Por Kleber Wedemann, Director Regional de Marketing en SAS Latinoamérica y el Caribe
Cualquiera que haya visto películas de Iron Man sabe que su creador, Tony Stark, cuenta (y mucho) con la ayuda de Jarvis, un sistema avanzado de Inteligencia Artificial diseñado para administrar casi todo en su vida, especialmente en la lucha contra el crimen. ¿Alguna vez has imaginado que algo así se usa en la vida real con la ayuda de máquinas inteligentes? En realidad, hoy en día esto ya no es tan futurista, pues este tipo de tecnología aplicada a la policía se está acercando a nosotros.
Hace dos años, alrededor de 167 equipos de bomberos y policías estadounidenses invirtieron en la compra de drones para este propósito, más del doble en comparación con 2015.
Las autoridades policiales, como en el caso del condado de Noble, Indiana, están recurriendo a drones para localizar personas sospechosas en sus búsquedas. La brigada de bomberos de Oakland, California, utilizó un drone para buscar puntos de acceso durante un incendio en un almacén, una tarea muy peligrosa para que un ser humano lo hiciera solo. Por cierto, este es un gran ejemplo del uso de datos obtenidos por la tecnología con el propósito de salvar vidas.
Analizando datos visuales con drones
El uso cada vez mayor de drones representa una aplicación práctica y combinada de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Aunque son capaces de hacer mucho más que tareas relacionadas con la vigilancia, los avances en la detección de objetos han ampliado su uso de equipos de análisis de imagen y video. La detección y clasificación son tareas básicas cuando se trata de análisis de video y están a la vanguardia de la investigación de Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático.
Una variedad de algoritmos y técnicas de aprendizaje profundo están en el corazón de estos sistemas y son la base para desarrollar aplicaciones más complejas.
Existen algunas restricciones que retrasan los avances en el uso de drones y la Inteligencia Artificial en la vigilancia, como las leyes, la política y la privacidad. En los Estados Unidos se han aprobado algunas reglas que imponen regulaciones sobre cómo la seguridad y las agencias gubernamentales pueden hacer uso de este equipo.
En Indiana, por ejemplo, la ley dice que los departamentos de policía pueden usarlos para actividades de búsqueda y rescate, registro de accidentes y ayuda de emergencia, pero pero otras funciones se requiere una orden judicial. Esto significa que es poco probable que la policía pueda usarlos en grandes conglomerados, a menos que un crimen o ataque terrorista esté en marcha.
Otros países han podido usar drones para mantener la ley y el orden, incluida la vigilancia aérea, es el caso de las instituciones europeas que ya han mostrado un gran interés en la Inteligencia Artificial.
Sin embargo, los drones no son los únicos ejemplos de IA que se están considerando en el caso de la policía. Ahora es posible identificar a los policías que necesitan descansar en situaciones estresantes. Un sistema desarrollado en la Universidad de Chicago puede aumentar la precisión de identificación de estos agentes de policía en riesgo en un 12%, reduciendo los falsos positivos en un tercio. El sistema ha sido utilizado por el Departamento de Policía de Charlotte-Mecklenburg, Carolina del Norte.
Los fundamentos de la Inteligencia Artificial en la vigilancia
Las agencias de seguridad pública involucradas en todos los niveles del gobierno deben explotar diversos datos para ser efectivos en sus operaciones. Eso es lo que los drones, la IA y la policía tienen en común, pero grandes cantidades de datos también pueden causar problemas cuando los recursos son limitados.
Sin un enfoque adecuado, aumenta la posibilidad de que no se identifiquen áreas de riesgo. El desafío se vuelve mayor debido a la necesidad de apegarse a los procesos legislativos obligatorios. Para tener éxito en este campo, las agencias necesitan herramientas tecnológicas modernas que puedan interpretar grandes cantidades de datos, generar alertas, detectar anomalías y confiar en las técnicas de Inteligencia Artificial para apoyar a los operadores dentro del rigor requerido en cada proceso.
La realidad actual es que la IA ha estado entregando excelentes resultados. Los analistas están utilizando y probando técnicas de Deep Learning y Machine Learning en escenarios reales de aplicación de la ley que pueden hacer que el mundo sea aún mejor. Aunque todavía no hemos alcanzado un escenario similar al de los superhéroes en nuestros logros, ¿quién sabe qué nos depara el futuro? Siempre existirán trampas y desafíos, pero ahora es el momento de aprovechar todas las posibilidades que tenemos por delante.
