{"id":12815,"date":"2022-04-19T14:05:26","date_gmt":"2022-04-19T17:05:26","guid":{"rendered":"http:\/\/infoseguridadit.com\/electronica\/?p=12815"},"modified":"2022-04-25T22:04:18","modified_gmt":"2022-04-26T01:04:18","slug":"inteligencia-artificial-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infoseguridadit.com\/electronica\/2022\/04\/19\/inteligencia-artificial-3\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial: razones para incorporarla"},"content":{"rendered":"\n

Inteligencia artificial utilizada para mejorar los procesos comerciales, impulsar productos innovadores y una mayor automatizaci\u00f3n<\/a> ha afectado esencialmente a todas las industrias hasta la fecha. El sector de la seguridad, que destaca por su madurez y complejidad, no est\u00e1 exento del maremoto de la Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n

De hecho, todo lo contrario, el sector de la seguridad y, m\u00e1s espec\u00edficamente, el dominio de la videovigilancia han visto surgir soluciones basadas en Inteligencia Artificial, tanto de hardware como de software.<\/a><\/p>\n\n\n\n

La adopci\u00f3n generalizada de c\u00e1maras IP, capacidades de computaci\u00f3n en la nube y sensores inteligentes ha allanado el camino para que los nuevos productos y soluciones de Inteligencia Artificial funcionen a escala.<\/p>\n\n\n\n

\"Inteligencia<\/figure>\n\n\n\n

An\u00e1lisis de video impulsado por Inteligencia Artificial<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Una aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial para el sector de la videovigilancia es el uso de anal\u00edticas de video para analizar secuencias con el fin de extraer objetos, comportamientos o situaciones predeterminados.<\/p>\n\n\n\n

Para dar algunos ejemplos, el an\u00e1lisis de video de Inteligencia Artificial se puede usar para monitorear el cruce del per\u00edmetro para el control de fronteras, detectar fiebre o m\u00e1scaras en aeropuertos o espacios p\u00fablicos, detecci\u00f3n de armas en casinos o filtrar alarmas activadas por movimientos benignos versus intrusiones reales.<\/p>\n\n\n\n

Esta aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial se apoya en su rama espec\u00edfica, el aprendizaje autom\u00e1tico, que utiliza una serie compleja de modelos de IA para analizar el contenido del flujo de v\u00eddeo, identificando y clasificando de forma aut\u00f3noma los v\u00eddeos seg\u00fan reglas predefinidas.<\/p>\n\n\n\n

Adopci\u00f3n de tecnolog\u00eda<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Cuando el an\u00e1lisis de video de IA se usa de manera efectiva, produce beneficios muy prometedores. Un salto en el an\u00e1lisis de flujo de video de un promedio del 10 % por humanos al 100 %, una reducci\u00f3n en los costos operativos y un aumento en la seguridad y una disminuci\u00f3n en el riesgo.<\/p>\n\n\n\n

El uso de an\u00e1lisis de video de IA para la vigilancia suena bastante simple, sin embargo, existen varios factores percibidos que impiden que las organizaciones de seguridad adopten la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Adopci\u00f3n de IA en su operaci\u00f3n de videovigilancia<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La industria de la seguridad es intensiva en capital, compleja en su estructura de TI y diversa en necesidades comerciales situacionales.<\/p>\n\n\n\n

Por lo tanto, da como resultado una percepci\u00f3n de alto esfuerzo, tiempo y costos necesarios para integrar con \u00e9xito la IA en su operaci\u00f3n de videovigilancia. Sin embargo, estas limitaciones de esfuerzo se pueden desacreditar debido a la flexibilidad de las soluciones de an\u00e1lisis de video.<\/p>\n\n\n\n

