La inteligencia artificial forma ya parte de nuestra vida cotidiana, con el uso de agentes conversacionales, predicciones de escritura en nuestras bandejas de entrada de correo electrónico o programas de tratamiento de textos, reconocimiento facial para desbloquear nuestros dispositivos y recomendaciones realizadas por tiendas online, redes sociales, aplicaciones de música, GPS, etc. Los profesionales también han comprendido el valor de esta herramienta y la utilizan en un amplio abanico de aplicaciones: aprendizaje personalizado en educación, análisis predictivo del comportamiento de los clientes en marketing, segmentación de la publicidad, optimización de trayectos en logística o incluso detección de gestos sospechosos en seguridad.

Es esta última aplicación la que nos interesa en la medida en que mejora el trabajo de los minoristas que quieren luchar eficazmente contra los hurtos en las tiendas. ¿Cómo es posible? Principalmente gracias al Machine Learning. Pero, ¿qué significa esta técnica de aprendizaje y cómo ha revolucionado el sector de la seguridad? Eso es lo que aprenderá en este artículo.

¿Para qué sirve el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (deep learning en inglés) pertenece al campo de la inteligencia artificial (IA). El concepto es el siguiente: programar un sistema informático para que realice una tarea específica es demasiado complejo y lleva demasiado tiempo. Por ello, es necesario enseñarle a aprender para que pueda adaptarse a situaciones diferentes a las suyas.

Enfoques de aprendizaje automático

Para ello, expertos en la materia proporcionan a la máquina un conjunto de datos cualitativos. Existen varios enfoques:

• Aprendizaje automático supervisado, que crea su propio modelo utilizando algoritmos de clasificación parametrizados por humanos. Estos últimos asignan etiquetas a los ejemplos proporcionados para hacer una predicción.
• El aprendizaje automático no supervisado no se basa en el etiquetado. Agrupa los propios datos de entrenamiento en clústeres en función de las características que consigue destacar.

La diferencia con el aprendizaje profundo

Con el fin de resolver problemas más complejos de manera más eficiente, en los últimos años se ha desarrollado una subcategoría del aprendizaje automático: el deep learning. ¿En qué se diferencia del aprendizaje automático? La cantidad de datos es mucho mayor. Además, se inspira en el cerebro humano, principalmente en las neuronas: se crea una red neuronal artificial y estas se agrupan en varias capas, cada una de las cuales refina el procesamiento de los datos.

Además, estas redes neuronales son convolucionales, lo que significa que son capaces de filtrar datos, sobre todo visuales y vocales, para reconocer los elementos a analizar.

El Deep Learning es muy útil y potente, pero requiere un gran volumen de datos y, por tanto, una gran capacidad de almacenamiento, así como muchos recursos informáticos y energéticos.

¿Cuáles son las ventajas del Machine Learning en la videovigilancia?

El sector de la videovigilancia ha aprovechado los avances tecnológicos vinculados al Machine Learning y sigue de cerca todas las evoluciones para responder a las necesidades de los responsables de seguridad del comercio minorista.

Los usos del Machine Learning en el sector minorista

Con el aumento de los hurtos en las tiendas, los minoristas tienen expectativas muy altas respecto a la videovigilancia. ¿Qué soluciones puede aportar el aprendizaje automático a sus problemas?

• Alertar a los minoristas de comportamientos sospechosos. Al analizar los datos de las cámaras, si la IA considera que un gesto es sospechoso, envía un vídeo a la tableta, ordenador o smartphone del vigilante de seguridad. El minorista puede entonces prestar asistencia al cliente para disuadirle de cometer el robo, o localizarle para despejar cualquier duda cuando abandone la tienda.
• Detectar otros problemas. La inteligencia artificial también puede entrenarse para avisar a los tenderos en caso de caída, enfermedad o asalto, de modo que puedan reaccionar rápidamente para proteger a las personas. Lo mismo ocurre con los productos dañados.
• El aprendizaje automático también se utiliza para predecir el comportamiento de los clientes, en particular al seguir aprendiendo de los vídeos que estudia. De este modo, se pueden gestionar mejor las existencias y los departamentos de marketing pueden optimizar sus campañas de comunicación.

Cómo funciona la IA de Veesion

En Veesion, utilizamos el aprendizaje automático de las siguientes maneras:

• Detección de movimiento. La máquina se entrena en grandes conjuntos de datos para detectar gestos típicos que parecen sospechosos en imágenes producidas por cámaras de vigilancia.
• Identificación de objetos. Por último, se requiere Machine Learning para reconocer mochilas, carritos de la compra, cochecitos, etc., pero también lo que pertenece a la tienda (estanterías y artículos).

A continuación, se vinculan gestos y objetos: si un objeto identificado como artículo sigue el movimiento de una parte del cuerpo y acaba en otro objeto, como un casco de moto, se activa una alerta, ya que corresponde a un gesto sospechoso.

Otros elementos, como el Deep Learning, complementan esta solución para mejorar el reconocimiento y reducir las falsas alarmas.

Límites del uso del Machine Learning en videovigilancia

El uso de la IA en comercios y lugares de trabajo está estrictamente regulado por la ley. La IA, y por tanto el Machine Learning, solo debe utilizarse para la seguridad y vigilancia de productos. En ningún caso debe utilizarse para vigilar a los empleados o para el reconocimiento visual, de voz o biométrico para identificar a las personas.

Nuestras soluciones Veesion están diseñadas teniendo en cuenta estas buenas prácticas. Cumplen con el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos).

En definitiva, el Machine Learning es un tipo de inteligencia artificial que diseña sistemas informáticos capaces de aprender por sí mismos. Gracias a este aprendizaje automático, los sistemas de videovigilancia ofrecen a los comerciantes la posibilidad de detectar gestos sospechosos sin estar constantemente detrás de su ordenador. Por último, el aprendizaje automático ofrece a todos la posibilidad de beneficiarse de una protección contra los robos, incluso a los comercios que no disponen de recursos financieros para contratar a un agente. Al elegir la solución Veesion, podrá beneficiarse de todas estas ventajas, con una reducción de las pérdidas de hasta el 60%, al tiempo que se asegura de cumplir las normas del marco legal.