Durante su visita a la Universidad de Santiago, el director del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid, José Manuel Molina, ofreció una Conferencia sobre los avances en fusión de datos aplicados a sistemas de videovigilancia. Así, tras analizar las imágenes previas al bombazo en el subcentro de Escuela Militar, estimó que uno de los desafíos de los sistemas de monitoreo es ser capaces de identificar acciones fuera de lo común.
El director del Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad Carlos III de Madrid, José Manuel Molina López no pudo abstraerse de la contingencia chilena y tras dictar una Conferencia sobre fusión de datos y su aplicación a la resolución de problemas de tráfico aéreo, marítimo y de videovigilancia, comentó algunas de sus impresiones tras ver en las noticias, las imágenes del sospechoso de poner la bomba en el subcentro del Metro Escuela Militar.
A juicio del especialista en integración de datos para sistemas de vigilancia en costas y aeropuertos, los desafíos actuales para la seguridad a través de cámaras de video se orientan a alcanzar el nivel de “understanding” o de comprensión de lo que pasa y predecir lo que va a pasar.
“En el video (dado a conocer durante la formalización de los imputados por los bombazos en el Metro de Santiago), si algún proceso (del sistema de seguridad) hubiera sido capaz de entender que el comportamiento de esa persona era raro, lo podrían haber seguido”, explicó puntualizando que el brusco cambio de dirección de la persona, casi al salir del centro comercial, se podría clasificar como una actitud extraña.
Su referencia apuntaba a redes de vigilancia en que las cámaras son capaces de detectar actitudes fuera de lo común, encender alarmas y tomar precauciones, como por ejemplo, seguir a ese objetivo, mientras las demás cámaras cubren automáticamente los espacios que la seguidora ha dejado de cubrir.
En el caso de la grabación del metro, el ingeniero de telecomunicación advirtió que “ahí sólo están grabando”, mientras que en sistemas más complejos, se puede complementar con seguimiento automático (tracking) de la persona. La sola existencia del video, en el momento, “tiene poca utilidad ya que la máquina no es capaz de avisar que algo raro pasa. Ahí lo que se necesita son técnicas de inteligencia artificial”.
El concepto de understanding dice relación con “comprender lo que pasa y lo que va a pasar, en términos estratégicos”, para programar los sistemas a priori, de modo que identifiquen comportamientos poco usuales, en tiempo real, que podrían suponer algún peligro y que precisan ser observados en detalle. Por ejemplo, el momento en que alguien abandone un objeto en un lugar de concurrencia pública.
Sin embargo, esa es la parte más complicada. El experto español explicó que es muy difícil lograr que las máquinas respondan y vean las cosas como un humano. Se pueden programar con patrones, por ejemplo si la persona corre o está sentada, pero llegar a la interpretación es muy complejo, porque es una dificultad incluso para los humanos. “Cuando vi la imagen de la persona que se da la vuelta de manera brusca, podría haber pensado que se le había quedado algo, entonces, hay que imaginar lo que le podría costar a una máquina”, concluyó.
La visita de José Manuel Molina fue posible gracias al investigador asociado al Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Santiago, Sergio Velastín, quien conoció al académico español durante su estadía haciendo una cátedra de excelencia, a comienzos de año, en la Universidad Carlos III de Madrid. Con el apoyo de la Vicerrectoría de Investigación, Desarrollo e Innovación de la U. de Santiago, gestionó la visita del especialista, quien presentó dos conferencias en dicho plantel.
Por: Sandra Gómez
Santiago de Chile, 25 de septiembre 2014
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