Internacional. Monica Wang, en el Libro Blanco 2018 de IHS, destaca que en la edición del año pasado de su informe sobre tendencias anuales, afirmó que el mayor desafío para la adopción masiva del aprendizaje profundo era la posibilidad de demostrar sus beneficios en materia de seguridad o inteligencia comercial en las numerosas situaciones de vigilancia que se pueden presentar.
Durante el año 2017 se observó un enorme progreso en el mercado, observaron una transición desde la prueba preliminar de los algoritmos de aprendizaje profundo hasta el ofrecimiento de productos de videovigilancia con esta tecnología, así como toda una gama de nuevos participantes en ofertas de circuitos integrados auxiliares de IA. Dado que el concepto de esta tecnología ya ha sido sometido a pruebas de verificación, el éxito futuro dependerá de la capacidad de demostrar un retorno de la inversión de las diferentes aplicaciones.
Impulsados por la inversión en I + D de los proveedores de chips, las compañías de software emergentes y los principales proveedores de videovigilancia, los algoritmos de análisis de video de aprendizaje profundo han sido transformados en productos totalmente implementables con interfaces fáciles de usar y soluciones centradas en las aplicaciones prácticas. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje profundo para el reconocimiento facial ya están disponibles en las aplicaciones tipo motor de búsqueda, diseñadas para encontrar personas desaparecidas a partir de secuencias de video.
Transiciones como estas son evidentes en el mercado chino y en productos exhibidos en la reciente Exposición Internacional de Seguridad Pública China (CPSE 2017). Los productos con aprendizaje profundo que se exhibieron fueron aplicaciones basadas en software con hardware con aprendizaje profundo o equipos de videovigilancia con algoritmos embebidos. Ante el número cada vez mayor de proveedores que está desarrollando algoritmos de aprendizaje profundo, varias empresas emergentes de software también han desarrollado su propio hardware de videovigilancia con aprendizaje profundo para consolidar su posición en el mercado.
Transformación en cámaras con aprendizaje profundo
Después de la transición de las cámaras analógicas a las cámaras en red, la siguiente etapa será probablemente un giro masivo del mercado hacia cámaras habilitadas con aprendizaje profundo. Durante la transición a las cámaras en red, el crecimiento en los envíos se aceleró debido a las grandes caídas de precios. El precio promedio mundial de las cámaras en red en 2016 fue alrededor de un cuarto del de 2010. También se puede esperar una tendencia similar de una disminución drástica de los precios que catalice un rápido aumento en los envíos de unidades para las generaciones futuras de cámaras con aprendizaje profundo.
Hasta ahora, la mayoría de las cámaras con aprendizaje profundo vendidas han sido para proyectos de ciudades seguras administradas por departamentos de policía en China. En estos proyectos el precio incide menos en la probabilidad de compra de los productos que en el resto del mercado, en donde el precio promedio sigue siendo demasiado alto para los usuarios finales. El costo de los semiconductores que permiten que los algoritmos de aprendizaje profundo se ejecuten en las cámaras es un componente fundamental de los precios de la cámara. Tras el lanzamiento de cámaras con aprendizaje profundo con soluciones de chips Nvidia y Movidius en CPSE 2016, más proveedores de semiconductores (incuyendo algunos del mercado de dispositivos móviles) también expusieron en CPSE
2017, destacando sus intenciones de incursionar en el mercado de la videovigilancia. Entre algunos de estos proveedores se encuentran XILINX, DeepHi Tech, Intel, Vimicro y Qualcomm. Estos nuevos proveedores de chips que ingresan a este mercado están aumentando el número de opciones disponibles para el ecosistema de aprendizaje profundo y, lo que es más importante, están aumentando la presión sobre los precios. Esto permitirá una rápida reducción en el precio promedio de las cámaras con aprendizaje profundo.
Perspectivas
El aprendizaje profundo y la IA son términos de moda que ya están un poco más arraigados, particularmente en China. La educación del mercado con respecto a esta tecnología continúa en aumento. Los usuarios finales se familiarizan cada vez más con implementaciones de productos en el mundo real, no simplemente demostraciones de prototipos de un algoritmo. Los proveedores chinos han comenzado a promover sus productos con aprendizaje profundo en el resto del mundo. En 2018 continuará esta tendencia con un aumento de las ventas de los proveedores chinos por fuera del mercado chino y más casos exitosos de instalaciones por fuera de China.
Este año también observaremos una mayor diferenciación de los productos de análisis de video basados en un mayor número de circuitos integrados auxiliares (chipsets) de proveedores de semiconductores. Además de los proyectos iniciales en el sector de la vigilancia y del transporte urbano, es muy probable que más instalaciones en edificios comerciales y minoristas sean las próximas en adoptar el uso de tecnología de aprendizaje profundo. Como hemos visto en el mercado más amplio de la videovigilancia, es probable que un enfoque en los mercados verticales específicos sea una estrategia habitual. Es muy probables que aquellos proveedores que comercialicen aplicaciones del aprendizaje profundo enfocadas en mercados verticales específicos alineadas con sus propios portafolios tengan buenas oportunidades de crecimiento.
