La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje profundo (DL) y el aprendizaje automático (ML) son palabras de moda populares en la industria de la seguridad (y en todas partes también) que nos hacen esperar ciencia ficción real de nuestro hardware y software. Pero, ¿cuál es el impacto real de estas tecnologías en el mercado de la vigilancia?
Uno de los principales entornos donde se está viendo un gran impacto de la IA es en el mercado de análisis de video (VA).
La IA, si se cree a los proveedores, ha hecho que VA sea mucho más poderoso y preciso en sus capacidades, lo que lleva a menos falsas alarmas, un reconocimiento más preciso de objetos, rostros y más.
Para averiguar qué está sucediendo en el mundo de la IA, Hi-Tech Security Solutions preguntó a varias personas de la industria que están en las trincheras, por así decirlo, cómo ven el impacto de la IA y qué esperan ver en el futuro.
En pocas palabras, Jet Zhu, gerente técnico de Dahua en África dice: “Para hacer frente a la complejidad cada vez mayor de los desafíos de seguridad que involucran grandes flujos de personas y vehículos, necesitamos algo como el legendario guardia omnisciente, que afortunadamente se ha materializado ahora gracias a la IA de aprendizaje profundo.”
En cuanto al impacto que la IA está teniendo en este momento, en términos de realmente hacer una diferencia, Gus Brecher, MD de Cathexis África dice: “La IA está teniendo un efecto notable en el mundo de la seguridad.
Con la disponibilidad de redes neuronales y más, y más poder de procesamiento disponible, se están volviendo disponibles características más avanzadas.
El reconocimiento facial, ANPR y la clasificación de objetos se están utilizando con éxito en muchas implementaciones.
Marcel Bruyns
“Estos se están utilizando para crear alertas en tiempo real, así como para el análisis forense de video grabado. Cuando se usan prudentemente en aplicaciones seleccionadas y en cámaras seleccionadas, pueden agregar un valor real.”
Cathexis ha estado trabajando estrechamente con los fabricantes de hardware para hacer el mejor uso de la disponibilidad de GPU (unidad de procesamiento gráfico) para permitirle desplegar sus soluciones de IA de redes neuronales.
“Encontramos que obtenemos el mejor ‘bang-for-buck’ cuando combinamos nuestros análisis tradicionales con IA. Por ejemplo, podemos detectar un objeto entrando en un área, o cruzando una línea usando nuestros análisis tradicionales (que usa un poder de procesamiento mínimo) y cuando ocurre el evento, luego usamos la IA para determinar qué es ese objeto.”
Esto asegura que cada movimiento detectado sea verificado, pero solo se activa una alarma si es una persona o un vehículo.
Esta metodología ayuda a mantener los requisitos de procesamiento al mínimo mientras se sigue utilizando el poder de la IA para permitir que la tecnología tome las decisiones correctas.
Progreso constante
Con toda la atención y discusión, se podría perdonar por pensar que la IA está cambiando fundamentalmente cada industria y sector, agrega Marcel Bruyns, gerente de ventas, África en Axis Communications.
“Aunque para los más cínicos (y con referencia al Ciclo de Hype de Gartner) puede parecer que la falta de aplicaciones demostrables de IA (y el aprendizaje automático y profundo asociado) apunta a un pico de expectativas infladas o incluso al valle de la desilusión.
“En realidad, por supuesto, el progreso difiere de industria a industria y de aplicación a aplicación. En algunos campos, notablemente la atención médica y específicamente la detección de cáncer, la IA ya está teniendo un impacto positivo significativo. En otras áreas, el progreso es más constante. La vigilancia por video es una de ellas.”
En nuestra industria hoy en día, dice que el aprendizaje automático o profundo se usa principalmente para el análisis de video, pero la tecnología será un componente importante en muchas aplicaciones y productos diferentes en el futuro.
Con el tiempo, se convertirá en una herramienta común para los ingenieros de software y se incluirá en muchos entornos y dispositivos diferentes.
Sin embargo, nuevamente, su aplicación será impulsada por los casos de uso más convincentes, no por la tecnología en sí.
