Como as tecnologias orientadas por IA aumentam a eficiência do controle de passaportes?

Os avanços da inteligência artificial (IA) prometem simplificar as operações em setores como saúde, recursos humanos e comércio, reunindo grandes quantidades de dados para melhor analisar riscos, aprimorar previsões e executar transações muito mais rápido do que os humanos.

O mesmo é válido para o controle de fronteiras e controle de passaportes, onde autoridades e entusiastas da tecnologia promovem a promessa da IA ​​para proteger com mais eficiência e, em algumas situações, com mais segurança as fronteiras internacionais.

O uso de inteligência artificial em áreas de fronteira

As autoridades têm sido rápidas em implementar tecnologias de IA de “fronteiras inteligentes” em seus procedimentos nos últimos anos, sinalizando um possível ponto de inflexão para a capacidade dos governos de monitorar suas fronteiras, principalmente nos Estados Unidos e na União Europeia.

Os sistemas de IA com reconhecimento de fronteiras podem assumir muitas formas, incluindo algoritmos criados para avaliar as expressões emocionais sutis e quase imperceptíveis dos viajantes, autenticação biométrica, reconhecimento de rosto e software de digitalização capaz de distinguir humanos de animais selvagens em áreas de fronteira distantes.

Vários dos programas são baseados em tecnologias de monitoramento que estão de uma forma ou de outra há décadas, mas se tornaram cada vez mais automatizadas a ponto de computadores, em vez de humanos, chegarem a julgamentos precoces sobre perigos potenciais e como os governos devem responder. A inteligência artificial tem o potencial de reforçar esse insight, tornando os instrumentos mais poderosos e capazes de processar e interpretar mais dados do que anteriormente.

No entanto, a rápida implantação dessas inovações, que muitas vezes tem sido mais rápida do que os marcos legislativos e regulatórios que controlam seu uso, criou preocupações com a privacidade e aumentou o monitoramento governamental não apenas de migrantes e turistas, mas de toda a população.

Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento facial tem sido utilizada em aeroportos e outras regiões fronteiriças em todo o mundo. Em 2018, o Aeroporto Internacional de Dubai começou a testar um “túnel inteligente”, que emprega um sistema de 80 câmeras para escanear rostos e íris dos visitantes, permitindo que passageiros pré-verificados autentiquem sua identificação em segundos sem mostrar passaportes ou outros documentos.

Desde então, o sistema cresceu para incluir mais de 120 portões inteligentes localizados em todo o aeroporto. Tecnologia semelhante foi adotada em vários aeroportos nos Estados Unidos e no exterior, oferecendo aos viajantes uma alternativa aos complicados processos de segurança que definem as viagens internacionais contemporâneas.

No entanto, essas tecnologias criam problemas, principalmente em relação à privacidade individual. Os críticos alertam para os perigos da tecnologia se espalhar à medida que os sistemas projetados para áreas de fronteira se infiltram gradualmente na cultura dominante, onde podem ser usados ​​para espionar toda a população.

A China, por exemplo, tem recebido cada vez mais escrutínio por seus sistemas de vigilância e monitoramento, que devem sobreviver à epidemia como parte de sua política de zero COVID contra o coronavírus. Em geral, às vezes não estava claro se os visitantes concordavam em divulgar dados biométricos e outros às autoridades governamentais ou quais direitos as pessoas tinham em sua conexão ainda em evolução com a tecnologia de IA.

Na prática contemporânea, os sistemas de IA são normalmente implantados além dos guardas de fronteira, permitindo que menos pessoas monitorem mais território e rastreiem mais migrantes e outros visitantes em menos tempo e por menos dinheiro do que seria viável.

No entanto, o sistema foi aprimorado e construído para características adicionais, como as tentativas atuais de detectar algoritmicamente turistas infectados com o novo coronavírus que causa o COVID-19, mas não apresentam sintomas.

Compreender como a IA é aplicada nas fronteiras internacionais se tornará mais crucial à medida que esses avanços progridem, pois afeta tanto os residentes quanto os viajantes. Em seguida, examinaremos mais de perto um uso específico de sistemas de inteligência artificial (IA) para controle de passaportes, com ênfase nas ferramentas de detecção que compõem a chamada “fronteira inteligente”.

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Tecnologias de IA no controle de passaportes

As soluções baseadas em inteligência artificial (IA) aumentam a eficácia do controle de passaportes por meio do software Smart ID Engine integrado.

O Smart ID Engine é uma solução completa baseada em IA para digitalização automática de identidade, verificação de documentos e consistência interna de dados de mais de 1810 variedades de identidades de 210 emissores em todo o mundo, que é colocada em portões eletrônicos, e atrasos no controle de passaportes podem se tornar uma memória distante.

Para verificações de fronteira sem contato em voos internacionais, os postos informatizados de controle de passaportes da Sapsan no Aeroporto Internacional de Sheremetyevo SVO (Moscou, Rússia) foram equipados com o software de inteligência artificial Smart Engines. Ao diminuir a segurança manual e as verificações de identidade, um processo de automação pode melhorar consideravelmente a produtividade dos guardas de fronteira. O software avançado com inteligência artificial elimina vulnerabilidades de segurança e garante segurança total para viajantes e sistemas de proteção de fronteiras aeroportuárias.

ASPK “Sapsan” é um complexo de tecnologia e hardware de alta tecnologia construído com componentes russos e locais. O sistema destina-se a realizar verificações de passaporte completamente automáticas de viajantes que cruzam a fronteira do estado da Federação Russa, incluindo a correspondência de dados biométricos registrados no passaporte com as informações biométricas do proprietário.

