Durante el 11° Foro Internacional para América Latina y El Caribe que organiza el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) junto con la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), realizado en París (Francia), Luis Alberto Moreno, presidente del BID, hizo un llamado a los gobiernos para que realicen  más inversión en Inteligencia Artificial, lo cual podría aumentar en 1 punto el PIB de Latinoamérica.

En este sentido, los numerosos proveedores de hardware, fabricantes de cámaras y desarrolladores de software de la industria tienen un gran campo de acción aún sin explotar en cuanto a su potencial mercado.

 

Uno de dichos conceptos es la paralelización, el cual consiste en hacer que las máquinas se hagan cargo de tareas cognitivas básicas. Es probable que en los próximos años este desarrollo se convierta en una importante tendencia en nuestra industria.

 

Con la adecuada integración de información, las máquinas pueden ser mejores que los humanos en tareas cognitivas básicas, ayudándonos a ofrecer un servicio de mejor calidad, así como soluciones de seguridad más efectivas.

 

Amazon está aplicando este enfoque en el comercio minorista. La compañía está reemplazando el proceso de pago tradicional en cajas registradores por el mero desplazamiento de los clientes por la tienda. Al reunir información de teléfonos inteligentes, cámaras, sensores, historiales de compras y otros puntos de datos, la tecnología de Amazon permite a los clientes ingresar a una tienda, tomar lo que necesitan y salir. De todo lo demás se encargan las máquinas. Este tipo de paradigmas y herramientas son innovadoras, tienen gran impacto y sin duda incidirán de manera significativa en nuestra concepción sobre los sistemas de seguridad y la gestión de video.

 

Definamos la IA

Es importante comenzar reconociendo que hay cierta confusión en la industria sobre la definición de la IA, el aprendizaje automático (profundo y superficial) y la analítica, entre otros términos. Algunas personas creen que todos estos conceptos son iguales y los usan indistintamente, Pero eso no es totalmente correcto.

 

La IA, en su forma más básica, es la capacidad de una máquina de aprender por sí sola. El aprendizaje automático por lo general hace referencia a cómo se aplica la IA (evaluación superficial/profunda de datos en diferentes niveles), y la analítica (en el contexto de la IA) suele ser un término general para hacer referencia a los resultados presentados al usuario.

 

Los fabricantes de nuestra industria son bastante perspicaces y conocen la IA, sus matices y aplicaciones. Después de todo, tienen que  estar pensando continuamente no solo en la tecnología de hoy, sino en innovar la tecnología del mañana. En esa perspectiva, creemos que la inteligencia cuenta con un papel muy importante.

 

Es fácil seguir la corriente y considerar cualquier cosa como "inteligente" en el sentido de la IA. En la actualidad, en nuestra industria, la mayor parte de las herramientas de análisis son inteligentes, pero no en el sentido de la IA, lo que significa que pueden analizar videos y concluir cosas bastante asombrosas. Sin embargo, la mayoría son simplemente herramientas algorítmicas y no necesariamente aprenden algo nuevo con el tiempo.

 

No obstante, el uso más importante de la IA en el sector de la seguridad será el mejoramiento de las tareas.

 

 

El núcleo del aprendizaje, profundo y rápido
La inteligencia artificial es una categoría integral que abarca varias cosas, incluyendo una amplia gama de redes neuronales con diferentes capacidades. Las redes neuronales están segmentadas en función de la forma en que abordan un determinado conjunto de datos no estructurados o problema; ya sea mediante un enfoque por procesos, algoritmos o de aprendizaje automático.

 

En general, debido a las limitaciones que había antes en la capacidad de procesamiento del hardware (excepto por las supercomputadoras), el aprendizaje automático solo podía aplicar el aprendizaje superficial a conjuntos de datos muy grandes.

 

Este aprendizaje superficial analiza los datos en solo unas cuantas dimensiones. Gracias a los últimos avances significativos en la capacidad de procesamiento de las unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés), en la actualidad podemos utilizar un enfoque de aprendizaje profundo a través del cual podemos analizar los datos en muchos más niveles o dimensiones; de ahí la palabra "profundo".

 

 

Revolución de la inteligencia

Hoy en día se presentan pocas soluciones en la industria de la seguridad que implementen realmente la inteligencia artificial. Muchas soluciones están "entrenadas en inteligencia artificial", lo que significa que en el laboratorio sus algoritmos se entrenan utilizando funciones de inteligencia artificial, pero una vez desarrollados, se implementan simplemente como algoritmos; es decir, no ocurre un aprendizaje posterior. El único momento en que estos algoritmos mejorarán es cuando sean actualizados para incluir un aprendizaje mejorado.

 

Hoy analizamos la mayoría de los asuntos concernientes a la industria en términos de seguridad, pero mañana los discutiremos en términos de datos, así como del valor de esos datos y de lo que podemos lograr. Actualmente se están desarrollando herramientas para automatizar los procesos de los usuarios y aumentar la efectividad del operario humano mediante la información.

 

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial constituyen los próximos grandes cambios tecnológicos que revolucionarán para siempre el statu quo de nuestra industria.

 

Habrán de pasar varios años para que estas tecnologías se desarrollen, pero el impacto que tendrán en la seguridad y la vigilancia será fascinante. Ya estamos viendo grandes avances en la aceleración de hardware y otros procesos que permiten herramientas de procesamiento complejas, y sin duda veremos muchos en los próximos años.

Si desea obtener más información, visite: www.milestonesys.com. 
Israel Austria, ingeniero de soluciones de Milestone Systems para América Latina