Por: Rafael Kechichian, engenheiro de soluções da Milestone Systems para a América Latina.

Aqui na América Latina, inúmeros fornecedores de hardware, fabricantes de câmeras e desenvolvedores de software do setor, estão se orientando rapidamente pela alavancagem dos conceitos de Inteligência Artificial (IA) em suas soluções.

Um desses conceitos é a paralelização, que é potencializada mediante a exigência do aprendizado profundo. Consiste em fazer as máquinas assumirem tarefas de baixa cognição, com a agregação de informações adequadas, as máquinas podem absorver as tarefas de baixa cognição melhor do que os humanos e nos ajudar a proporcionar uma qualidade de serviço superior para soluções de segurança mais eficazes.

A Amazon, por exemplo, está aplicando essa estratégia ao varejo, onde o tradicional processo dos caixas é substituído pelo simples deslocamento dos clientes na loja. Ao reunir informações de smartphones, câmeras, sensores, históricos de compras, entre outros dados, a Amazon está possibilitando ao cliente entrar simplesmente em uma loja, selecionar o que deseja e sair. Todo o restante é realizado por máquinas. Esse tipo de lógica e criação de ferramentas é inovador, eminente e, sem dúvida, terá um impacto significativo na forma como concebemos os sistemas de segurança e gerenciamento de vídeo.

Definindo a Inteligência Artificial

Para começar, é importante observar que há alguma confusão no setor, e que ela inicia com as definições de IA, aprendizado de máquina (profundo e superficial), analíticos, etc. Há quem pense que elas são todas iguais e as usam de forma intercambiável, mas isso não está totalmente correto.

A IA (inteligência artificial) na sua forma mais básica, é a capacidade de uma máquina aprender por conta própria. O aprendizado de máquina geralmente faz referência a forma como a IA está sendo aplicada (avaliação superficial/profunda dos dados em diferentes níveis), e os analíticos (no contexto da AI) representam tipicamente um termo genérico para os resultados apresentados, em retorno ao usuário.

Os fabricantes de nosso setor são bastante astutos e conscientes da IA, suas sutilezas e suas aplicações. Afinal, eles precisam estar refletindo não apenas sobre a tecnologia de hoje, mas em como inovar a tecnologia de amanhã. Acreditamos que a inteligência tem uma função muito importante nesse aspecto.

É fácil entrar nessa confusão e considerar tudo que é chamado de "smart" como sendo IA. Até o momento, em nosso setor, a maioria dos analíticos são “smarts”, mas não são inteligentes - o que significa que eles podem analisar os vídeos e concluir adequadamente coisas incríveis. No entanto, a maioria é simplesmente algorítmica e não aprende algo novo necessariamente ao longo do tempo.

Não obstante, o uso genuíno da IA em segurança seguirá em evolução, levará algum tempo até que a IA tenha o potencial de substituir os recursos para os usuários finais. O cenário mais provável é que a IA seja utilizada para processar uma quantidade de dados superior, em um tempo muito mais reduzido, habilitando os usuários a adotarem melhores decisões e mais rapidamente.

O núcleo do aprendizado, rápido e profundo

A inteligência artificial é uma categoria ampla que abrange vários aspectos, incluindo uma grande diversidade de redes neurais com diferentes capacidades. As redes neurais são segmentadas pela forma como abordam um determinado conjunto de dados não estruturados ou um problema, seja com uma abordagem de processo, algoritmo ou aprendizado de máquina.

Frequentemente, com as limitações de capacidade de processamento dos hardwares antigos, o aprendizado de máquina conseguia implementar apenas um aprendizado superficial de conjuntos de dados muito extensos. Esse aprendizado superficial analisa os dados somente em algumas dimensões. Com os recentes e significativos avanços na capacidade de cálculo das unidades de processamento gráfico (GPUs), nós podemos agora utilizar uma abordagem de aprendizado profundo, na qual é possível analisar os dados em muitos outros níveis ou dimensões, daí a origem da palavra "profundo".

Potencial de incremento atualizado

De um modo geral, os seres humanos visualizam objetos em um nível característico, vendo a forma geral, cor, direção do movimento, velocidade etc. Mas uma máquina pode ver os detalhes finitos do pixel digital rico em dados, onde há muito mais detalhes (pequenos bits de cor quase microscópicos, gradações, padrões, movimentos). Ao permitir que as máquinas agreguem esses finos detalhes nos dados, os algoritmos podem automatizar respostas e soluções baseadas em dados, que jamais perceberíamos. Isso pode aumentar a interação humana, diminuir os tempos de resposta e ajudar as pessoas a tomarem melhores decisões, mais rapidamente.

Uma revolução da inteligência

Atualmente, existem poucas soluções em implantação no setor de segurança que utilizam verdadeiramente a IA. Muitas soluções são "treinadas em IA", o que significa que, no laboratório seus algoritmos são treinados usando os recursos de IA, mas uma vez desenvolvido, o algoritmo é implementado apenas como um algoritmo inteligente e não há mais ocorrências de aprendizado. A única vez que esses algoritmos evoluirão será quando eles forem atualizados para incluir um aprendizado aprimorado.

Hoje, observamos a maioria dos tópicos do setor do ponto de vista da segurança, mas amanhã falaremos em termos de dados e o valor desses dados, e o que podemos realizar. As ferramentas estão sendo desenvolvidas agora para automatizar os processos do usuário e aumentar a eficácia do operador humano com informações, a coleta de dados que atualmente permanece intocada será em breve um grande catalisador para mudanças em nosso setor. O aprendizado de máquina e a Inteligência Artificial representam as próximas grandes transformações tecnológicas que causarão para sempre, o rompimento do status quo em nosso setor.

É possível que se passem vários anos até que essas tecnologias se desenvolvam - e elas chegarão de muitas diferentes formas - mas o impacto na segurança e na vigilância será fascinante. Já estamos observando grandes avanços na aceleração de hardware e em outros processos, que agora as complexas ferramentas de processamento estão viabilizando, e continuaremos sem dúvida a observá-los por muitos anos ainda.