Škole diljem SAD-a sve više usvajaju tehnologije umjetne inteligencije kako bi, pojačale sigurnosne mjere u svijetlu čestih i tragičnih događaja.
Da bi se proaktivno spriječilo nasilje, problem koji tehnologija nastoji riješiti je rano otkrivanje vatrenog oružja na školskom terenu.
Nekoliko AI tehnoloških rješenja već se nudi i daje nadu da se nešto može učiniti. ZeroEyes se, primjerice, integrira s postojećim sigurnosnim kamerama za praćenje video feedova u stvarnom vremenu.
Ako se otkrije oružje, sustav šalje slike operativnom centru s osobljem gdje obučeni stručnjaci provjeravaju prijetnju prije nego što obavijeste lokalne vlasti i školske službenike. Ovim se postupkom nastoji smanjiti sve češće lažne alarme u školama.
Drugo rješenje uključuje AI sustav Iterate.ai, koji se takodjer može integrirati s postojećim kamerama za otkrivanje različitog oružja i slanje automatskih upozorenja. Sustav je predstavljen na CES-u ove godine.
Omnilert ima drugačiji pristup, fokusirajući se na prepoznavanje oružja prije nego ono uđe u školske zgrade, prenosi Bug.
Ovi AI sustavi nude više od pukog otkrivanja vatrenog oružja. Mnogi su dizajnirani za prepoznavanje djelomično skrivenog oružja, pa čak i drugih potencijalnih prijetnji poput noževa i prsluka od kevlara. Osim toga, dizajnirani su za integraciju s postojećom sigurnosnom infrastrukturom, poboljšavajući njezine ukupne mogućnosti.
Iako umjetna inteligencija nudi obećavajući napredak u sigurnosti škola, to je samo dio mogućeg potpunog rješenja i nadilazi tehnologiju. Potpuna učinkovitost ovih sustava je još uvijek upitna jer i oni proizvode lažne alarme i propuštaju detekciju.
Uz to, ovi sustavi donose potencijalne nove probleme, na primjer, kako zaštiti privatnost učenika i osoblja jer koriste tehnologije prepoznavanje lica.
Trošak implementacije je još jedna prepreka. Implementacija ovih sustava može biti skupa, iako su neki, poput ponude Iterate.ai-ja, besplatni.
Kao i u mnogim zemljama, i američke škole su podfinancirane te moraju odvagnuti ovakva ulaganja i tekuće operativne troškove u odnosu na potencijalne koristi.
