Las grandes ciudades en el mundo, incluidas algunas colombianas, han crecido el número de cámaras de videovigilancia para mejorar la seguridad. Con Inteligencia Artificial – IA, estos sistemas ya no solo controlarán lo que pasa, también podrán detectar cambios bruscos de situaciones y alertar a las autoridades anticipada y automáticamente.

En Colombia, y probablemente en toda América Latina, existe un juego para niños llamado Policías y ladrones. Dentro del juego, un grupo de niños son los ladrones y el otro grupo son los policías. Mientras que los ladrones deben correr a esconderse, los policías deben encontrar a los ladrones y llevarlos a la cárcel. Existe, sin embargo, una persona que está designada a “hacer guardia”, que detecta y monitorea el campo mientras que los otros policías salen a buscar.

Esta importante tarea no es muy distinta a la que cumplen las cámaras de seguridad en las ciudades. En Colombia, administraciones como las de Bogotá han incorporado estratégicamente este tipo de sistemas para hacer frente a los problemas de seguridad y otras como Medellín, Cali y Barranquilla han doblado o triplicado el número de cámaras instaladas en los últimos años. Al finalizar el 2019, en Bogotá habrá cerca de 4.000 cámaras de videovigilancia instaladas por toda la ciudad, en Medellín 2.750 y Cali se aproximará a las 2.000. ¿Cómo evolucionarán estos sistemas? ¿Cómo pueden las administraciones hacerlos más eficientes?

Al convertirse en una poderosa herramienta para mejorar la seguridad de las ciudades qué conveniente sería, entonces, que las cámaras no solo fueran capaces de grabar lo que pasa, sino que además pudieran entender lo que puede suceder y tuvieran la capacidad de alertar anticipadamente a los policías sobre posibles amenazas o por lo menos sobre los delitos en curso. Esto es lo que propone la Inteligencia Artificial, basada en Computer Vision (campo de la Inteligencia Artificial que entrena computadores para interpretar y entender el mundo visual).

“Lo que resuelve la IA basada en Computer Vision es que los sistemas de videovigilancia no hagan que las fuerzas policiales tengan que pasar horas en un cuarto revisando lo que observan las cámaras. La IA aplicada a estos sistemas llega a ser capaz de entender lo que está sucediendo, de detectar cambios bruscos de situaciones y de alertar a las autoridades anticipada y automáticamente. El sistema puede predecir hasta cierto punto y adelantarse a los delitos que vayan a ser cometidos”, explicó Javier Rengifo, Customer Advisory de SAS Colombia y Ecuador, compañía especializada en analítica y aprovechamiento de los datos que más desarrollos de IA tiene en la actualidad en el mundo.

El impacto de este tipo de soluciones empieza a ser significativo. No hace mucho tiempo, en el estado de Nuevo México en EE.UU., una pareja cuidaba a su hija una noche de domingo. La pareja tuvo un altercado, y la escena rápidamente se volvió violenta cuando el esposo empezó a golpear a su compañera. Sin embargo, en la casa había un dispositivo smart home, que respondió de manera independiente a los cambios en la voz y a un comando de voz. Pocos minutos después, y sin más interacción por parte de la víctima, los policías llegaron a la casa y arrestaron al esposo.

Hoy en día, SAS desarrolla un piloto de inteligencia artificial para implementar este sistema en las cámaras de seguridad que protegen varias capitales en el mundo. Estas cámaras no sólo pueden detectar y demarcar los diferentes elementos que hay en una escena, sino que están en capacidad de predecir la trayectoria de los elementos que se mueven en la imagen. De la misma forma, se pueden separar y demarcar zonas dentro de la escena. De esta manera, el sistema nota por sí solo infracciones como quiénes van en contravía y quiénes con exceso de velocidad.

Pero las posibilidades que ofrecen estos sistemas no acaban ahí. En el área de agricultura y cultivos, drones equipados con cámaras inteligentes pueden sobrevolar las zonas de siembra para analizar y recopilar datos. Con esta información y el uso de analítica avanzada, el sembrador puede recibir información sobre si es mejor regar los cultivos o qué zonas necesitan más cuidado, entre otros aspectos.

De la misma forma, el uso de la analítica y la integración de machine learning pueden ser implementados con dispositivos inteligentes para ser usados en compañías de seguros, relojes inteligentes e incluso ambulancias.

“SAS permite que todas estas tecnologías sean integradas desde la misma interfaz, usando funciones avanzadas que abren las posibilidades hacia una multitud de beneficios. Los algoritmos implementados trabajan de una forma altamente automatizada y además están abiertos para ser configurados y utilizados en otras plataformas abrazando el open source”, destaca Rengifo.

“El objetivo ya no solo es el de hacer mejor algunas tareas o automatizar algunos procesos. Tecnologías como la analítica, la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Internet de las Cosas ya hacen posible incluso salvar vidas en la actualidad”, puntualizó.
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