En la actualidad la inteligencia artificial influye de forma significativa en las tecnologías de reconocimiento facial, incluyendo muchos más algoritmos para optimizar la forma de hacer videovigilancia.
Por Ing. José Clavo*
Durante los últimos 10 años el término Inteligencia Artificial (IA) en español, y en inglés (AI) por Artificial Intelligence, se ha visto cada vez más presente en los artículos escritos especializados en tecnología, seminarios, ferias, exposiciones de tecnología y era percibido como ciencia ficción a punto de materializarse.
Sin embargo, ha estado presente entre nosotros por más tiempo del que nos hemos dado cuenta, y hoy está presente en todos los aspectos de nuestras vidas cotidianas, a veces sin que lo percibamos, y otras veces sin que nos demos cuenta de que somos usuarios de ella.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Según el parlamento europeo, la inteligencia artificial es la habilidad de una máquina de presentar las mismas capacidades que los seres humanos, como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la capacidad de planear.
La IA permite que los sistemas tecnológicos perciban su entorno, se relacionen con él, resuelvan problemas y actúen con un fin específico. La IA es también conocida como tecnología analítica, o simplemente analíticas.
Ciertamente los científicos de investigación y desarrollo de la informática han logrado diseñar algoritmos o programas muy sofisticados que cargados en los microprocesadores presentes en los dispositivos que hoy usamos, ejecuten un sinnúmero de operaciones o tareas complejas ofreciendo resultados instantáneos más allá de las posibilidades de respuesta de un humano en circunstancias similares, y de ahí, nuestra sorpresa y asombro.
La máquina recibe datos (ya preparados o recopilados a través de sus propios sensores, por ejemplo, una cámara), los procesa y responde a ellos.
Los sistemas de IA son capaces de adaptar su comportamiento en cierta medida, analizar los efectos de acciones previas y de trabajar de manera autónoma. El reconocimiento facial (FR), es parte de el avance de la IA.
¿Qué es el reconocimiento facial?
Es el resultado de la positiva identificación de la identidad de una persona con base en la comparación de los datos de complexión física de su rostro captado por una cámara de video, capaz de hacer un análisis comparativo de muchos puntos de referencia del rostro de una persona, tales como distancia entre cejas, centro ocular, labios, mentón, etc., datos estos que han sido cargados previamente en un banco de datos mediante una fotografía matriz que bien pueden residir en la cámara, en un NVR o en un software, para que el algoritmo de FR realice la tarea comparativa y confirme o no la identidad del individuo en cuestión.
Mientras más datos sean analizados, más preciso será el resultado de la comparación. La tarea comparativa suele ocurrir en términos de nano segundos, de manera tal que los resultados suelen ser instantáneos. Criterios similares también son aplicados para los algoritmos de LPR para identificar una placa vehicular.
¡Pero mucho cuidado! Los datos colectados para realizar estas tareas son tan diversos como el resultado esperado por el usuario. El criterio de recolección de estos datos está directamente ligados a la aplicación y nivel de seguridad requeridos por el usuario final... y me explico: para un FR, no es igual el enfoque de los datos almacenados por una empresa que los utilizará como control de acceso, que los datos requeridos por la administración penitenciaria, y tampoco a los requeridos por un hospital. Los datos que probablemente son requeridos para la empresa, muy posiblemente se limita a nombre, edad, departamento, contactos de emergencia, horarios de entrada y salida, dirección de residencia, entre otros.
Sin embargo, los datos requeridos por una prisión, además de los mencionados anteriormente, podrían incluir, antecedentes penales, tipo se sangre, clasificación del reo, tiempo de condena, privilegios, etc. Así mismo, los datos colectados por un hospital podrían incluir, historial médico del paciente, y otros datos orientados al facilitar análisis del estado de salud del paciente.
De manera tal, que estas bases de datos contienen mucha información a la que, por ley, hay que mantener confidencial, y garantizar la integridad de estos. De ahí que, se requiere que los fabricantes de sistemas IA diseñen dispositivos que puedan ser homologados bajo los más altos estándares de seguridad cibernética y los protocolos de resguardo de la información tales como la GDPR (General Data Protection Regulation) y la NDAA (National Defense Authorization Act.).
IA en videovigilancia
En el área de la videovigilancia, la inteligencia artificial comenzó realizando tareas que hoy resultan aparentemente sencillas, como la detección de movimiento (MD), que en su momento representó un avance muy importante, ya que brindó la posibilidad de programar una cámara para detectar los cambios de pixeles en su campo visual, y desde ahí, permitir al programador establecer una regla para almacenar video, solo si hay cambio de pixeles en la visión de la cámara, y no grabar si no los hay.
