SG34

VIDEOVIGILANCIA Y CCTV 27 EL 'DEEP LEARNING' Y LOS METADATOS: EL SALTO ADELANTE EN VIDEOVIGILANCIA Es una realidad que cuanto más preci- sos son los algoritmos, más proactivas se vuelven las cámaras equipadas con análisis de imágenes para enviar infor- mación al usuario de un sistema de videovigilancia. La nueva generación de Inteligencia Artificial en la actua- lidad nos permite ir más allá y hacer preanálisis de situaciones más precisos. En el caso de una ciudad, por ejemplo, los nuevos algoritmos podrán llamar la atención de los operadores sobre multitudes o movimientos anorma- les. Eso es posible mediante el uso de un nuevo método para diseñar estos algoritmos de análisis de imágenes llamado Deep Learning que permite utilizar grandes volúmenes de datos para 'entrenar' la Inteligencia Artificial. Cuando entrenamos a los sistemas de Inteligencia Artificial con todos estos datos, estos son capaces de recono- cer diferentes formas: un hombre, una mujer, un gato, pero también reconocer colores, un hombre con camiseta roja y bigote, un niño en un scooter. Todo ello gracias a los algorit- mos de Deep Learning, capaces de procesar una can- tidad exponencial de datos. Aesto se suman los avances en términos de potencia de cómputo y laminiaturi- zación de los procesadores, que ahora están integrados directamente en las cámaras de seguridad, haciendo que el costo de implementar estas tecnologías seamuchomásaccesiblepara losusuarios finales. Por lo tanto, los sistemasde video- vigilancia actuales se han convertido en expertos endetección y reconocimiento de patrones. Basándose en lo que han detectado, crean unabasedemeta- datos que se autoamplifica y permite un análisis cada vez más preciso de las imágenes. Esta es la base de las herramientas de reco- nocimiento biométrico y facial. ¿Y la protección de datos personales? Desde una perspectiva de seguridad, el objetivo de los metadatos no es identificar a los ciudadanos (lo que está prohibido en Europa con la GDPR), sino optimizar el uso de la protec- ción de vídeo y hacerla proactiva y predictiva. Cámaras conectadas en el coche para evitar accidentes, ciu- dades inteligentes que optimizan los flujos y limitan las incidencias, cámaras que detectan las microexpresiones de un individuo que sufre un derrame cerebral... Los usos son ilimitados, y algunos ya son una realidad. Desde su concepción, los sistemas de segu- ridad actuales están diseñados para ir más allá de una lógica protectora. Para 2024, se estima que el 30% de las cámaras vendidas en el mercado serán capaces de incorporar el Deep Learning. El análisis de imágenes basado en Inteligencia Artificial está en auge y ahora es solo una cuestión de tiempo; el tiempo necesario para desplegar infraestructuras y crear las aplicacio- nes de IA para cambiar positivamente nuestra sociedad para mejor. n