18 de abril de 2023
La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática en la que las máquinas se programan y se les da una capacidad cognitiva para pensar e imitar acciones como lo harían los humanos y los animales. Es esta simulación de inteligencia natural en máquinas, las cuales están programadas para aprender e imitar las acciones de los humanos, la que da nombre a la IA.
La inteligencia artificial continúa ganando impulso día a día y ya está preparada para aumentar y enriquecer muchos aspectos de nuestras vidas, tanto en el terreno personal como en el terreno industrial y comercial. Para la industria de la seguridad, y para la vídeo vigilancia en particular, está claro que la tecnología basada en inteligencia artificial está a punto de tener un impacto que cambiará el poco a poco el concepto básico de la vídeo vigilancia. Pero, ¿cómo funciona realmente?, ¿qué mejoras puede traer para los negocios?, ¿va a ser complicado migrar de cámaras que no son de IA a cámaras habilitadas para IA?.
Se espera que durante este 2.021 la instalación de sistemas de vídeo vigilancia crezca exponencialmente, pero no podemos esperar un aumento proporcional en el personal de seguridad que se necesitaría para monitorizar y gestionar manualmente este gran volumen de vídeos. En este punto es donde la IA presenta una solución perfecta, ya que puede ayudarnos no sólo a observar continuamente, sino también a alimentar sistemas que pueden ordenar, organizar y categorizar cantidades masivas de datos de una manera que los operadores humanos no podrían y puede hacerlo de manera mucho más eficiente y confiable que la analítica de vídeo tradicional.
La inteligencia artificial se subdivide en dos categorías, el Machine Learning (ML) y el Deep Learning (DL).
El Machine Learning es un tipo de IA en el que se entrena a una computadora para automatizar tareas que son exhaustivas o imposibles para los seres humanos. Es la mejor herramienta para analizar, comprender e identificar patrones en datos basados en el estudio de algoritmos informáticos. El aprendizaje automático puede tomar decisiones con una mínima intervención humana.
Al comparar la inteligencia artificial con el aprendizaje automático, el aprendizaje automático utiliza datos para alimentar un algoritmo que puede comprender la relación entre la entrada y la salida. Cuando la máquina termina de aprender, puede predecir el valor o la clase de un nuevo punto de datos.
El Deep Learning o aprendizaje profundo es un software informático que imita la red de neuronas del cerebro. Es un subconjunto del aprendizaje automático y se denomina aprendizaje profundo porque hace uso de redes neuronales profundas. La máquina usa diferentes capas para aprender de los datos. La profundidad del modelo está representada por el número de capas del modelo. El aprendizaje profundo es la tendencia actual en términos de IA. En el aprendizaje profundo, la fase de aprendizaje se realiza a través de una red neuronal. Una red neuronal es una arquitectura en la que las capas se apilan una encima de la otra.
Para las aplicaciones de seguridad, hay dos áreas principales en las que la IA basada en cámaras mejorará y mejorará significativamente las operaciones de seguridad:
1. Identificación de eventos dignos de alerta.
2. Búsqueda forense mejorada posterior al evento.
Los análisis de vídeo tradicionales que envían alertas o etiquetan eventos de movimiento, son propensos a errores y falsos positivos debido al viento, la lluvia o las personas que se encuentran frente al objeto en cuestión. Estos análisis de video de la generación anterior sólo ven «manchas en movimiento» a diferencia de los objetos con propiedades que les permiten ser clasificados.
Al usar la IA para detectar e identificar tipos de objetos específicos como personas o vehículos, podemos reducir en gran medida las falsas alarmas, mientras ignoramos cosas como el viento, la lluvia, las sombras o una bolsa de plástico flotando. La IA permite una clase completamente nueva de análisis, con una lógica y personalización más sofisticadas para exactamente lo que requiere un usuario final.
La IA también puede ayudarnos a contar objetos como personas o automóviles con mayor precisión. Esto incluye la capacidad de contar objetos con precisión incluso cuando se ven parcialmente o pasan uno frente al otro. Esto es clave, ya que permite casos de uso como el recuento de personas desde ángulos de visión de cámara más sensibles.
Tras un gran número de peritajes relacionados y centrados dentro del análisis y revisión de ficheros informáticos tales como grabaciones de vídeo y análisis de dispositivos de vídeo vigilancia, el equipo técnico de TecnoPeritaciones ha ido adquiriendo experiencia, destreza y habilidad de análisis en este tipo de casos. Todos nuestros profesionales tienen una dilatada experiencia profesional junto una formación técnica específica y especializada como peritos tecnológicos. No dudes en contactarnos.
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