Todos estamos familiarizados con los procedimientos de seguridad en estadios deportivos, parques de atracciones y otros lugares grandes. Espera en la fila, luego camina a través de un detector de metales y entrega su bolso a un guardia de seguridad, que rápidamente revisa su contenido con una linterna antes de devolvérselo.
“¿Y si hubiera una mejor manera?”, Dice Lisa Dolev.
Dolev, veterano de la fuerza aérea israelí y consultor de seguridad especializado en atentados suicidas, quería crear un mejor escáner de seguridad durante años. Pero ver imágenes de los ataques terroristas de Madrid en 2004 la empujó a la acción. Esa noche, se sentó y dibujó un boceto de un nuevo tipo de máquina de seguridad.
Ese boceto se convirtió en la solución Qylatron Entry Experience, una tecnología que, según Dolev, puede proporcionar una detección de seguridad más rápida, fácil y precisa. El Qylatron se utiliza actualmente de forma diaria limitada en el estadio Levi's en San Francisco. El Laboratorio de Seguridad de Transporte del Departamento de Seguridad Nacional de los Estados Unidos también está considerando el sistema para una variedad de puntos de control de seguridad, incluso en los aeropuertos.
El Qylatron parece una colmena de abejas futurista, con múltiples cajas hexagonales apiladas una encima de la otra. Un usuario coloca su boleto en la ranura de boletos de la máquina, que abre una puerta a una de las cápsulas. Luego la persona coloca una bolsa adentro y la puerta se cierra. Dentro de la máquina, varios sensores escanean la bolsa en busca de armas y otros artículos prohibidos. Si se determina que la bolsa es segura, la puerta se desbloquea. Si no, se activa una alarma para comenzar un procedimiento de seguridad.
Dolev es cauteloso sobre los detalles de cómo funciona el escaneo. "Estamos en seguridad", dice ella. Pero ella puede decir que las máquinas usan una combinación de rayos X de visión múltiple, sensores químicos e inteligencia artificial.
El componente de inteligencia artificial es, quizás, el aspecto más singular del Qylatron. El algoritmo de la máquina le permite "aprender" sobre diferentes objetos, lo que lo hace mejor para distinguir las amenazas de los elementos comunes. Por ejemplo, un Qylatron en una ciudad lluviosa puede aprender rápidamente la forma de un paraguas.
El Qylatron también puede comunicarse con máquinas "pares" en todo el mundo para mejorar su aprendizaje. Los pares pueden incluir sistemas de seguridad de aeropuertos o escáneres de seguridad de metro, básicamente, cualquier máquina que tenga un propósito similar y esté trabajando para detectar amenazas similares.
La inteligencia del Qylatron le permite personalizarse según su sede. Un Qylatron en un parque de diversiones podría aprender a detectar comidas de picnic y permitirles pasar sin obstáculos, mientras que una máquina en un lugar de conciertos sin alcohol podría aprender rápidamente la firma del vodka escondido en una botella de Coca-Cola Light.
Al escanear los tickets de los clientes, las máquinas también pueden personalizar su enfoque en función de identidades conocidas. Un VIP puede recibir un mensaje especial de bienvenida en la pantalla externa de la máquina. Un cocinero que ha venido a cocinar a un local puede traer cuchillos, mientras que los mismos cuchillos en la bolsa de otro huésped provocarían una alerta de seguridad.
"Cada máquina necesita tener un algoritmo diferente", dice Dolev. "Se especializa y aprende para el lugar".
El sistema puede procesar a 600 personas por hora, cinco a la vez, y solo necesita cuatro operadores humanos.
La creación del Qylatron tomó siete años de investigación y "un ejército" de ingenieros (químicos, mecánicos, eléctricos e industriales), así como diseñadores, comercializadores y más. Qylatron es el producto insignia de Qylur Intelligent Systems, la compañía de seguridad de Dolev con sede en San Francisco.
El nombre Qylatron puede sonar como algo de un episodio de Star Trek. Pero en realidad fue inspirado por la naturaleza. "Qylur" es un eco sónico del lunar de nariz estrellada ( Condylura cristata ). Los lunares con nariz de estrella, aunque ciegos, pueden tomar decisiones rápidas gracias a los miles de receptores sensoriales en sus hocicos.
Dolev dice que la tecnología Qylur puede tener otras aplicaciones además de la seguridad, como la agricultura o el diagnóstico médico. La clave es la forma en que la tecnología utiliza datos sensoriales en combinación con inteligencia artificial para tomar decisiones rápidas sobre cómo proceder con una tarea específica.
"Eso es lo que quiero decir con máquinas inteligentes", dice Dolev. "Máquinas que toman decisiones críticas y cambian decisiones".