Esto implicó una sensible mejora en el ahorro de espacio en los HDD en días en los que los codec de compresión de video no eran tan eficientes como lo son hoy, además de haber contribuido a dar respuestas rápidas cuando había que hacer investigaciones del video grabado, pues ya no había que reproducir horas de video en los que no estaba sucediendo nada. Esta simple analítica contribuyó significativamente con el avance de la videovigilancia como herramienta fundamental en la seguridad.
Hoy la IA ha incluido muchos más algoritmos que han optimizado la forma de hacer videovigilancia que incluyen características de reconocimiento facial (FR), reconocimiento de placa vehicular (LPR), detección de rostros (FD), rastreo de rostros (FT), cruce de línea (LC), conteo de personas (PC), conteo discriminado de personas, vehículos de 4 ruedas y 2 ruedas, control de aforo (OC), objetos dejados y objetos removidos, cercas virtuales (VF), zonas de exclusión, zonas de invasión, merodeo de personas (PL), detección de multitudes (CD), detección de explosiones o disparos con armas, violencia en el campo visual, entre las más conocidas.
En un principio, las empresas de desarrollo de estas características analíticas en implementación de la IA en el mercado de la videovigilancia estuvieron en las manos de las desarrolladoras de software VMS, y dependiendo del tipo de analítica a ser implementada por el cliente, debía pagar una licencia por cada canal de video, y el precio de esa licencia dependía de la complejidad del tipo de analítica a implementar, además de pagar por el VMS más el costo del hardware.
Este hecho hizo que la implementación de la IA solo pudiera ser acometida únicamente por usuarios que disponían de altos presupuestos, ya que los costos de las licencias por cada canal de video, el costo de la licencia del VMS más el costo del hardware, encarecía mucho las soluciones de seguridad.
En Motorola Hellosecurity, hemos visto este factor como una excelente oportunidad para permitir que usuarios de modesto presupuesto, y con proyectos en los que se requiera la implementación de este tipo de analíticas o IA, puedan acceder a la implementación de estas, sin costo de licenciamiento hasta 256 canales de video en una arquitectura cliente. Es así que, con la implementación de nuestro hardware, el acceso a la IA, no tiene costo. En tal sentido, los clientes que requieran soluciones como FR, LPR o FT, puedan brindar soluciones con nuestro hardware a proyectos en los que la cantidad de cámaras con analíticas avanzadas requerida no superen los 256 canales de video, que, dicho y sea de paso, en Latinoamérica un proyecto de 256 cámaras ya se considera un proyecto de mediano a grande. Para proyectos de mayor cantidad de canales que requieran más de 256 canales de video, tenemos soluciones que incluyen IA y pueden alcanzar hasta 30 mil canales de video mediante la implementación de nuestros servidores trabajando en arquitectura cliente-servidor.
Seguridad cibernética
El avance de la tecnología, la digitalización de los sistemas, el incremento del uso de las redes de informática como medio de conexión e intercambio de información, elementos estos esenciales para la implementación exitosa de la IA y obtener así, sus beneficios, marca una tendencia que, por el contrario, en lugar de disminuir, invadirá de manera inexorablemente el futuro de todos los sistemas, en todas las industrias.
Ese ecosistema informático también exige la implementación de protocolos de seguridad cibernética más estrictos y capaces de resguardar y proteger los datos y metadatos, ya que para que la IA trabaje adecuadamente, requiere de la interacción, análisis, intercambio y transferencia activa de información confidencial, estratégica y táctica que, en manos equivocadas, otorgaría al enemigo, un poder inconmensurable.
Es por esta razón que para la implementación de la IA se requiere de la selección de equipos que cumplan con regulaciones como la GDPR y la NDAA que son protocolos de seguridad cibernética orientados a la protección de datos contra el hackeo y la piratería cibernética, acciones estas que se han convertido en un enemigo poderoso y difícil de neutralizar. Estos protocolos de seguridad cibernéticas demandan de los fabricantes, no solo de la selección de componentes de origen confiable, sino también de la protección de los datos bajo sistemas de encriptamiento de alta eficiencia para evitar que los datos que puedan ser saqueados, sean indescifrables para los hackers.
La IA también requiere integrabilidad entre los sistemas mediante plataformas de homologación de lenguajes como ONVIF, organización mundialmente conocida que, en materia de video seguridad, dicta los estándares de interacción operativa entre los fabricantes a nivel global y Motorola Hellosecurity Además de estar homologados con ONVIF v19.06, tenemos conformidad con los perfiles ONVIF y también somos nativamente compatible con las dos marcas más vendidas del mercado actual. Esto nos convierte en un sistema que facilita la migración gradual de cualquier sistema existente, a una evolución tecnológica al siguiente nivel que representan nuestros productos.
* Jose Clavo
Gte. de Ventas LatAm
WhatsApss: +1 954 675 4579
E: [email protected]
www.mdx-motorolasecurity.com
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