生物識別安全性在相當長(cháng)的一段時(shí)間內一直是一個(gè)兩極分化的主題。使用生物識別技術(shù)為進(jìn)入高度敏感區域的員工提供訪(fǎng)問(wèn)和許可是沒(méi)有問(wèn)題的，但使用面部身份驗證作為跟蹤數據中心周?chē)藛T的一種方式可能有點(diǎn)侵犯隱私。人工智能使 3D 傳感器和圖像識別比以往任何時(shí)候都更快、更容易、更準確。這使得數據中心附近毫無(wú)戒心的人成為技術(shù)進(jìn)步的受害者。

人工智能與 3D 傳感的進(jìn)步

3D 傳感器以及人工智能的使用一直是一項令人興奮的創(chuàng )新，并且不斷變得更好。3D 傳感器也有助于推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)的使用。這些傳感器正在幫助人工智能提供一種方式，不僅可以通過(guò)聽(tīng)覺(jué)進(jìn)行交流，還可以通過(guò)視覺(jué)設備進(jìn)行交流。

這些技術(shù)相互促進(jìn)。3D 傳感器正在徹底改變人工智能行業(yè)和技術(shù)的其他方面，包括虛擬現實(shí)和增強現實(shí)。3D傳感器幫助人工智能同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)不同地方的不同感官輸入。使用紅外線(xiàn)，人工智能還可以看到熱量變化來(lái)分類(lèi)不同的物體。3D 傳感器還可以幫助人工智能利用超聲波聽(tīng)力來(lái)收聽(tīng)裸耳難以聽(tīng)到的頻率。

未來(lái)數據中心將更多地依賴(lài)生物識別安全

生物識別安全在包括數據中心行業(yè)在內的許多不同行業(yè)中變得越來(lái)越流行。生物識別技術(shù)使用諸如指紋、虹膜、面部特征以及手指和手掌中的靜脈等標識符來(lái)識別該人是否被授權進(jìn)入。

生物識別安全的好處是顯而易見(jiàn)的。生物識別技術(shù)有助于從根本上加強安全性。偽造鑰匙或門(mén)禁卡比偽造任何一個(gè)生物識別標識符要容易得多。指紋、虹膜和面部特征可以被偽造，但專(zhuān)業(yè)犯罪分子需要做更多的工作。

生物識別安全也有助于方便。忘記鑰匙或門(mén)禁卡可能偶爾會(huì )發(fā)生，但在生物識別安全系統到位的情況下不會(huì )發(fā)生這種情況。授權用戶(hù)將始終擁有其訪(fǎng)問(wèn)標識符。離開(kāi)家幾乎不可能沒(méi)有指紋、眼睛或臉。生物識別安全系統不僅加強了安全性，而且提高了授權用戶(hù)的便利性。

人工智能在數據中心的使用

人工智能的進(jìn)步正在徹底改變許多不同的行業(yè)。使用機器學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)等過(guò)程，我們的許多日常機器正在成為智能機器。醫療保健、電信、管理和金融行業(yè)等都在其日常運營(yíng)中使用人工智能。

人工智能也被部署在數據中心運營(yíng)中。數據中心正在幫助提高性能，同時(shí)幫助降低成本。對于數據中心運營(yíng)，人工智能可用于比以往更快、更有效地存儲、處理和分析數據。人工智能幫助數據中心運營(yíng)的主要方式之一是幫助節約能源。在人工智能的幫助下，谷歌表示已將數據中心運營(yíng)的能耗降低了 40%。這是通過(guò)評估冷卻設備、分析溫度等來(lái)完成的。

它還通過(guò)幫助預測和防止停電來(lái)幫助減少停機時(shí)間。人工智能優(yōu)化了工作負載，提高了安全性，并將幫助更多地使用自動(dòng)化。

什么是通用人工智能？

盡管我們在人工智能、機器學(xué)習和自動(dòng)化的使用方面看到了許多有希望的進(jìn)步，但我們距離流行文化和科幻小說(shuō)一直描繪的自動(dòng)化類(lèi)型還很遙遠。數據中心運營(yíng)的許多不同方面仍然需要數據中心經(jīng)理。

人工智能和通用人工智能之間的區別在于，人工智能可以被預先編程來(lái)完成人類(lèi)所做的任務(wù)，但效率更高。通用人工智能應該和人類(lèi)一樣聰明。我們當前的人工智能已經(jīng)可以使用機器學(xué)習作為學(xué)習模式的一種方式，因此可以根據這些模式做出決策。但我們距離僅僅使用人工智能機器人來(lái)完成人類(lèi)的所有工作還很遙遠。

人工智能驅動(dòng)的面部識別安全

我們可能沒(méi)有我們長(cháng)期以來(lái)在電視和電影中看到的那種人工智能，但包括數據中心在內的許多行業(yè)都從這項技術(shù)中看到了許多好處。在大流行期間，人工智能驅動(dòng)的面部識別安全對許多操作至關(guān)重要。面部識別減少了數據中心訪(fǎng)問(wèn)者觸摸安全墊的需要，也減少了訪(fǎng)問(wèn)者與安全人員進(jìn)行物理交互的需要。

在當前大流行期間，面部識別的缺點(diǎn)之一是能夠通過(guò)面罩讀取面部特征。游客在檢查時(shí)仍需摘下口罩。通過(guò)包含另一個(gè)身份驗證因素來(lái)解決此問(wèn)題的最佳方法之一。智能徽章和指紋掃描儀等多因素身份驗證將成為安全性的重要補充，盡管在大流行期間最有意義的是語(yǔ)音識別。訪(fǎng)客不必接觸任何東西，而且與任何安保人員的接觸也更少。

所有這些技術(shù)在很多方面都有幫助，但大流行也揭示了它的一些不足之處。在人工智能和面部識別方面仍有改進(jìn)的空間（你可能會(huì )注意到，當你戴著(zhù)口罩試圖在公共場(chǎng)合解鎖手機時(shí)）。

結論

不可否認，人工智能、機器學(xué)習、3D 傳感和生物識別掃描等技術(shù)使我們的一些日常任務(wù)變得更加方便和高效。而我們只是處于這些技術(shù)可能發(fā)展的起點(diǎn)。數據中心行業(yè)應該采用這些技術(shù)并從中受益。