Tres \u00e1reas que disuaden a las organizaciones de seguridad de adoptar Inteligencia Artificial<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Capital existente<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Una operaci\u00f3n de vigilancia contiene una red de c\u00e1maras que filman con una variedad de calidades de video.<\/p>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis de video de IA a menudo opera en c\u00e1maras inteligentes que tienen la calidad de imagen de video adecuada para la capacidad de an\u00e1lisis de contenido. Los costos involucrados en la revisi\u00f3n de los sistemas de c\u00e1maras heredados, la conversi\u00f3n de videos a una calidad superior o la espera hasta que la red de c\u00e1maras actual est\u00e9 lista para ser reemplazada para integrar la IA son costosos, requieren mucho tiempo y, a menudo, son inviables.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, no todas las soluciones anal\u00edticas de video de IA deben implementarse en el borde con c\u00e1maras inteligentes. En cambio, el an\u00e1lisis de video se puede implementar directamente en la c\u00e1mara o tener una integraci\u00f3n basada en servidor que se mantenga y se ampl\u00ede a su red de c\u00e1maras existente. El an\u00e1lisis de video AI tambi\u00e9n puede analizar una variedad de videos de baja a alta resoluci\u00f3n en una variedad de formatos: t\u00e9rmico, infrarrojo, visible.<\/p>\n\n\n\n

Estructura de TI compleja<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Un \u00fanico centro de comando central o red de seguridad interna opera en un entorno de m\u00faltiples fabricantes. Esto significa que varios fabricantes pueden proporcionar c\u00e1maras, sistemas de gesti\u00f3n de video y socios tecnol\u00f3gicos, lo que aumenta la complejidad de las integraciones y los flujos de trabajo de TI exitosos.<\/p>\n\n\n\n

El robo o la infracci\u00f3n del per\u00edmetro pueden ocurrir en cuesti\u00f3n de minutos, por lo que se requiere que la transferencia de informaci\u00f3n entre soluciones funcione a la m\u00e1xima velocidad. Para superar esta complejidad, la integraci\u00f3n exitosa de soluciones en un entorno de m\u00faltiples fabricantes est\u00e1 asegurada a trav\u00e9s de est\u00e1ndares industriales establecidos por organizaciones sin fines de lucro.<\/p>\n\n\n\n

Esto permite que las soluciones de terceros, como el an\u00e1lisis de video de IA, se integren f\u00e1cilmente en la mayor parte de las tecnolog\u00edas de software y hardware.<\/p>\n\n\n\n

Diversidad en las necesidades de seguridad<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

El objetivo de una operaci\u00f3n de vigilancia puede variar mucho de una organizaci\u00f3n a otra. Los minoristas priorizan la detecci\u00f3n de robos, mientras que los gobiernos de las ciudades pueden estar preocupados por la detecci\u00f3n de armas o el conteo de personas.<\/p>\n\n\n\n

La capacidad de la IA para funcionar con alto rendimiento, mientras se adapta a las necesidades de seguridad de varias organizaciones, requiere que los algoritmos se entrenen en consecuencia. Obtener un alto rendimiento en un entorno de seguridad diverso est\u00e1 inherentemente integrado en la funci\u00f3n del modelo de aprendizaje autom\u00e1tico anal\u00edtico de video de IA.<\/p>\n\n\n\n

La IA se puede entrenar para adaptarse a diferentes entornos y utiliza el aprendizaje progresivo para aumentar el rendimiento con el tiempo. Un esfuerzo de colaboraci\u00f3n entre expertos en seguridad, cient\u00edficos de datos y estrategas comerciales garantizar\u00e1 un alto rendimiento y una aplicaci\u00f3n adecuada de IA para satisfacer las necesidades espec\u00edficas de cada organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La innovaci\u00f3n en vigilancia avanza<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Si bien para algunas organizaciones de videovigilancia, los costos y el tiempo asociados con la integraci\u00f3n exitosa de IA en su red pueden parecer abrumadores, existen formas de adaptar la nueva tecnolog\u00eda a una operaci\u00f3n existente con un esfuerzo m\u00ednimo.<\/p>\n\n\n\n

La presencia emergente de c\u00e1maras inteligentes y productos IoT solo acelerar\u00e1 la adopci\u00f3n de la IA en el futuro. Si su organizaci\u00f3n busca mejorar su funcionamiento con tecnolog\u00edas emergentes, ahora puede ser el momento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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