As informações do passaporte são digitalizadas usando a tecnologia OCR, permitindo otimizar o procedimento de verificação de documentos. Como uma foto de processamento de IA mais simples (remoção de fundo, correção, etc.) para documentos online em diferentes serviços.

Tanto os passageiros quanto os sistemas de controle de fronteira do aeroporto são totalmente seguros ao usar tecnologias avançadas baseadas em IA. Essa tecnologia auxilia os agentes de fronteira a cumprirem requisitos regulatórios severos, ao mesmo tempo em que cumprem os protocolos de segurança nacionais e internacionais (GDPR, CCPA e outros). O SDK não salva ou transporta dados ou imagens para Smart Engines ou empresas terceirizadas para processamento. O processamento ocorre na RAM local dos e-gates e não envolve conectividade com a Internet.

A GazIntekh criou o sistema de controle de passaporte eletrônico Sapsan, que inclui um recurso de reconhecimento de texto alimentado por Smart Engines. Atualmente, o Terminal C possui 20 cabines informatizadas de controle de passaportes Sapsan, 10 para embarque e 10 para chegada. Os residentes da Federação Russa com 18 anos ou mais que possuam passaportes estrangeiros da 75ª série e superiores com marcação biométrica são elegíveis para usá-los.

O Sapsan, que utiliza algoritmos de identificação biométrica de ponta e equipamentos de alta tecnologia, acelera o processo de controle de passageiros, tornando-o mais fácil e inteligível para os moradores. Isso, por sua vez, diminui drasticamente o tempo de espera na fronteira, proporcionando excelente segurança.

“Com a crescente demanda mundial por controle de fronteiras, o tempo é mais crítico do que nunca: ninguém pode correr o risco de perder um voo, mas todos querem passar pelos controles de fronteira com segurança”, conforme bem explicado pelo CEO da PhotoBooth.online.

A satisfação dos passageiros cresceu dramaticamente, de acordo com as autoridades da SVO, desde a instalação de portões computadorizados com software orientado por IA. Nas verificações de fronteira, o rendimento mais do que quadruplicou.

Os portões digitais de passaporte também serão estendidos para uso em aeroportos, conforme previsto, em um esforço para aumentar significativamente a eficiência do serviço de guarda de fronteira, minimizando o reconhecimento manual e as verificações de segurança.

Olhando maior: aproveitando dados multivariados e modelos de seletividade baseados em IA para fortalecer a aplicação da lei

A quantidade e a produção de dados estão aumentando exponencialmente como resultado da digitalização global, que também está causando um aumento na demanda por dados em geral. Um fluxo interminável de informações composto de bytes incontáveis ​​é produzido por bilhões de entidades públicas e privadas.

A revolução dos dados trouxe benefícios e problemas nunca antes vistos para as Alfândegas. Eles precisam simular fraudes de IA usando ecossistemas de dados multidimensionais de última geração para entender o valor excepcional dessa nova realidade. Como resultado, eles poderão se beneficiar totalmente da chamada verificação digital.

Um componente fundamental das capacidades de fiscalização é o aumento da seletividade e, como tal, deve passar pela mesma quantidade de modernização e inovação que outros aspectos dos procedimentos e processos aduaneiros. No entanto, a seleção está firmemente enraizada no passado distante, realisticamente falando.

A análise preditiva emprega técnicas de modelagem matemática para compreender o futuro, fornecendo resultados potenciais na situação ideal. No entanto, o calibre e o volume de dados usados ​​determinam quão bem as previsões podem ser feitas e a fraude pode ser detectada. Os modelos ficam distorcidos quando há falta de dados confiáveis.

Do ponto de vista prático, o paradoxo da seletividade é o seguinte:

1. Os requisitos de seletividade são limitados ao conhecimento prévio sobre um único evento mensurável, uma vez que os modelos analíticos preditivos agora em uso para permitir a seletividade são construídos principalmente a partir de dados simples e unidimensionais.
2. Portanto, a simulação é baseada principalmente em dados incompletos (dados transacionais internos e históricos).
3. Quando os modelos analíticos permanecem “estáticos”, os dados subjacentes mudam e se adaptam ao longo do tempo, mas os modelos não levam em consideração as mudanças que acompanham os dados. Isso resulta em “distorção de dados”, o que é um problema.

Os modelos distorcidos geralmente fornecem resultados desfavoráveis ​​para as alfândegas: um alto número de falsos positivos ou um baixo nível de detecção de fraudes.

É importante observar que informações sobre transações e/ou apreensões fora do país podem ocasionalmente ser disponibilizadas por meio de acordos de compartilhamento de dados domésticos ou privados; no entanto, isso é mais uma exceção do que uma regra e normalmente não é suficiente para inclinar a balança.

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Conclusão

Os sistemas de IA agora são utilizados como um complemento aos guardas de fronteira, permitindo que menos humanos supervisionem mais áreas e escaneiem mais migrantes e outros passageiros em menos período e por um custo menor do que seria viável.

No entanto, o sistema progrediu e foi adaptado para acomodar características adicionais, como tentativas recentes de detectar algoritmicamente passageiros assintomáticos infectados com o novo coronavírus que causa o COVID-19.

Compreender como a IA é empregada nas fronteiras internacionais se tornará cada vez mais crucial à medida que essas tecnologias evoluem, pois seu uso afeta não apenas os passageiros, mas também os habitantes.