Inteligencia artificial y alarmas, la evolución de los sistemas de seguridad y el monitoreo de alarmas

La incorporación de la IA a los sistemas de vigilancia comenzó mucho antes de la popularización actual, y un antecedente importante fue la transición de la videovigilancia analógica a las cámaras conectadas a redes IP, esto significó una evolución altamente significativa por la incorporación de la detección de movimiento, donde el propio sistema podía procesar y analizar el video en el propio dispositivo y no encontrarse solo limitado a almacenar el video, no obstante, el modelo de vigilancia reactiva (el modelo tradicional) se mantiene esencialmente de la siguiente forma:

Ocurre un evento >> El evento es grabado >> Alguien revisa los videos, ya sea un operador en la CRA cuando hay servicio de monitoreo de alarmas, o bien, el usuario del sistema de seguridad posteriormente (difícilmente en tiempo real).

Con la Inteligencia artificial el modelo cambia:

Ocurre un evento >> Se clasifica el evento >> Se evalúa >> Se genera una alerta >> El sistema responde y|o un operador en la CRA lo revisa e interviene de ser necesario.

Los sistemas de seguridad y vigilancia ha tenido una evolución marcada por:

• • • La detección de movimiento identifica cambios mínimos en una escena (lo que visualiza la cámara).
    • La analítica de video clasifica objetos, como personas, automóviles o animales.
    • El aprendizaje profundo permite reconocer patrones más complejos, como el ingreso a una zona restringida o la permanencia prolongada de una persona en una zona o el cruce de una línea virtual establecida en el rango visual de una cámara de vigilancia.
    • Los sistemas biométricos pueden intentar reconocer rostros o relacionarlos con identidades previamente registradas dentro del sistema.

En el futuro, la vigilancia residencial con nuevas funciones potencias por la IA, muy probablemente evolucionará hacia dos líneas de desarrollo y de aplicación con nuevas funciones, una línea son los sistemas de alarma antirrobo basados solo en cámaras tal y como ya se están viendo actualmente, y la otra línea, sistemas de seguridad integrados que combinen cámaras, sensores, cerraduras, sistemas tanto de solo cámaras como integrados con asistentes de IA capaces de interpretar eventos.

Respuesta autónoma (IoT Integrado): las cámaras y los NVR dejarán de ser elementos de seguridad pasivos para convertirse en los cerebros del hogar inteligente, si las cámaras detectan una intrusión, actuarán de forma autónoma tal y como varios sistemas para el hogar pueden hacerlo en la actualidad, activando medidas de disuasión activa como encender luces exteriores, activar una sirena, y|o emitir mensajes de disuasión, también podrán bloquear cerraduras inteligentes, activar generadores de niebla de seguridad (cañones de humo antirrobo) buscando afectar la visual de los ladrones, todo ello como parte de las medidas proactivas mientras al mismo tiempo que el sistema ha verificado que en efecto se trata de un robo, el sistema ha notificado a la CRA de la intrusión con todos los detalles y descripción de los ladrones para que desde la CRA validen la intrusión y procedan a contactar y guiar a las autoridades policiales para facilitar la identificación de los ladrones.

Búsqueda conversacional por lenguaje natural: aunque actualmente ya existen dispositivos como los NVR AcuSeek de Hikvision, basados en modelos multimodales de IA de gran escala que permiten buscar entre las grabaciones escribiendo o hablando, con el tiempo este tipo de capacidades se masificarán en los sistemas de vigilancia hacia el sector comercial (en un inicio) y hacia el sector residencial tanto para conjuntos cerrados como para viviendas.

Agentes de IA autónomos: la IA integrará agentes autónomos, que se personalizarán hacia casa usuario, permitiendo una interacción más natural y del tipo conversacional, y una programación del sistema personalizada, convirtiéndose en asistentes de seguridad personalizados que pueden responder preguntas como:

• • • “¿Qué ocurrió en la entrada entre las 10 y las 11 de la noche?”
    • “¿Llegó el repartidor?”
    • “¿Quién abrió la puerta?”
    • “¿Se quedó algún automóvil frente a la casa?”
    • “Muéstrame los eventos relacionados con humo o fuego.”

Aplicado a lo residencial, los sistemas dejarán de alertar para actuar: contactar automáticamente a servicios de emergencia, verificar falsas alarmas, coordinar múltiples cámaras y dispositivos inteligentes del hogar como un guardián virtual, siempre bajo supervisión humana.

