La inteligencia artificial tiene aplicación en diferentes ámbitos, uno de ellos es el de la videovigilancia, que gracias a los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo puede mejorar su eficiencia y precisión. En las siguientes líneas explicamos cómo se aplica la inteligencia artificial en videovigilancia y cuáles son sus beneficios, así como los desafíos que plantea.
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¿Cómo se aplica la inteligencia artificial en videovigilancia?
La inteligencia artificial se aplica en videovigilancia utilizando la visión por computadora basada en modelos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas, de esa forma, el modelo, entrenado con grandes cantidades de conjuntos de datos, los procesa y aprende de ellos hasta reconocer patrones específicos en los datos, como rostros, objetos, animales, movimientos o comportamientos anómalos.
Es decir, la inteligencia artificial para videovigilancia permite realizar un análisis inteligente de las imágenes que capta, tanto de las grabaciones a posteriori como en tiempo real.
La IA para videovigilancia puede implementarse en software o firmware específicos cargados en los propios dispositivos de videovigilancia o en servidores centralizados, que son los que reciben y procesan las imágenes.
El uso de modelos de aprendizaje profundo permite que la videovigilancia mediante IA aprenda de los datos que procesa y, con el tiempo, mejore su capacidad para detectar personas, comportamientos y objetos, e incluso a detectar eventos o incidentes relevantes.
Los conjuntos de datos que se usan para entrenar los modelos de IA para videovigilancia pueden provenir de diversas fuentes, por ejemplo de grabaciones reales de sistemas de videovigilancia o de las cámaras de seguridad de los ayuntamientos. A medida que el algoritmo es entrenado, aprende a identificar las características que diferencian a personas de animales, a coches de bicicletas, de eventos potencialmente relevantes de los que no lo son, etc.
Aplicaciones de la IA en videovigilancia
Las aplicaciones de la IA en videovigilancia son varias, ya sea al grabar en un centro comercial o al instalar cámaras de seguridad en comunidades de vecinos o en la vía pública o el centro de trabajo, la IA puede aportar diversas funcionalidades, y no solo en el ámbito de la seguridad, sino también en otros sectores o actividades.
Algunas aplicaciones destacadas de la inteligencia artificial en videovigilancia son las siguientes:
- Localizar personas desaparecidas, fugitivos o vehículos robados. Gracias al uso de cámaras biométricas y la aplicación del IA en los sistemas de videovigilancia, es posible identificar a personas en tiempo real o en un análisis posterior de las imágenes.
- Detectar en tiempo real situaciones de emergencia y poder avisar de forma más rápida a las autoridades y equipos de emergencia.
- Anticiparse a la comisión de delitos y otros incidentes de seguridad, gracias al análisis predictivo que pueden realizar los sistemas de IA.
- Evitar falsas alarmas; cuanto más aprende el sistema de IA, menos falsos positivos se producen y, por tanto, menos falsas alarmas.
- Control de calidad en líneas de producción o montaje; usando un software específico, las cámaras con inteligencia artificial pueden evaluar procesos, detectar fallos y evitar cuellos de botella, entre otras funciones, en tiempo real.
- Analizar patrones de comportamiento y compra de los usuarios para optimizar la distribución de productos, la ubicación de las cajas, etc.
- Medir y controlar los aforos.
- Ayudar al arbitraje en el deporte.
Cabe señalar que algunas de estas aplicaciones están reguladas por ley en España, tanto por la Ley de Protección de Datos como por la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, especialmente en lo que respecta al uso de la biometría en estos sistemas.
¿Qué beneficios aporta la inteligencia artificial a la videovigilancia?
Aplicar la inteligencia artificial a la videovigilancia aporta diferentes beneficios, entre los que destacamos:
- Mayor precisión y eficiencia: Ninguna persona puede pasar horas concentrado delante de varios monitores de televisión y estar pendiente de todo lo que ocurre en las pantallas. Gracias a la IA se puede monitorizar y analizar cientos de imágenes en tiempo real y detectar con mucha mayor precisión cuándo se está produciendo un incidente o evento que requiera atención y emitir un aviso, alarma o notificación al respecto. Además, como ya vimos, el aprendizaje profundo propicia que cada vez se produzcan menos falsas alarmas.
