Cómo la inteligencia artificial estará tomando principal protagonismo hacia 2021

En la actualidad, encontramos inteligencia artificial (AI) en vehículos autónomos, aplicaciones médicas, motores de búsqueda, asistentes virtuales y sistemas para reconocimiento de imágenes. Pero, ¿es esta tecnología una verdadera realidad? Algunas personas afirman que la AI no es algo “verdadero” todavía y que van a pasar muchos años hasta que podamos crear una auténtica aplicación basada en AI.  Vamos a ver hasta dónde hemos llegado con esta tecnología y el potencial que tiene para la sociedad y la vigilancia en esta nueva era. Para esto, Manuel Zamudio, Industry Associations Manager para Latinoamérica de Axis Communications responde estas preguntas clave para saber cómo está impactando verdaderamente este concepto y el impulso que tendrá en la videovigilancia en 2021.

  1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial y cuáles son sus verdaderos alcances en la actualidad?

La Inteligencia Artificial (IA) es un área de la informática que se centra en la creación de programas y máquinas que muestran comportamientos considerados inteligentes. Dicho de otra manera, la IA es el concepto según el cual “las máquinas piensan como seres humanos” y pareciera que tienen consciencia. Sin embargo, lo que vemos de ella en el mundo de la videovigilancia así como en muchas otras áreas, es apenas una fracción de la misma, ya que solemos confundir el concepto con sus partes y apenas estamos viendo algunas de ellas como el Aprendizaje de Máquina (Machine Learning, ML) y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning, DL), donde por medio de distintos algoritmos se analizan imágenes o sonidos y se automatizan procesos, sin llegar aún a la toma de decisiones ni resolución de problemas. Actualmente el uso mercadotécnico del término sigue generando altas expectativas e irremediablemente, según Gartner, esto será seguido de grandes frustraciones. Pero seamos pacientes, eventualmente Alexa, Siri y las analíticas en nuestras cámaras de video vigilancia y otros sensores, evolucionarán y seguirán conectándose e integrándose a otros programas y mecanismos, incrementando paulatinamente su eficiencia.

  • ¿Qué impulso tomará la IA en 2021 y por qué?

Dice el director de tecnología de Axis, Johan Paulsson (anteriormente director de operaciones y de Investigación y Desarrollo en Ericsson Mobile) que hemos estado hablando de IA durante tanto tiempo, que algunos podrían cuestionar su validez como tendencia. Pero con el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) ahora ampliamente disponibles en la tecnología de vigilancia, las implicaciones de su uso serán un factor en 2021.

La IA se ha utilizado ampliamente en muchos sectores y hemos tenido avances importantes como en la medicina, la minería y la abogacía, incluso con los vehículos autónomos. Lamentablemente también la ciber delincuencia se ha beneficiado, fortaleciendo la capacidad de los delincuentes para encontrar y explotar vulnerabilidades. Solemos poner atención a los incidentes negativos, lo que no debería actuar como disuasivo sino por el contrario, buscar positivamente el continuo desarrollo y la ampliación de su uso en las mismas y otras áreas, sin perder desde luego el objetivo a alcanzar y aprendiendo de las lecciones (algunas dolorosas) tenidas y demos paso a las redes de “confianza cero”, donde los perfiles de seguridad se aplicarán de manera independiente a cada dispositivo y aplicación combinando con las mejores prácticas, así que “la única forma de confiar en la seguridad de cualquier cosa es ¡no confiar en nada!”.

  • ¿Cuál es su diferencia con el análisis de video?

Las analíticas de video son algoritmos de ML y DL que reconocen elementos y comportamientos en la escena, por lo que forman parte de la inteligencia artificial y tienen limitaciones y debilidades por la calidad de la imagen que captan, por su capacidad de cómputo (cuando éstas se ejecutan dentro del mismo dispositivo) o de ancho de banda cuando se realizan de forma centralizada en un servidor o en la nube.

Las analíticas de video parecen estar relacionadas para dar forma al futuro de la seguridad física. Desde su origen, los entonces llamados circuitos cerrados de televisión (CCTV) pretendían alejar el riesgo de las personas, notificar e interactuar (dependiendo de la labor de un monitorista) y servir de evidencia para investigaciones futuras.

Si bien todavía estamos en el comienzo del viaje de la inteligencia artificial en la vigilancia, hay aplicaciones y casos de uso en los que el análisis de DL ya está proporcionando un valor real para las organizaciones, por ejemplo, cuando se examinan grandes cantidades de material grabado en busca de objetos o eventos específicos. lo que a menudo llamamos análisis forense.

Las aplicaciones analíticas y el uso de sistemas de vigilancia analítica DL aumentarán, pero se necesita un enfoque cauteloso. Es crucial comprender verdaderamente los casos de uso, las limitaciones de la tecnología y las pruebas y evaluaciones exhaustivas para asegurarse de que se logre el resultado deseado.

