El mundo de la vigilancia automatizada está en auge, con nuevas técnicas de aprendizaje automático que dan a las cámaras de CCTV la capacidad de determinar comportamientos peligrosos sin supervisión humana. Esta tecnología será el futuro de la vigilencia, como lo ilustra una nueva cámara de seguridad para IA construida por el gigante japonés de telecomunicaciones NTT East y la startup Earth Eyes Corp.
Cámaras que aprenden
La cámara de seguridad se llama “AI Guardman”, diseñada para ayudar a los propietarios de tiendas en Japón a detectar ladrones potenciales. Utiliza la tecnología de código abierto desarrollada por la Universidad Carnegie Mellon para escanear video en vivo y estimar las posturas de cualquier cuerpo que pueda ver.
Luego, el sistema intenta hacer coincidir los datos de esta postura con un comportamiento “sospechoso” predefinido en el sistema. Si ve algo digno de atención, alerta a los comerciantes a través de una aplicación conectada.
Un video de demostración de una versión prototipo de la tecnología publicada por Earth Eyes ofrece una buena descripción de cómo funciona.
AI Guardman ha estado en desarrollo durante al menos unos años, pero el mes pasado se compartieron los primeros resultados de algunos ensayos iniciales con la cámara. NTT East y Earth Eyes afirman que AI Guardman redujo el hurto en las tiendas en alrededor del 40 por ciento en donde se realizaron las pruebas.
Un vocero de NTT East le dijo a The Verge que la cámara saldría a la venta a fines de julio, con un precio inicial de alrededor de US$ 2.150 y una tarifa de suscripción mensual de US$ 40 para soporte en la nube. NTT dice que espera introducir la cámara en 10.000 tiendas en los próximos tres años.
“Nuestro objetivo principal son las grandes empresas, aunque no tenemos la intención de omitir las pequeñas”, dijo un vocero.
Críticas al sistema
Aunque la cámara puede mirar a una persona de manera confiable y determinar dónde están sus partes del cuerpo, es difícil hacer coincidir esa información con el comportamiento “sospechoso”, que tiende a depender del contexto.
NTT East admitió eso y dijo que los “errores comunes” del AI Guardman incluían identificar erróneamente tanto a los clientes indecisos, que podrían recoger un artículo, devolverlo, luego volver a recogerlo; como a los trabajadores de la tienda reabasteciendo los estantes como potenciales ladrones.