- Monitoreo en tiempo real: El análisis en tiempo real de las imágenes permite responder con mucha más rapidez ante incidentes y emergencias, en algunos casos, incluso adelantarse a que ocurra algo.
- Búsqueda inteligente: La IA facilita encontrar de una forma mucho más rápida y sencilla una grabación o momento concreto de una grabación entre el material almacenado.
- Mejora continua del sistema: A través del uso y el análisis constante de imágenes, el modelo de inteligencia artificial para videovigilancia sigue aprendiendo y mejorando sus capacidades de análisis, detección y reconocimiento de personas, objetos y eventos.
- Integración con otros sistemas: Los sistemas de videovigilancia con IA también pueden integrarse con otros sistemas para hacerlos más útiles y eficientes; por ejemplo, con sistemas de gestión del tráfico o de la iluminación en una ciudad, o sistemas de detección de incendios en inmuebles o entornos naturales.
Consideraciones éticas y legales del uso de IA en videovigilancia
Pese a los beneficios que aporta la inteligencia artificial para la videovigilancia, no hay que perder de vista que también hay que tener en cuenta consideraciones éticas y legales respecto a su uso, puesto que hablamos de unos sistemas con un enorme potencial para invadir la privacidad de las personas y limitar sus derechos y libertades si no se regulan de manera adecuada.
En el plano ético y legal, la inteligencia artificial para la videovigilancia plantea las siguientes consideraciones:
- Sesgo algorítmico: Si el modelo de IA usado no ha sido entrenado con datos diversos que abarcan todos los grupos étnicos y demográficos de la población en la que se vaya a usar, el sistema acabará estando sesgado y no será eficiente, además, podrá incurrir en discriminaciones o tratos injustos (esto es algo que ya se ha comprobado que ocurre en diversos estudios, que han concluido que los modelos de IA para reconocimiento facial fallan mucho más al reconocer rostros de personas negras, mujeres y menores de edad). Para evitar estos sesgos, es fundamental que el modelo se entrene con datos los más diversos y representativos posibles.
- Vulneración de la privacidad: El empleo de la inteligencia artificial en videovigilancia puede suponer una vulneración de la privacidad, si se usa sin ningún tipo de control o restricción; por ejemplo, se puede usar para reconocer emociones de los clientes o los trabajadores, lo que supondría una violación de datos personales y del derecho a la intimidad de las personas.
- Transparencia y explicabilidad: Uno de los problemas más importantes de la IA, en especial de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, es su falta de transparencia por su naturaleza de funcionamiento de «caja negra». Esto significa que en muchas ocasiones es complejo explicar cómo un sistema de IA toma una decisión concreta o llega a una conclusión determinada. Si la IA en videovigilancia se emplea con carácter predictivo, para evitar la comisión de delitos u otros incidentes, es imprescindible que sus responsables sepan explicar cómo y por qué el sistema ha llegado a esa conclusión.
- Marco regulatorio: En Europa, la Ley de Inteligencia Artificial comenzará a aplicarse desde agosto de 2025 y hasta 2027 de forma gradual. En lo que inteligencia artificial para videovigilancia se refiere, esta ley prohibirá su uso para el reconocimiento biométrico a distancia, es decir, no se podrán usar las cámaras de videovigilancia para identificar personas en tiempo real o a posteriori, salvo en circunstancias especiales y mediante autorización oficial, por ejemplo, para buscar una persona desaparecida o un fugitivo. Así mismo, el uso de IA para el reconocimiento de emociones en trabajadores y educación está completamente prohibido, como lo está el scrapeo de imágenes de cámaras de seguridad e internet para el entrenamiento de modelos de IA. El resto de usos implicará cumplir con determinadas obligaciones que garanticen el derecho a la privacidad y la transparencia.
En definitiva, la inteligencia artificial para videovigilancia marca una nueva era para este campo, volviéndola más precisa y eficaz y ampliando su uso a otros ámbitos y sectores, si bien su implementación y aplicación deberá hacerse siempre de acuerdo a su regulación legal y a un uso ético.