  • ¿Cómo se ha ido integrando la IA a la videovigilancia?

Las analíticas de primera generación tenían la capacidad de detectar cambios significativos en una parte de la imagen o en más de una, generando una alarma por detección de movimiento (con un muy alto número de falsas alarmas provocadas por cambios en la iluminación sombras, árboles u otros elementos que eran movidos por el viento, mascotas, etc.). En la segunda generación ya tuvimos la posibilidad de dar seguimiento a los elementos con movimiento en la escena, ver su trayectoria e incluso hacer un conteo más o menos preciso. En esta última generación ya es posible identificar elementos en la escena, distinguiendo entre vehículos, personas y otros elementos comunes, de manera que es posible, además de reducir las falsas alarmas, automatizar con mayor precisión una secuencia de eventos por medio de programación, por ejemplo abrir un acceso vehicular al reconocer la matrícula de un automóvil o peatonal al reconocer el rostro de una persona, calcular el aforo de un sitio, administrar filas en un punto de cobranza o atención al público y muchas otras funciones, como disparar la reproducción de un mensaje de audio disuasivo o promocional (dependiendo de la intención de uso del sistema), administrar el sistema de aire acondicionado o la iluminación.

Una tendencia de la industria es que los análisis de video más avanzados se están trasladando a dispositivos periféricos (es decir, con aplicaciones que se ejecutan en las propias cámaras). Hay una serie de beneficios en esto: por ejemplo, ahorro de ancho de banda, ya que solo los datos extraídos deben transferirse desde la cámara, abordando problemas de privacidad, ahorrando en hardware costoso del lado del servidor y análisis más precisos, ya que el video se analiza antes de ser enviado (normalmente el video se comprime antes de su envío, sumando el riesgo de degradación de la calidad, lo que reduce la cantidad de información útil para su análisis). El análisis inteligente en el borde o en el extremo abrirá numerosas oportunidades para aplicaciones que mejorarán aún más la seguridad y brindarán beneficios adicionales en eficiencia operativa.

  • ¿Cómo es la oferta de soluciones con IA y analíticos?

La integración e interacción de dispositivos que captan audio y/o video con otros sistemas electro mecánicos está en un evidente crecimiento, la sociedad demanda una mayor cantidad de soluciones para facilitar procesos, mejorar la calidad de vida y hay que decirlo, reducir la mano de obra para realizar tareas que puedan (y que serán) automatizadas.

Existen tres modelos básicos, aquellos que ofrecen “todo en uno” bajo una misma marca, utilizando sus propios protocolos y algoritmos, pero aislándose de los estándares abiertos. Existen también soluciones “básicamente compatibles” cuya funcionalidad está limitada a aquellas características comunes del resto de la industria, que evitan el máximo aprovechamiento de las capacidades de cada equipo y teniendo como diferenciador su bajo precio y por último, plataformas que unifican el sistema y para las que se desarrollan controladores o “drivers”, plug-ins y add-ons que permiten sacar provecho de estas capacidades, pero que presentan un costo por mantenimiento y actualización (que a la forma de ver de muchos, son más rentables en lugar de estar reemplazando dispositivos con cada nueva funcionalidad o tras cada nueva amenaza detectada).

Ejecutar las analíticas dentro del dispositivo o hacerlo en un equipo central o remoto es otra de las cosas en qué reflexionar antes de elegir una solución. Los equipos que ofrecen analíticas gratuitas por lo general no permiten su actualización, adecuación o complemento y la mayoría de las veces, no resuelven del todo las necesidades, ya que una analítica desarrollada para ser aplicada en el retail con características de uso genérico, podría tener cosas innecesarias y carecer de otras para un sistema industrial o incluso doméstico, por poner ejemplos. También existen posibilidades de desarrollos personalizados hechos a la medida de cada necesidad, que cumpla con requisitos de ciberseguridad y que funcione de acuerdo con los requisitos del usuario, sin correr el riesgo de enviar sus datos a terceros o bien, permitiendo el acceso a otros que pudieran tener malas intenciones

Está claro que las predicciones deben hacerse con el mismo cuidado con el que se deben tomar: Mucho.  Ya los eventos de 2020 demostraron por sí solos los riesgos de tratar de predecir con precisión los próximos eventos, sin embargo, las tendencias actuales parecen ir en el camino mencionado y la industria está acelerando el paso. La privacidad y la ciberseguridad serán en cambio, los grandes retos. Acceder sin autorización a nuestra información, poder ver y escuchar, borrar grabaciones, controlar otros dispositivos o usarlos para acceder a nuestra red o simplemente utilizarlos para fines distintos a nuestra intención original, son algunos de los riesgos a considerar antes de elegir una solución.

Deja un comentario

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.