No contexto do controle de acesso, dispositivos integrados também conhecidos como controladores autônomos ou periféricos estão localizados próximos a pontos de acesso, como portas ou portões, para processar autenticação, gerenciar permissões de acesso e tomar decisões em tempo real no ponto de entrada. Nos locais onde é necessária a presença permanente de uma pessoa para conceder o acesso, os dispositivos periféricos são preferíveis aos sistemas tradicionais de controlo de acesso.
Esses dispositivos são econômicos, fáceis de instalar em qualquer lugar e podem ser expandidos com base nas necessidades organizacionais. Os dispositivos periféricos são utilizados em diversos locais, desde pequenas e médias empresas, até empresas onde o serviço de controle de acesso é essencial 24 horas por dia, 7 dias por semana.
No entanto, os dispositivos de ponta são pequenos, de baixo consumo de energia e de baixo custo e, à medida que a adoção de IA (Inteligência Artificial) aumenta na indústria de segurança, os dispositivos de ponta exigem tecnologias de hardware e software mais avançadas para apoiar a implementação de algoritmos com IA.
Edge AI refere-se à implementação de algoritmos com técnicas de aprendizado profundo e sua execução diretamente em dispositivos de ponta. Portanto, é crucial otimizar e agilizar o algoritmo de IA para implantação em dispositivos de ponta, devido aos seus recursos limitados, como memória, armazenamento e poder de processamento. A execução e o treinamento de algoritmos deste tipo requerem grandes conjuntos de dados e altas especificações de hardware, uma vez que esses algoritmos precisam aprender com uma grande quantidade de dados e assim realizar cálculos cada vez mais complexos.
Algoritmos de IA baseados em NPU (Unidade de Processamento Neural) em dispositivos embarcados
Ao integrar IA e edge computing, a empresa desenvolveu dispositivos com esta tecnologia de alto desempenho. Suprema adotou um processador de IA altamente avançado com NPU (unidade de processamento neural). A NPU foi projetada para executar algoritmos de IA com maior eficiência e desempenho em comparação com a GPU (Unidade de Processamento Gráfico) tradicional.
A NPU pode processar cargas de trabalho de IA mais rapidamente e consumir menos energia, tornando-a ideal para aplicações em dispositivos de alto desempenho para o setor de segurança, onde o processamento em tempo real é crucial. Uma característica notável da tecnologia de IA da Suprema é a sua capacidade de criar motores de IA leves, capazes de lidar eficientemente com grandes conjuntos de dados, evitando o sobreaquecimento e a lentidão do hardware. O modelo otimizado de processamento de dados da Suprema, conhecido como fórmula de quantização, desempenha um papel crítico na redução do tamanho do modelo e da quantidade operacional.
Isto não só melhora a eficiência do modelo, mas também fortalece o desempenho do hardware. A solução de reconhecimento de impressão digital, BioStation 2a, e a solução de autenticação facial, BioStation 3, podem executar um algoritmo de IA e processar a autenticação localmente sem nenhum problema.
O que diferencia a Suprema é a sua capacidade de desenvolver um algoritmo de IA baseado em aprendizagem profunda para reconhecimento biométrico.
A integração da IA é particularmente vantajosa em sistemas de controlo de acesso baseados em biometria, onde analisa dados biométricos com maior precisão. A Inteligência Artificial pode identificar padrões e características distintas que podem ser difíceis de discernir pelos algoritmos tradicionais, levando a uma maior precisão de reconhecimento.
Além disso, pode incorporar feedback de erros passados para melhorar seus algoritmos, levando a um melhor desempenho geral. Aproveitando mais de duas décadas de ampla experiência no setor de biometria e controle de acesso, a Suprema tem a capacidade de treinar em vastos conjuntos de dados para aprendizado profundo. Suprema também se destaca pela superioridade técnica ao oferecer o desempenho de reconhecimento biométrico mais preciso e rápido por meio de um algoritmo de IA baseado em aprendizado profundo e dados de treinamento constante.
