Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning: as diferenças no monitoramento por vídeo

A vigilância por vídeo assistida por inteligência artificial tem sido muito noticiada nos últimos anos, e por um bom motivo. Com os recentes desenvolvimentos na detecção de objetos e movimentos, as funções incorporadas aos sistemas de segurança estão os tornando mais rápidos e precisos do que nunca. Mas o que os torna tão eficazes? Principalmente o aprendizado de máquina (Machine learning) e o aprendizado profundo (deep learning), que são ramos da IA (inteligência artificial). Neste artigo, explicamos as diferenças entre esses termos e mostramos com mais detalhes o que eles têm a oferecer às soluções de monitoramento por vídeo, especialmente para os varejistas.

IA: o que é exatamente?

A IA está na boca de todo mundo, mas o que ela realmente é? Em primeiro lugar, seu nome se refere à inteligência humana, que é nossa capacidade de conhecer e entender o mundo ao nosso redor, conceitos abstratos, etc., mas também de nos adaptarmos a novas situações. A chamada inteligência artificial é, antes de tudo, uma reprodução das faculdades humanas por meio da tecnologia. Fala-se até mesmo em "redesneurais", "aprendizado" e "treinamento". Ela usa várias tecnologias que abrem uma ampla gama de possibilidades, incluindo análise, previsão, visualização e linguagem.

Desenvolvimentos tecnológicos e aplicações práticas

Embora as origens do aprendizado de máquina remontem a 1957, com a invenção do Perceptron, o primeiro algoritmo de Machine learning, foi somente a partir da década de 2010, onde houve um progresso significativo. Os computadores aumentaram sua capacidade e potência de armazenamento. Além disso, as quantidades de dados disponíveis agora são enormes, incentivando os avanços tecnológicos. Mas esses avanços estão apenas começando. Por enquanto, estamos falando de "IA fraca", ou seja, inteligência artificial projetada para realizar uma tarefa específica, como jogar xadrez, auxiliar os usuários por voz, fazer cálculos e assim por diante. A "IA forte", por outro lado, é um horizonte, uma meta a ser alcançada quando a inteligência artificial for indistinguível da inteligência humana.

No ramo do monitoramento por vídeo, a inteligência artificial já oferece muitas soluções para atender aos requisitos de segurança dos profissionais, principalmente graças ao Machine Learning.

Aprendizado de máquina: definição e aplicações no monitoramento por vídeo

O Machine Learning (ML) é a base da inteligência artificial. É uma técnica de aprendizado baseada em dados estruturados. Dados estruturados são informações que foram definidas e organizadas previamente, prontas para serem processadas. Eles consistem principalmente de palavras e números em bancos de dados.

Em um sistema tradicional de segurança de lojas, os gerentes de vigilância por vídeo precisam ficar em frente às telas que retransmitem as imagens das câmeras e detectar os furtos por conta própria. Os algoritmos de aprendizado de máquina economizam tempo e aliviam essa tarefa exaustiva. Na verdade, os sistemas são treinados em um grande volume de dados para que reconheçam uma situação de furto em uma loja com base em exemplos de casos que foram submetidos a eles anteriormente. Quando identificados, enviam um alerta para o agente de segurança ou lojista, que não precisa monitorar os vídeos o tempo todo.

Deep Learning: explicação e benefícios para a segurança no varejo

Mas o que é exatamente a deep learning (DL)? Em português, significa "aprendizagem profunda". Seu uso é historicamente mais recente do que o aprendizado de máquina, porque requer uma grande quantidade de poder de computação. Ela se baseia em redes neurais convolucionais (CNNs), que são usadas para processar imagens e sons. Esse tipo de aprendizado se baseia em um arranjo específico da rede neural em várias camadas. Cada camada corresponde a um nível adicional de complexidade. Em outras palavras, as primeiras camadas analisam determinados elementos separados de uma imagem ou som, e as camadas subsequentes de neurônios realizam cálculos sobre eles para refinar a identificação. Como resultado, o sistema aprende sozinho a partir de dados não estruturados, ou seja, brutos, e não por comparação com modelos preestabelecidos.

Esse tipo de aprendizado tem várias vantagens: é rápido, confiável e preciso. Como resultado, o processamento de gestos suspeitos é aprimorado. Mas isso não é tudo: a IA continua a aprender em tempo real e não precisa de intervenção humana para programar ou atualizar o sistema. Portanto, ela é refinada com base nas imagens capturadas pelas câmeras de segurança.

Inteligência Artificial e o software Veesion

O software de monitoramento por vídeo da Veesion para gerentes de lojas é baseado nessas tecnologias avançadas. O Machine Learning e o Deep Learning são usados para detectar com rapidez e precisão gestos suspeitos que podem ser identificados como furto em lojas. Os varejistas podem então agir imediatamente para deter os ladrões ou verificar possíveis furtos com os clientes quando eles saem da loja.

Seja como for, mesmo que a inteligência artificial seja uma grande ajuda devido ao seu desempenho notável, ela não deve, de forma alguma, substituir os humanos quando se trata de tomar decisões com base na detecção de gestos suspeitos. Além disso, ela nunca usa reconhecimento facial e não registra nenhuma informação sobre a identidade dos indivíduos, evitando assim, qualquer critério que possa ser discriminatório. O uso da inteligência artificial no monitoramento por vídeo é altamente regulamentado por motivos de proteção da privacidade. Portanto, as soluções que oferecemos estão totalmente em conformidade com o RGPD (Regulamento Geral de Proteção de Dados).

Em resumo, o Machine Learning e o Deep Learning são categorias de IA. Mas a primeira é um sistema de aprendizado que usa dados estruturados, muitas vezes exigindo intervenção humana, enquanto a segunda trabalha em camadas e se aprimora sozinha a partir de dados brutos. Para os varejistas, esses dois avanços tecnológicos simplificam a vigilância das lojas e reduzem as perdas causadas por furtos de maneira considerável. Nosso software Veesion é capaz de reduzir essa perda entre 30% a 60% e detecta cerca de 100.000 gestos suspeitos por mês nas mais de 3.000 lojas clientes espalhadas pelo mundo.