“Hay una tentación en el sector de la vigilancia y la seguridad de prometer en exceso en relación con las nuevas tecnologías,” agrega Bruyns.
“Esto ha sido cierto para la IA en el análisis de video y, particularmente, en algunas de las afirmaciones hechas en torno a la aplicación actual del aprendizaje profundo. Con la IA y el aprendizaje profundo, como con cualquier nueva tecnología, estamos comprometidos a asegurarnos de que su implementación sea robusta, confiable y aborde los desafíos reales de los clientes.”
Para aquellos que no están seguros de qué es el aprendizaje profundo, Bruyns explica: El aprendizaje profundo consta de dos fases diferentes: la fase de entrenamiento y la fase de ejecución.
La primera requiere mucho poder de procesamiento, datos y tiempo, por lo que es más probable que se ejecute en un servidor y/o en la nube, mientras que el entrenamiento adicional (ajuste fino) podría hacerse en el borde.
La fase de ejecución, que requiere datos ‘entrenados’ para funcionar, puede hacerse a cualquier nivel dentro del sistema, puramente dependiendo de cuánto poder de procesamiento se requiera y cuán crítica sea la aplicación en términos de tiempo.
“La investigación y el progreso continuarán, de manera constante, y traerán mejoras y beneficios incrementales durante el próximo año en lugar de un cambio radical.”
Axis ya ha lanzado una cámara habilitada para IA, la AXIS Q1615-LE Mk III, dirigida a la vigilancia de la ciudad, el transporte y las aplicaciones industriales.
Bruyns dice que esta cámara lista para exteriores combina una calidad de imagen excepcional con potentes capacidades de procesamiento gracias a una unidad de procesamiento de aprendizaje profundo (DLPU).
La cámara incluye funcionalidad de seguridad avanzada para prevenir el acceso no autorizado y para proteger el sistema.
Apoyando el crecimiento del procesamiento en el borde, la cámara incluye el chip propietario Axis ARTPEC y la mencionada DLPU.
Este chipset dual permite que los análisis se ejecuten directamente en el borde, resultando en un sistema más rápido y escalable y facilitando análisis complejos y potentes.
La detección automática de incidentes, el conteo y la detección de anomalías basadas en el borde son algunas de las opciones disponibles.
De ver a reconocer
Mirando lo que Dahua está haciendo en el espacio de la IA, Zhu dice que las soluciones WizMind de la compañía ya están utilizando IA para llevar sus capacidades al siguiente nivel.
De las soluciones disponibles, AI WizMind proporciona soluciones orientadas a humanos, incluyendo reconocimiento facial, protección de la privacidad, metadatos de video humano, conteo de personas, análisis estéreo, etc.
También cuenta con múltiples soluciones de IA basadas en vehículos, como ANPR y metadatos de vehículos, funcionalidad de estacionamiento ilegal que proporciona más atributos de vehículos para un control fácil, búsqueda rápida y análisis de negocios.
Dahua también está utilizando IA para mejorar la vigilancia térmica, tanto en términos de distancia como en el cribado de COVID-19 que uno pasa al entrar a un edificio.
Si se le pregunta a Alex Penhaligon, gerente de ventas de proyectos para Hikvision SA, dice que la seguridad física es una de las industrias donde la tecnología de inteligencia artificial se ha implementado mejor.
“El rendimiento sobresaliente de la tecnología de IA basada en aprendizaje profundo en la percepción de imágenes y el reconocimiento de imágenes ha promovido efectivamente la implementación de una gran cantidad de aplicaciones en el campo de la seguridad.
“La popularización de las cámaras de seguridad trae enormes desafíos de almacenamiento y procesamiento de datos a la industria de seguridad tradicional. Recuperar y monitorear volúmenes masivos de videos manualmente consume mucho mano de obra y carece de precisión. La aplicación de la tecnología de IA puede mejorar enormemente la eficiencia del procesamiento y recuperación de datos de video. Con la combinación de big data y tecnología de IA, los sistemas de seguridad están transformándose de soluciones pasivas a más proactivas y la tecnología de video para seguridad está evolucionando de ver cosas a reconocer y analizar cosas.”
