Un grupo de científicos de la Universidad de Málaga ha desarrollado un sistema inteligente de videovigilancia que detecta e identifica en tiempo real objetos y personas en espacios amplios. Este método tiene la capacidad de prescindir de la supervisión directa del ojo humano en prácticamente todo el proceso y reforzar las tareas de vigilancia y control, además de adaptar el sistema a un dispositivo informático de bajo consumo, concretamente a un procesador de datos más pequeño que los convencionales que requiere poca energía para su funcionamiento.
Para demostrar la eficacia de este nuevo sistema inteligente de videovigilancia, los expertos han probado este modelo en un aeropuerto europeo como escenario real. El sistema empleado permite identificar el movimiento de objetos grandes, como aviones, camiones de bomberos, etc. y al mismo tiempo detectar la presencia de otros más pequeños, como trenes de equipaje, personal trabajador, coches y furgonetas de mantenimiento, entre otros, requiriendo una supervisión humana mínima en comparación con los enfoques supervisados.
Con este sistema, los expertos proporcionaron al modelo imágenes grabadas en una plataforma de estacionamiento real, es decir, un área donde los aviones estacionan para cargar pasajeros y equipaje.
Para calcular el tiempo estimado de procesamiento de los datos que llega a visualizar, trabajaron en la optimización del proceso para que detectara objetos con mayor celeridad, pasando de 7,4 segundos por fotograma a 0,2 segundos por fotograma.
Durante las pruebas, emplearon modelos de referencia que posteriormente fueron optimizados con el fin de evaluar su impacto en el consumo de energía y el tiempo de inferencia, es decir, el intervalo temporal que necesita la inteligencia artificial después de haber aprendido datos nuevos en poder tomar decisiones, según se explica en un comunicado de la Fundación Descubre.
Procesador de bajo consumo energético
Hasta ahora, debido a la alta complejidad computacional de los modelos de identificación convencionales, su procesamiento debía ejecutarse en aceleradores montados en servidores. En este trabajo, los expertos emplearon un dispositivo que permite ahorrar tiempo de cálculo y energía en estas tareas de identificación.
Otra de las ventajas de este procesador es su bajo consumo energético. Los investigadores han conseguido disminuir el gasto energético que emplea para su funcionamiento de 9,6 julios a 0,4 julios, que equivale a un consumo 24 veces inferior al que tendría una bombilla LED de 10 W.