El concepto de Inteligencia Artificial se ha utilizado de forma indiscriminada en el mundo de la tecnología, sobre todo, para aquella que busca la optimización de procesos. Lo cierto es que se trata de una rama de la informática que estudia y desarrolla métodos que permiten que las computadoras simulen comportamientos inteligentes. En términos generales, la IA es un concepto muy amplio, no obstante, cuando nos referimos a la videovigilancia, en el contexto específico de la analítica de video, el enfoque principal es aumentar la eficiencia operativa y agregar valor procesando y analizando automáticamente las transmisiones de video.
La Inteligencia Artificial funciona mediante el “aprendizaje” del movimiento de los objetos, además de otras características, como su tamaño, si tienen brazos, piernas y su velocidad; de esta manera clasifica la información parainformar si es posible que el objeto sea humano o si se trata de un animal. El sistema también puede programarse para identificar la dirección en la que se mueve el objeto y si hay más de uno.
Estos tipos de prestaciones son habituales en el campo de la videovigilancia y han marcado un precedente en la utilización, pues gracias a las aplicaciones de inteligencia avanzada, el mercado de seguridad electrónica ha ampliado sus bondades al grado que hoy en día son más demandadas para generar eficiencia operativa en los procesos.
En este sentido, las empresas han buscado incursionar con métodos más inteligentes como la video analítica para hacer de la videovigilancia una tecnología más rentable, y ha sido tanta su aceptación que expertos en este ramo, como Luis Ortega, Director Comercial de Connect Advance, aseguran que hoy la analítica basada en Inteligencia Artificial es lo que le da a la videovigilancia en red el impulso necesario para seguir creciendo, además de encontrar nuevas oportunidades de desarrollo.
La Inteligencia Artificial al borde de la red
Para el sector de la videovigilancia, uno de los principales beneficios del Edge computing es la capacidad de realizar análisis avanzados utilizando IA y aprendizaje profundo como Machine Learning y Deep Learning dentro de las propias cámaras. Edge computingimplica desarrollar más capacidad en el dispositivo conectado.
En videovigilancia, esto significa que se pueden realizar más acciones en las propias cámaras, por lo que ahora es posible “enseñar”a los dispositivos a ser mucho más intuitivos acerca de lo que filman y analizan en tiempo real. Actualmente los sistemas basados en IA pueden analizar enormes cantidades de datos, lo cual es considerado uno de los aspectos más importantes, ya que ha permitido reducir cantidades de tiempo extraordinarios a los guardias de seguridad que se encargan de revisar el material que la cámara almacena», señaló el directivo.
Por ejemplo, una cámara de video en red es una solución que nos ayuda a ver lo que sucede sin necesidad de que una persona tenga que estar presenciando la escena, pero cuando se le agrega este software de análisis de la información, el dispositivo adquiere un valor agregado que va a permitir a los negocios encontrar una solución a sus necesidades operacionales. Es decir, laanalítica brindará la posibilidad de hacer análisis predictivos de lo que ocurre, identificar situaciones de peligro potencial y ayudar a la disuasión y prevención de riesgos, sin dejar de lado la posibilidad que le otorga a muchos sectores de mejorar sus procesos operativos.
¿Qué pasa con el quehacer humano?
En torno a los debates que han surgido sobre la real existencia de la Inteligencia Artificial, mucho se ha dicho sobre la posibilidad de sustituir al humano por la máquina, pero la realidad es que aún falta mucho para que los algoritmos de IA sean los suficientemente autónomos para sustituir el trabajo del hombre.
En videovigilancia, por ejemplo, cuando se trata de monitorear situaciones en tiempo real y pretender visualizar todo lo que ocurre desde un centro de monitoreo a través de una red de cámaras, esto puede representar un trabajo extenuante para las personas, es aquí donde la analítica basada en IA desempeña su potencial como una herramienta de apoyo para optimizar el trabajo del operador, ayudándolo a identificar escenarios específicos en el momento adecuado. Esto se traduce en una reducción en los tiempos de respuesta ante riesgos latentes y eficiencia en los procesos de vigilancia.
Los sistemas de análisis basados en IA han evolucionado de forma rápida para adaptarse a los cambios, por lo que han demostrado tener un amplio abanico de implicaciones en el sector de la videovigilancia, sin embargo, las investigaciones aún no han logrado desarrollar un algoritmo capaz de contar con la inteligencia del ser humano, por lo que hablar de una verdadera Inteligencia Artificial, aún es utópico para muchos. No obstante, las bondades que hoy ofrecen estos sistemas altamente desarrollados son la clave para que el sector de la videovigilancia siga expandiendo sus posibilidades hacia muchos mercados verticales en temas de seguridad, eficiencia operativa e incluso, desde 2020, mostraron una gran capacidad para hacer frente a situaciones de riesgo sanitario.