En los próximos años, continúa Penhaligon, la IA con capacidades de ‘inteligencia general’, que puede ser ampliamente aplicada, altamente integrada y adaptada de manera flexible en varios escenarios, será la dirección del desarrollo de la IA en el mercado de seguridad.
En ese caso, el algoritmo de IA desarrollado puede ser aplicable en diferentes escenarios para múltiples propósitos, lo que hará que la tecnología de IA sea más universal y popular en el mercado.
Esto ha alentado a Hikvision a “mantener un enfoque muy abierto y compartir nuestro pensamiento en nuestro proceso de desarrollo de tecnología de IA con nuestros socios. Esa es también la razón por la que hemos creado la Plataforma Abierta de IA de Hikvision. La plataforma proporciona capacidades y herramientas de entrenamiento de algoritmos de IA abiertos para que los usuarios creen inteligencias fácilmente para sus propias necesidades.”
¿Qué podemos esperar?
El estado actual de la IA en el mercado de vigilancia todavía está en sus primeras etapas.
Aunque ya hay muchos avances y mejoras en el rendimiento que pueden atribuirse a la IA, la mayoría de los sistemas en uso son lo que Penhaligon describe como ‘inteligencia especializada’.
En otras palabras, se están desarrollando y desplegando algoritmos para aplicaciones específicas.
El futuro verá más sistemas de IA que decidirán qué algoritmo es mejor usar en diferentes escenarios y se adaptarán según sea necesario.
Brecher cree que el futuro verá la mayoría de los despliegues de tecnología de IA ocurriendo en el sitio, ya sea en aplicaciones basadas en el borde o en servidores.
A largo plazo, podríamos empezar a ver algunos análisis basados en la nube.
“No veo que cada cámara ejecute IA ya que esto es computacionalmente costoso, por lo que probablemente estaremos en un punto donde se seleccionen cámaras para ubicaciones específicas a corto y mediano plazo.”
Desde la perspectiva de Axis, Bruyns espera que algunas de las aplicaciones de IA dentro de las cámaras de seguridad de video en red incluyan:
Una combinación entre análisis en el borde o análisis basados en servidores.
Estos programas de IA (en cámara o servidor) pueden ser utilizados para propósitos simples o avanzados que incluyen:
- Reconocimiento de vehículos, objetos o humanos.
- Intrusión dentro de un área predefinida, estacionamiento, cerca perimetral o áreas restringidas.
- Estos análisis son lo suficientemente inteligentes como para habilitar alertas cuando se rompen las reglas programadas o se producen infracciones.
Un ejemplo es que un intruso podría entrar en un área predefinida y activar una alarma que podría ser vista por los operadores del sistema y generar la necesidad de acción.
Y mientras Brecher dice que la IA ya está ayudando a reducir significativamente las falsas alarmas, Zhu agrega que un beneficio importante de la tecnología será cambiar efectivamente la función de seguridad de proporcionar evidencia post-incidente a advertir a los operadores a través de una predicción precisa antes de los eventos.
En otras palabras, el sistema de protección perimetral solo envía una alarma cuando ocurren movimientos no deseados provocados por humanos o vehículos, ahorrando a los usuarios de acciones innecesarias causadas por falsas alarmas.
Mientras que aquellas personas que se emocionan con la nueva tecnología tienen buenas razones para estar emocionadas por lo que viene, también vale la pena señalar que la IA es simplemente otra herramienta en el arsenal de los proveedores.
La IA no (todavía) desarrollará una estrategia o una hoja de ruta de productos para empresas o clientes que buscan proteger su negocio, propiedad o hogar.
Más bien, proporcionará formas de agregar valor y ofrecer un mejor servicio, mejorando la capacidad de entrega de servicios en el ámbito de la seguridad y protección.
Pero así ha sido siempre en seguridad.
No estás más seguro porque hayas instalado algunas cámaras, estás más seguro porque las cámaras instaladas han sido colocadas en la posición correcta y seleccionadas porque proporcionan el tipo de servicio que necesitas y están integradas en una plataforma de gestión efectiva y operan de acuerdo con una estrategia de seguridad cuidadosamente diseñada.