Investigadores de la Universidad de Sevilla (US) y de la de Castilla-La Mancha (UCLM) han dise帽ado un sistema avanzado de seguridad basado en la Inteligencia Artificial (IA) capaz de detectar 芦de inmediato禄 la presencia de individuos armados y de comportamientos agresivos para evitar tiroteos en lugares p煤blicos y privados. El proyecto Disarm (Detecci贸n Autom谩tica de Individuos Armados) ha sido financiado por la Agencia Estatal de Investigaci贸n (AEI) dentro de la convocatoria Pruebas de Concepto 2021 con fondos del Plan de Recuperaci贸n, Transformaci贸n y Resiliencia de la Uni贸n Europea.
Una Prueba de Concepto es un estado de maduraci贸n de una tecnolog铆a o conocimiento donde, por primera vez, se estudia su viabilidad en el mercado m谩s all谩 de un resultado cient铆fico. Por tanto, su ejecuci贸n sirve para acelerar la transferencia de conocimiento y los resultados generados en proyectos de investigaci贸n a un nivel competitivo, ha apuntado el Ministerio de Ciencia e Innovaci贸n en una nota de prensa.
La AEI est谩 dando visibilidad a proyectos de investigaci贸n financiados que comportan beneficios sociales 芦de alcance禄. En este caso, el Ministerio ha destacado el proyecto Disarm con motivo de la celebraci贸n este pr贸ximo jueves del D铆a del Inventor Internacional, en honor a la inventora Hedy Lamarr, creadora de la t茅cnica de modulaci贸n utilizada en telecomunicaciones, t茅cnica precursora, entre otros avances, del WIFI.
芦Utilizamos im谩genes y v铆deos de circuitos cerrados de televisi贸n para detectar la presencia de personas armadas y comportamientos agresivos analizando sus poses. Esta tecnolog铆a emplea t茅cnicas de entrenamiento espec铆ficas y los 煤ltimos modelos de deep learning para identificar de manera precisa a individuos que puedan representar una amenaza en entornos p煤blicos y privados禄, explican los investigadores 脫scar D茅niz, responsable del equipo Visilab de la Universidad de Castilla-La Mancha, y Juan Antonio 脕lvarez, director del grupo DeepKnowledge de la Universidad de Sevilla.
Dentro de las aplicaciones de la IA, deep learning es una t茅cnica de aprendizaje autom谩tico basada en el modelo de red neuronal: se apilan decenas o incluso cientos de capas de neuronas para aportar mayor complejidad al establecimiento de reglas. Estas redes neuronales intentan emular el comportamiento del cerebro humano, lo que permite al sistema ‘aprender’ a partir de grandes cantidades de datos.
La innovaci贸n principal del proyecto Disarm radica en su capacidad para mejorar significativamente la detecci贸n de personas armadas en circuitos cerrados de televisi贸n mediante videovigilancia. 芦A diferencia de otros sistemas existentes –subrayan sus creadores–, nuestra tecnolog铆a utiliza algoritmos de deep learning para analizar tanto la presencia de armas como comportamientos agresivos mediante poses, lo que permite una detecci贸n m谩s eficaz y precisa de amenazas potenciales. Esto proporciona una mayor seguridad en lugares p煤blicos, empresas, escuelas y otros entornos donde se necesita un alto nivel de seguridad禄.
Los productos generados ya est谩n disponibles en el mercado y diversas empresas de sectores de seguridad, visi贸n por computador y rob贸tica los han adquirido o han mostrado inter茅s en comprarlos con el fin de aplicarlos a sus sistemas. El equipo investigador tambi茅n dispone ya de datasets (base compleja de datos) que permiten entrenar los modelos de una manera 芦fiable y precisa禄.
