Dallmeier brings four practical reflections on video technology and artificial intelligence

The security manufacturer has been working for years on and with AI technology. A knowledge and experience that translates with this assessment to the professional community.

Artificial intelligence (The) es uno de los temas que causa bastante revuelo actualmente, con grandes expectativas y promesas en el área de la tecnología de vídeo, que abarcan desde la detección de comportamientos llamativos como ataques a personas, pasando por el reconocimiento de caras individuales entre multitudes, hasta la detección automática de un paquete bomba.

En su experiencia con esta tecnología y en sus desarrollos, Dallmeier ofrece a continuación cuatro reflexiones prácticas.

1.- Al introducir soluciones basadas en IA y tecnología de vídeo hay que considerar mucho más que la tecnología

En muchas innovaciones no se tiene en cuenta que las nuevas tecnologías requieren, casi siempr, una discusión social y cambios de condiciones marco muy concretas antes de lograr implementarlas de forma generalizada. El dilema aún no resuelto del coche autónomo y su comportamiento en caso de accidente se ha convertido ya en un ejemplo casi clásico.

Al usar IA en la tecnología de vídeo existen preguntas similares sin resolver: ¿Cuánta libertad de decisión se da a un sistema? ¿Qué criterios de calidad se establecen, For example, en la detección de objetos? ¿A quién se exigen responsabilidades cuando un ataque no es detectado, a pesar de las grandes expectativas de la población?

¿Qué tiempos de respuesta se definen? ¿Hasta cuándo tienen que estar los cuerpos de emergencia en el lugar en caso de una ‘alarma IA’? ¿Hay disponible suficiente personal para las nuevas opciones potenciales de intervención y búsqueda? ¿Qué sucede con numerosos ‘falsos positivos’ cuandose busca a un sospechoso mediante reconocimiento facial?

2.- IA y tecnología de vídeo funcionan sólo con un ‘enfoque tecnológicamente integral’

Los sistemas técnicos son cada vez más complejos, y por ello es necesario evaluar todos los parámetros que influyen en la capacidad de rendimiento de una solución entera. El axioma informático ‘garbage in, garbage out’ tiene máxima relevancia en este contexto: las redes neuronales para la clasificación de objetos o procesos, o un buen software de reconocimiento facial sólo pueden proporcionar resultados acordes con la calidad de imagen de vídeo que reciben.

Los sistemas basados en IA sólo pueden ser tan buenos como los de cámaras que captan las imágenes para ellos, por lo que resulta especialmente importante poder definir y planificar calidades mínimas en todas las áreas de la imagen de vídeo, planificar ángulos de cámara correctamente y tomar en cuenta muchos otros detalles.

En esta consideración global no hay que olvidar al profesional que está detrás del sistema, en cualto a cualificación y cuestiones organizativas. Sólo mediante una interacción bien orquestada de todos los factores y agentes es posible garantizar el cumplimiento de estándares que, By the way, aún están por definir.

3.- Hay soluciones en funcionamiento que prestan buen servicio como sistemas de asistencia

La IA jugará un papel decisivo también en la tecnología de vídeo, pudiendo convertirse incluso en un componente clave. Ya existen escenarios de uso y soluciones en funcionamiento, ya sea en la optimización y análisis de procesos analógicos, como en una mesa de juego de un casino, For example; en la clasificación mejorada de objetos para protección perimetral o en el seguimiento asistido de personas en el área de vigilancia municipal, por citar algunos.

Hay que tener en cuenta en todos estos sistemas que en el núcleo de este engranaje sigue estando el operador, el policía o el técnico forense, y que la tecnología de IA en la de vídeo se pone a disposición de sistemas de asistencia útiles, si bien aun está lejos de la detección automática en contextos complejos, como una ‘maleta bomba’ abandonada.

4.- El mercado tiene que aprender a diferenciar entre soluciones operativas y proyectos de investigación

Cada innovación técnica comienza con definiciones imprecisas, expectativas e interpretaciones diversas a sus capacidades. Nadie ‘sabe de verdad’, pero todos los implicados tienen algo que opinar. That's why, es muy importante examinar y cuestionar al detalle qué funciones están más o menos listas para su comercialización e implementación y qué se encuentra todavía en puro estado de investigación.

Elementos claves cuando hay que realizar inversiones estratégicas o tomar decisiones complejas, por lo que es aconsejable preguntarse primero si se puede esperar un determinado resultado en doce meses, en cinco años o nunca. De lo contrario se corre el riesgo de perder de vista soluciones obvias para problemas urgentes.

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