A inteligência artificial agora faz parte do nosso dia a dia, com o uso de agentes de conversação, previsões de escrita à mão em nossas caixas de entrada de e-mail ou software de processamento de texto, reconhecimento facial para desbloquear nossos dispositivos e recomendações feitas por lojas on-line, redes sociais, aplicativos de música, GPS etc. Os profissionais também compreenderam o valor dessa ferramenta e estão usando nos mais diversos casos: aprendizado personalizado na educação, análise preditiva do comportamento do cliente em marketing, direcionamento de publicidade, otimização de viagens em logística ou até mesmo, na detecção de gestos suspeitos em segurança.

E é justamente esse último caso que nos interessa; melhorar o trabalho dos varejistas que desejam combater os furtos em lojas de forma eficaz. Como isso é possível? Principalmente graças ao aprendizado de máquina (conhecido em inglês como Machine learning). Mas o que significa essa técnica de aprendizagem e como ela revolucionou o setor de segurança? É isso que você aprenderá neste artigo.

Qual é a finalidade do aprendizado de máquina?

O Machine learning pertence ao campo da inteligência artificial (IA). O conceito é o seguinte: programar um sistema de computador para executar uma tarefa específica é muito complexo e consome muito tempo. Por isso, como resultado, ele precisa ser ensinado a aprender para que possa se adaptar a situações diferentes das suas.

Abordagens de aprendizado de máquina

Para fazer isso, um conjunto de dados qualitativos é fornecido à máquina por especialistas na área. Há várias abordagens:

• Aprendizado de máquina supervisionado, que cria seu próprio modelo usando algoritmos de classificação parametrizados por humanos. Esses últimos atribuem rótulos aos exemplos fornecidos para fazer uma previsão.
• O aprendizado de máquina não supervisionado não depende de rótulos. Ele agrupa os próprios dados de treinamento em clusters com base nas características que consegue destacar.

A diferença com a aprendizagem profunda ou Deep Learning

Para resolver problemas mais complexos com mais eficiência, uma subcategoria da aprendizagem automática foi desenvolvida nos últimos anos: o Deep Learning ou a aprendizagem profunda. E qual a diferença entre o Deep Learning e o Machine Learning? A quantidade de dados no deep learning é muito maior. Além disso, ele é inspirado no cérebro humano, principalmente nos neurônios: uma rede neural artificial é configurada e eles são agrupados em várias camadas, cada uma das quais refina o processamento dos dados.

Além disso, essas redes neurais são convolucionais, o que significa que são capazes de filtrar dados, especialmente dados visuais e vocais, para reconhecer os elementos a serem analisados.

A aprendizagem profunda (Deep Learning) é muito útil e poderosa, mas requer um grande volume de dados e, portanto, uma grande capacidade de armazenamento, além de muitos recursos de computação e energia.

Quais são as vantagens do Machine Learning no monitoramento por vídeo?

O setor de vigilância por vídeo aproveitou os avanços tecnológicos ligados ao Machine Learning e continua a acompanhar de perto todos os desenvolvimentos para atender às necessidades dos gerentes e agentes de segurança de varejo.

Os usos do Machine Learning no setor de varejo

Com o aumento dos furtos em lojas, os varejistas têm expectativas muito altas em relação à vigilância por vídeo. Que soluções o Machine Learning pode trazer para seus problemas?

• Alertar os varejistas sobre comportamentos suspeitos. Ao analisar os dados das câmeras, se a IA considerar que um gesto é suspeito, ela envia um vídeo para o tablet, computador ou smartphone do agente de segurança. O varejista pode, então, prestar assistência ao cliente para dissuadi-lo de cometer o furto ou localizá-lo para tirar qualquer dúvida quando ele sair da loja, baseado em fatos reais e provas.
• Detecção de outros problemas. A inteligência artificial também pode ser treinada para avisar os lojistas em caso de acidentes, como quedas, doenças ou qualquer tipo de agressão, para que eles possam reagir rapidamente e se sentirem protegidos. O mesmo se aplica a mercadorias danificadas.
• O aprendizado de máquina também é usado para prever o comportamento do cliente, principalmente por continuar aprendendo com os vídeos que estuda. Como resultado, os estoques podem ser mais bem gerenciados e os departamentos de marketing podem otimizar suas campanhas de comunicação.

Como funciona a Inteligência Artificial (IA) da Veesion

Na Veesion, usamos o Machine Learning das seguintes maneiras:

• Detecção de movimento. A máquina é treinada a partir de grandes conjuntos de dados para identificar gestos típicos que parecem suspeitos em imagens produzidas por câmeras de segurança.
• Identificação de objetos. Por fim, o aprendizado de máquina é necessário para reconhecer mochilas, carrinhos de compras, carrinhos de bebê etc., mas também o que pertence à loja (prateleiras e itens).

Gestos e objetos são então vinculados: se um objeto identificado como um item segue o movimento de uma parte do corpo e acaba em outro objeto, como um capacete de motocicleta, um alerta é acionado, pois isso corresponde a um gesto suspeito.

Outros elementos, incluindo a aprendizagem profunda (deep learning), complementam essa solução para melhorar o reconhecimento e reduzir os alarmes falsos.

Limites do uso do Machine Learning no monitoramento por vídeo

O uso de inteligência artificial em lojas e no local de trabalho é estritamente regulamentado por lei. A IA e, portanto, o Machine Learning, devem ser usados somente para segurança e monitoramento de produtos. Em nenhuma circunstância ela deve ser usada para monitorar funcionários ou para reconhecimento visual, de voz ou biométrico para identificar indivíduos; a IA não se baseia, portanto, em nenhum critério que possa ser considerado discriminatório.

Nossas soluções Veesion foram projetadas com essas práticas recomendadas em mente. Elas estão em conformidade com o RGPD (Regulamento Geral de Proteção de Dados) e o Código de Segurança Interna da França.

Por fim, o Machine Learning é um tipo de inteligência artificial que projeta sistemas de computador capazes de aprender por conta própria. Graças a esse aprendizado automático, os sistemas de vigilância por vídeo oferecem aos varejistas a possibilidade de detectar gestos suspeitos sem precisar estar constantemente atrás das telas de computador. Por fim, o Machine Learning oferece a todos a oportunidade de se beneficiar da proteção contra roubo, mesmo as lojas que não têm recursos financeiros para recrutar um agente de segurança especializado. Ao escolher a solução da Veesion, você pode se beneficiar de todas essas vantagens, com uma redução de perdas por furtos de até 60%, enquanto tem a certeza de estar em conformidade com leis e regras da estrutura legal.