Entrenamiento de agentes de IA para prevención de amenazas en el hogar: la IA del sistema de seguridad puede ser entrenada por el usuario para identificar agresores particulares y emitir alertas inmediatas hacia los usuarios vinculados al hogar, así como hacia la CRA, como por ejemplo, en el caso de una persona agresiva del vecindario que causado daños en la propiedad; la IA además, podrá realizar una recopilación de todo el material donde la persona agresiva haya sido identificada, filtrando los eventos identificados donde realizó daños o hizo amenazas, para que luego dicho materia pueda ser suministrado (sin alteraciones como lo requiere la ley) como evidencia a las autoridades judiciales.

Entrenamiento de la IA para detección de claves de voz y señales de emergencia del hogar o comercial: La inteligencia artificial permitirá realizar un entrenamiento para la comprensión de señales manuales para señalar una emergencia de seguridad, como por ejemplo la señal internacional de auxilio para mujeres, así como el entrenamiento para la comprensión de señales de voz para que la IA del sistema de seguridad pueda identificar situaciones de riesgo y de peligro cuando haya una coacción de otra persona o de un delincuente, y de esta forma el sistema de seguridad notifique a la CRA activando los protocolos de seguridad, incluyendo la notificación de las autoridades.

Detección de patrones de comportamiento irregulares: La inteligencia artificial, mediante la capacidad de individualización de las personas registradas como núcleo del hogar o como núcleo comercial en el caso de empresas o negocios, y donde la IA podrá detectar comportamientos extraños en las personas que puedan identificarse como situaciones de riesgo, por ejemplo, la identificación de un comportamiento que muestra una afectación a la salud de una persona a la que le ha sido proporcionada una droga (escopolamina) y está siendo direccionada por otras personas externas.

Detección de emergencias médicas: La IA tendrá la capacidad de detectar situaciones de alto estrés y situaciones de emergencias médicas en personas incluso sin la activación de un botón de pánico, al igual que la detección de emergencias medicas en mascotas.

Entrenamiento de agentes de IA para inteligencia de negocios hacia procesos comerciales y productividad: La incorporación de la IA en las capacidades de la video analítica, permitirá implementar en las pequeñas empresas y comercios (actualmente solo las grandes empresas cuentan con este tipo de herramienta), el uso de la analítica en los sistemas de cámaras de seguridad para establecer procesos de seguimiento y control, todo ello gracias a la capacidad de los algoritmos de la IA para la detección y clasificación de objetos, donde una vez establecidos los objetos de interés, la IA puede establecer los delimitadores e identificadores de cada uno para poder rastrearlos por todo el campo visual del sistema de cámaras de vigilancia, algo de gran utilidad en diferentes casos, por ejemplo, para controlar y vigilar un inventario de cajas de productos, o también, para realizar un control de elementos en una oficina o zona de trabajo para evitar el robo de bienes, contando con la capacidad de realizar un rastreo sistemático; además, la IA podrá generar reportes de fechas y horas sobre el movimiento de un elemento y determinar cuando fue removido, hacia donde e incluso por quien, de esta forma, la empresa o negocio podrá tener un registro claro y eficiente, evitando tener que disponer de personas durante horas frente  a un monitor del sistema de seguridad haciendo revisión de los registros de las grabaciones uno a uno, tratando de identificar lo que se ha sucedido con el objeto en particular, facilitando el proceso de control y seguimiento, la protección de bienes y también de la productividad, potenciando de esta forma una de las razones por las cuales muchas  empresas pequeñas y medianas usan los sistemas de cámaras de vigilancia internos, que si bien en muchos casos se utilizan para prevenir robos, también son utilizados para mantener un control de las actividades laborales y productivas.

Esta será una herramienta de productividad que puede apoyar la toma de desiciones en los pequeños negocios u empresas, gracias a que el análisis de la IA, puede ofrecer información precisa para identificar horarios y días de mayor afluencia, permitiendo que el negocio pueda tomar decisiones acertadas para tener más personal evitando la perdida de ventas, o también, la toma de decisiones en casos como las zonas de mayor interés de los clientes, para luego ser utilizadas para ubicar allí productos que generen una mayor rentabilidad  o también, para promocionar nuevos productos, entre otros casos.

IA para la detección de incendios en empresas y comercios

La Inteligencia artificial también podrá ayudar en la detección de incendios en aquellos casos donde no existan sensores de humo o contra incendio integrados, lo que si bien no es lo ideal, la IA siendo parte de la red de cámaras podrá ayudar a identificar casos donde haya señales de incendio o humo, ya sea que hayan personas y su comportamiento se corresponda con una emergencia, o que el lugar se encuentre vacío y se detecte la conflagración; la IA activará protocolos de evacuación, y notificará a la CRA para que estos orienten a los servicios de emergencias tanto a bomberos, ambulancias como a policía cuando se trate de una conflagración iniciada por vandalismo o sabotaje.