kan legge til AI-funksjoner til ikke-AI-kameraer. Faktisk kan hver X-serie-enhet oppgradere opptil tre ekstra ikke-AI-kameraer – også fra andre produsenter. Det gir kundene en trinnvis og kostnadseffektiv oppgradering der eksisterende investeringer bevares, samtidig som kraftige AI-funksjoner som kjøretøyklassifisering, innbruddsdeteksjon eller «scene change»-deteksjon legges til.

Vi tilbyr også verktøy som I-Pro Active Guard, som fungerer sammen med ledende VMS-systemer og lar operatører raskt søke i video ved hjelp av AI-genererte metadata – noe som gjør eldre systemer smartere og mer effektive.

Til slutt – hvilke trender vil forme neste generasjon intelligente overvåkingsløsninger?
– En av de mest spennende trendene vi ser, er generativ AI. Frem til nå har AI innen overvåking hovedsakelig handlet om deteksjon og klassifisering, som å identifisere mennesker, kjøretøy og atferd. Men med generativ AI går vi inn i en ny æra der AI kan hjelpe oss å forstå komplekse situasjoner, simulere mulige scenarier og forbedre systemets ytelse og nøyaktighet under trening.

I-Pro utforsker hvordan generativ AI kan støtte hendelsesrekonstruksjon, prediktiv analyse og til og med hjelpe operatører ved å oppsummere store mengder video til meningsfulle innsikter. Dette kan ytterligere akselerere beslutningstaking i sanntid.

Fremover vil vi ikke lenger se på I-Pro-kameraer bare som kameraer, men som AI-agenter. De vil ha evnen til å se, lytte og forstå hva som skjer. Og det er avgjørende at disse AI-agentene kontinuerlig trenes og utvikles, noe som betyr at algoritmene deres blir stadig smartere og smartere.