Industri teknologi pengawasan saat ini sedang menjadi sorotan, namun bukan karena alasan terbaiknya. Dengan kontroversi seputar Imigrasi dan Penegakan Bea Cukai AS memanfaatkan jaringan kamera Flock untuk mengawasi orang, dan pembuat kamera rumah Ring menarik kritik untuk membangun fitur-fitur baru yang memungkinkan penegak hukum meminta pemilik rumah untuk merekam lingkungan mereka, saat ini terdapat perdebatan luas seputar keselamatan, privasi, dan siapa yang boleh mengawasi siapa.
Namun kontroversi tidak menghapuskan pasar, dan perbaikan model bahasa visi yang berkelanjutan hanya akan memberikan angin segar bagi perusahaan dalam membangun cara-cara baru untuk membantu perusahaan memantau apa yang terjadi di lingkungan mereka.
Menurut Matan Goldner, salah satu pendiri dan CEO startup pengawasan video konturetika seputar topik ini cukup penting sehingga menurutnya perusahaannya cukup pilih-pilih tentang klien mana yang akan dijual. Hal ini mungkin tidak masuk akal secara bisnis bagi sebuah startup yang baru berumur dua tahun, namun Goldner mengatakan ia mampu melakukan hal ini karena Conntour telah memiliki beberapa pelanggan besar dari pemerintah dan perusahaan publik, salah satunya adalah Biro Narkotika Pusat Singapura.
“Fakta bahwa kami memiliki pelanggan yang begitu besar memungkinkan kami untuk memilih mereka dan tetap memegang kendali […] Kami benar-benar mengendalikan siapa yang menggunakannya, apa kegunaannya, dan kami dapat memilih apa yang kami anggap bermoral dan, tentu saja, legal. Kami menggunakan semua penilaian kami, dan kami membuat keputusan berdasarkan pelanggan tertentu bahwa kami baik-baik saja [to work with] karena kami tahu bagaimana mereka akan menggunakannya,” kata Goldner kepada TechCrunch dalam sebuah wawancara eksklusif.
Daya tarik itu telah membantu Conntour lebih dari sekadar bersikap selektif. Investor telah memperhatikan: Startup ini baru-baru ini mengumpulkan pendanaan awal senilai $7 juta dari General Catalyst, Y Combinator, SV Angel, dan Liquid 2 Ventures.
Goldner mengatakan putaran tersebut ditutup dalam waktu 72 jam. “Saya pikir saya menjadwalkan sekitar 90 pertemuan dalam waktu delapan hari, dan hanya setelah tiga hari – kami mulai pada hari Senin dan pada Rabu sore, kami selesai,” katanya.
Terlepas dari itu, Conntour mungkin benar dalam memilih, terutama mengingat betapa canggihnya alat AI di bidang ini. Platform video milik perusahaan ini menggunakan model AI yang memungkinkan personel keamanan menanyakan rekaman kamera menggunakan bahasa alami untuk menemukan objek, orang, atau situasi apa pun dalam rekaman, secara real-time — mesin pencari mirip Google yang dibuat khusus untuk umpan video keamanan. Ia juga dapat memantau dan mendeteksi ancaman sendiri berdasarkan aturan yang telah ditetapkan, dan memunculkan peringatan secara otomatis.
Tidak seperti sistem lama yang bergantung pada definisi atau parameter yang telah ditentukan sebelumnya untuk mendeteksi objek, pola gerakan, atau perilaku tertentu, Conntour mengklaim sistemnya menggunakan model bahasa alami dan penglihatan, yang memberikan fleksibilitas dan kegunaan tingkat tinggi. Pengguna mungkin bertanya, “Temukan contoh seseorang yang memakai sepatu kets melewati tas di lobi,” dan sistem Conntour akan dengan cepat mencari semua rekaman rekaman atau umpan video langsung untuk memberikan hasil yang relevan.
Dan karena platform ini menggunakan model AI, pengguna cukup mengajukan pertanyaan tentang rekaman tersebut dan mendapatkan jawaban dalam bentuk teks, disertai dengan umpan video yang relevan, serta menghasilkan laporan insiden.
Namun, nilai jual perusahaan ini adalah skalabilitasnya. Goldner menjelaskan bahwa platform ini berbeda dari layanan pencarian video AI lainnya karena dirancang untuk secara efisien menskalakan sistem yang terdiri dari ribuan feed kamera. Faktanya, katanya, sistem Conntour dapat memantau hingga 50 umpan kamera dari satu GPU konsumen seperti Nvidia RTX 4090.
Perusahaan melakukan ini dengan menggunakan beberapa model dan sistem logika, lalu mengidentifikasi model dan sistem mana yang harus digunakan algoritme untuk setiap kueri agar memerlukan jumlah daya komputasi paling rendah untuk memberikan hasil terbaik kepada pengguna.
Conntour mengklaim sistemnya dapat diterapkan sepenuhnya di lokasi, sepenuhnya di cloud, atau gabungan keduanya. Ini dapat dihubungkan ke sebagian besar sistem keamanan yang sudah digunakan, atau dapat berfungsi sebagai platform pengawasan penuh.
Namun ada masalah yang sudah lama ada dalam industri pengawasan video: Kualitas pengawasan hanya akan sebaik rekaman yang diambil. Sulit untuk melihat detail dari rekaman tempat parkir dengan penerangan buruk yang direkam oleh kamera resolusi rendah dengan lensa kotor, misalnya.
Goldner mengatakan Conntour melakukan lindung nilai atas keniscayaan ini dengan memberikan skor kepercayaan bersama dengan hasil pencariannya. Jika sumber umpan kamera kualitasnya tidak cukup baik, sistem akan memberikan hasil dengan tingkat kepercayaan yang rendah.
Ke depan, Goldner mengatakan masalah teknis terbesar yang harus dipecahkan adalah menghadirkan kemampuan LLM sepenuhnya ke sistemnya sambil mempertahankan efisiensinya.
“Kami memiliki dua hal yang ingin kami lakukan pada saat yang sama, dan keduanya bertentangan satu sama lain. Di satu sisi, kami ingin memberikan fleksibilitas penuh bahasa alami, gaya LLM, agar Anda dapat bertanya apa pun. Dan di sisi lain ada efisiensi, jadi kami ingin membuatnya menggunakan sumber daya yang sangat sedikit, karena sekali lagi, pemrosesan [thousands] feed sungguh gila. Kontradiksi ini adalah hambatan teknis dan masalah teknis terbesar di bidang kami, dan hal ini yang sedang kami upayakan dengan sangat keras untuk dipecahkan.”