Las conclusiones de la última encuesta de Aplicaciones móviles profesionales 2022 de Airbus confirman el aumento en el uso de aplicaciones en el entorno profesional, una tendencia que lleva despuntando desde 2020. Según dicha encuesta, las aplicaciones más utilizadas son el email, el chat, el calendario… pero el interés por las relacionadas con la IA (Inteligencia Artificial) y, en especial, con el reconocimiento de imágenes, ha crecido vertiginosamente en el último año.
El término Inteligencia Artificial se acuñó en 1956 para definir la ciencia e ingeniería de “hacer máquinas inteligentes” o, dicho de otro modo, que permita a una máquina (normalmente un ordenador) tomar decisiones, como si tuviera una inteligencia parecida a la humana. Existen tecnologías con Inteligencia Artificial desde hace más de 50 años y, a día de hoy, nos aprovechamos de sus funcionalidades diariamente en actos tan cotidianos como acudir a Alexa o Siri para realizar búsquedas por voz, al utilizar un navegador para conducir, o cuando hacemos fotografías con poca luz con el móvil, etc.
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Precisamente esta última funcionalidad, el reconocimiento de imágenes, es decir, la identificación de personas, lugares, objetos y cualquier otro elemento que se encuentre en una imagen, es una de las que más nuevos casos de uso generan y, por tanto, mayor inversión y desarrollo tienen por delante. Esto se explica fácilmente por la amplitud y la importancia de sus aplicaciones en diversas industrias:
- Clasificación de imágenes y vídeos para gestión y control de contenidos online.
- Diagnóstico de enfermedades para tratamiento médico.
- Identificación de objetos para el desarrollo de coches autónomos.
- Entendimiento de comportamientos del consumidor y presentación de productos en el retail.
- Seguridad: identificación biométrica, visualización de situaciones “anormales”…
Los usos del reconocimiento de imágenes en el ámbito de la seguridad son muy amplios pero, concretamente en las comunicaciones críticas, aportan diversas facilidades y mejoras como: sistemas de visualización y reconocimiento del terreno, detección de situaciones anormales para prevenir posibles situaciones indeseadas, reconocimiento facial para identificar personas en aeropuertos o eventos masificados, etc.
Todo desarrollo en ese sentido se basa en que la IA es capaz de identificar, analizar y comparar las matrices de bits que componen una imagen digital, con el objetivo de realizar alguna acción a partir de la información obtenida. El reconocimiento de imágenes se apoya también en el Machine Learning y el Deep Learning, dos vertientes de la IA que permiten a las máquinas ir aprendiendo a medida que van analizando las imágenes. Cuantas más imágenes procesan, más afinan y mejoran sus resultados. Gracias a estas tecnologías, el reconocimiento de imágenes ayuda en el ámbito de las comunicaciones críticas en dos momentos principales:
- A través del análisis de imágenes, se puede alertar de cualquier elemento inusual que pueda ser una amenaza, por ejemplo, se utilizan cámaras equipadas con IA para detectar indicios de incendios como podría ser una columna de humo, un aumento de temperatura o un cambio de luz a kilómetros de distancia. Se da así la alerta en tiempo real y los equipos pueden reaccionar rápida y eficientemente.
- Tan importante como la alerta temprana ante posibles calamidades es la ayuda a los equipos de seguridad para hacer frente a las diferentes eventualidades, donde la IA también aporta mejoras sustanciales, orientadas tanto a la seguridad del equipo de campo como a la resolución operativa del problema. En este sentido, ya están en uso herramientas y aplicaciones que proporcionan información adicional sobre el terreno, mapas y planos del emplazamiento de la operación, que permite moverse y actuar con mayor eficiencia. O sistemas de detección del movimiento de un agente del equipo -se cae, deja de moverse bruscamente, se mueve demasiado rápido- o alcanza los tiempos máximos de exposición a determinados entornos operativos.
El desarrollo de la IA no se detiene en el análisis de las imágenes sino que contempla también su interpretación, con el fin de entender las emociones que hay detrás y aprender a reconocer un ceño fruncido, una sonrisa… para anticiparse a las reacciones de una persona. Llevado a la práctica de una operación de campo, estos datos son útiles para valorar las posibilidades de que una situación pueda empeorar o a entender las probabilidades de reacción de una persona. Si a esto le sumamos sensores de temperatura de piel o el ritmo del corazón… consigues soluciones altamente inteligentes, que llegan a reducir el riesgo del equipo o el error humano en la operativa.
El conocimiento sobre el terreno de actuación, los distintos actores y la situación es un factor fundamental en el trabajo de campo de los equipos de seguridad, que facilita la operativización de la respuesta y su agilidad en la ejecución.
Los avances son muchos y la llegada del 5G multiplicará y ampliará las capacidades de este tipo de aplicaciones. Por ello, ante la gran cantidad de información de distinto tipo que se puede recolectar, los retos aquí pasan a ser el aportar la información relevante para cada momento, de forma que evite la sobrecarga de información, y presentarla de forma rápida y clara. En especial, en el entorno de la seguridad pública, contar con servicios Push-to-talk, comunicaciones en video, en grupo… o cualquier avance que ayude a la transmisión de la información situacional en un formato de fácil comprensión, favorecerá que la operación se realice con el menor riesgo posible para la población, así como para los miembros del equipo. La tendencia está clara: la tecnología se adaptará cada vez más al hombre, a cómo se comporta y trabaja.
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