IA, aprendizaje automático, aprendizaje profundo: las diferencias en la videovigilancia

La videovigilancia asistida por inteligencia artificial ha sido noticia en los últimos años, y con razón. Con los recientes avances en la detección de objetos y movimiento, las funciones integradas en los sistemas de seguridad los hacen más rápidos y precisos que nunca. Pero, ¿qué los hace tan eficaces? Principalmente el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que son ramas de la IA. En este artículo, te explicamos las diferencias entre estos términos y te mostramos con más detalle lo que tienen que ofrecer a las soluciones de videovigilancia, en particular para los minoristas.

IA: ¿qué es exactamente?

La IA está en boca de todos, pero ¿qué es en realidad? En primer lugar, su nombre hace referencia a la inteligencia humana, que es nuestra capacidad para conocer y comprender el mundo que nos rodea, los conceptos abstractos, etc., pero también para adaptarnos a nuevas situaciones. La llamada inteligencia artificial es ante todo una reproducción de las facultades humanas a través de la tecnología. Se habla de "redes neuronales", "aprendizaje" y "entrenamiento". Utiliza una serie de tecnologías que abren todo un abanico de posibilidades, como el análisis, la predicción, la visualización y el lenguaje.

Evolución tecnológica y aplicaciones prácticas

Aunque los orígenes del aprendizaje automático se remontan a 1957 con la invención del Perceptrón, el primer algoritmo de aprendizaje automático, no ha sido hasta la década de 2010 cuando se han producido avances significativos. Los ordenadores han aumentado su capacidad de almacenamiento y su potencia. Además, las cantidades de datos disponibles son ahora masivas, lo que favorece los avances tecnológicos. Pero estos avances no han hecho más que empezar. Por el momento, hablamos de "IA débil", es decir, inteligencia artificial diseñada para realizar una tarea específica, como jugar al ajedrez, asistir a los usuarios por voz, realizar cálculos, etcétera. La "IA fuerte", en cambio, es un horizonte, una meta por alcanzar en la que la inteligencia artificial es indistinguible de la inteligencia humana.

En el ámbito de la videovigilancia, la inteligencia artificial ofrece ya numerosas soluciones para responder a las exigencias de seguridad de los profesionales, gracias sobre todo al Machine Learning.

Machine Learning: definición y aplicaciones en videovigilancia

El Machine Learning (ML) es la base de la inteligencia artificial. Se trata de una técnica de aprendizaje basada en datos estructurados. Los datos estructurados son información definida y organizada de antemano, lista para ser procesada. Consisten principalmente en palabras y números en bases de datos.

En un sistema tradicional de seguridad de tiendas, los responsables de videovigilancia tienen que ponerse delante de pantallas que retransmiten las imágenes de las cámaras y detectar ellos mismos los robos. Los algoritmos de aprendizaje automático ahorran tiempo y alivian esta agotadora tarea. En efecto, los sistemas se entrenan con un gran volumen de datos para que reconozcan una situación de hurto basándose en ejemplos de casos que se les han presentado previamente. Cuando los identifican, envían una alerta al agente o al tendero, que así no tiene que estar pendiente de los vídeos todo el tiempo.

Deep Learning: explicación y ventajas para la seguridad en el comercio minorista

Pero, ¿qué es exactamente el Deep Learning (DL) ? En español, significa"aprendizaje profundo". Su uso es históricamente más reciente que el del Machine Learning, ya que requiere una gran potencia de cálculo. Se basa en las redes neuronales convolucionales (CNN), que se utilizan para procesar imágenes y sonido. Este tipo de aprendizaje se basa en una disposición particular de la red neuronal en varias capas. Cada capa corresponde a un nivel adicional de complejidad. En otras palabras, las primeras capas analizan determinados elementos separados de una imagen o un sonido, y las capas de neuronas siguientes realizan cálculos sobre ellos para afinar la identificación. De este modo, el sistema aprende por sí mismo a partir de datos no estructurados, es decir, sin procesar, y no por comparación con modelos preestablecidos.

Este tipo de aprendizaje tiene varias ventajas: es rápido, fiable y preciso. Como resultado, se mejora el procesamiento de gestos sospechosos. Pero eso no es todo: la IA sigue aprendiendo en tiempo real y no necesita la intervención humana para programar o actualizar el sistema. Por tanto, se perfecciona en función de las imágenes captadas por las cámaras de seguridad.

La IA y el software Veesion

El software de videovigilancia Veesion para gestores de tiendas se basa en estas tecnologías avanzadas. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se utilizan para detectar con rapidez y precisión gestos sospechosos que podrían identificarse como robos en tiendas. De este modo, los comerciantes pueden actuar de inmediato para disuadir a los ladrones o para consultar a los clientes cuando abandonan la tienda.

Sea como fuere, aunque la inteligencia artificial es de gran ayuda por sus notables prestaciones, en ningún caso debe sustituir al ser humano a la hora de tomar decisiones basadas en la detección de gestos sospechosos. Además, nunca utiliza el reconocimiento facial y no registra ninguna información sobre la identidad de las personas. El uso de la inteligencia artificial en la videovigilancia está muy reglamentado por razones de protección de la vida privada. Por lo tanto, las soluciones que ofrecemos cumplen naturalmente con el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos).

En resumen, tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo son categorías de IA. Pero el primero es un sistema de aprendizaje que utiliza datos estructurados, que a menudo requieren intervención humana, mientras que el segundo funciona por capas y mejora por sí solo a partir de datos brutos. Para los minoristas, estos dos avances tecnológicos simplifican la vigilancia de las tiendas y reducen las pérdidas por hurto. Nuestro software Veesion reduce las pérdidas por hurto entre un 30% y un 60% y detecta unos 100.000 gestos sospechosos al mes en las más de 3.000 tiendas equipadas con él en todo el mundo.