O impacto da IA no gerenciamento inteligente de vídeo, análise do mercado brasileiro

O Brasil lançou recentemente um plano para impulsionar a inteligência artificial (IA) no país, que visa garantir que essa tecnologia beneficie todos os setores econômicos e sociais, promovendo políticas públicas que regulamentem sua implementação de forma segura e eficaz. No entanto, muitas pessoas ainda se perguntam se a IA complementará ou substituirá as funções humanas no local de trabalho.

Bem, no caso do tecnologia de vídeo orientado por IA para fins de segurança, há uma análise interessante a ser feita.

A inteligência artificial está promovendo avanços importantes na segurança ao transformar dados visuais em informações valiosas para que os operadores tomem decisões informadas e precisas. Em outras palavras, os seres humanos continuam sendo indispensáveis, pois nosso julgamento é necessário para interpretar as análises geradas pela IA e, nesse sentido, o software de gerenciamento de vídeo com IA oferece novas percepções operacionais ao revelar padrões que não são facilmente detectados a olho nu.

Na prática, a IA auxilia os operadores organizando dados de vídeo em formatos estruturados que identificam pessoas, objetos, comportamentos e conexões em uma cena, permitindo que eles se concentrem nas informações mais relevantes, especialmente em momentos críticos ou durante eventos significativos.

Inovação em análise de vídeo

A análise de vídeo avançou significativamente e agora oferece ferramentas essenciais para o gerenciamento de segurança global. Suas funções mais importantes incluem detecção e reconhecimento de objetos, o que facilita tarefas como controle de áreas restritas, vigilância de perímetro e contagem de pessoas, enquanto o rastreamento de objetos é essencial para analisar rotas e trajetórias, especialmente útil no monitoramento de tráfego e na avaliação do movimento de veículos, que são recursos fundamentais para aumentar a segurança em vários contextos.

Além disso, a análise de vídeo evoluiu para além da simples detecção, passando para a interpretação detalhada de comportamentos de objetos em vários quadros, um recurso que pode identificar ações, detectar interações e reconhecer irregularidades. Uma abordagem particularmente inovadora é a detecção de anomalias baseada em reconstrução, que examina sequências inteiras de vídeo, o que a torna uma ferramenta essencial para aplicações críticas, como a detecção de quedas, com o potencial de salvar vidas.

Nesse sentido, a análise preditiva está pronta para se tornar o próximo grande avanço na evolução da análise de vídeo, usando dados históricos sobre o comportamento dos objetos. Esses algoritmos sofisticados são capazes de prever possíveis interações entre eles e é graças a essa tecnologia que as equipes de segurança podem antecipar incidentes e agir de forma proativa, dando início a uma nova era na implementação de estratégias de segurança.

Como a inteligência artificial otimiza a tecnologia de vídeo?

Para que a tecnologia de vídeo baseada em inteligência artificial (IA) funcione adequadamente, é essencial garantir que ela seja precisa e confiável e, para isso, uma abordagem chamada Operacionalização de Modelos (ModelOps) está sendo usada atualmente.

Essa abordagem consiste em um conjunto de métodos e ferramentas que ajudam a implementar e manter sistemas de IA. Essencialmente, ela permite que os desenvolvedores verifiquem e solucionem problemas de modelos de IA quando eles não estiverem funcionando como deveriam. Por exemplo, se um modelo não estiver funcionando como esperado, as informações que ele usa podem ser ajustadas ou atualizadas para melhorar seu desempenho.

Graças ao ModelOps, os desenvolvedores podem revisar e melhorar continuamente o funcionamento desses sistemas em situações reais, garantindo que eles permaneçam úteis e precisos à medida que as necessidades mudam.

Além disso, a adoção da IA depende da criação de confiança entre consumidores, empresas e entidades governamentais. Em setores como o de videomonitoramento, em que a IA agora impulsiona inovações que vão além das aplicações tradicionais de CFTV, estabelecer e manter essa confiança é fundamental. A implementação responsável da IA envolve a adesão a estruturas regulatórias e padrões do setor, como o Código de Conduta de IA do G7, recentemente adotado pela Milestone Systems, para manter os padrões globais de segurança e confiabilidade.

O impacto da análise de borda no software de gerenciamento inteligente de vídeo

A análise de borda promete transformar o software de gerenciamento inteligente de vídeo, processando dados diretamente nos dispositivos, como câmeras e sensores, em vez de depender de servidores centrais. Essa abordagem reduz a latência, permitindo uma tomada de decisão mais rápida e precisa em tempo real. Ao analisar as informações exatamente onde elas são geradas, como em câmeras de segurança ou sensores de tráfego, o analítico na borda otimiza o uso da largura de banda e melhora a eficiência operacional, especialmente em ambientes urbanos, como as grandes cidades brasileiras.

O poder da IA e da análise na borda está em sua capacidade de correlacionar dados de várias fontes, proporcionando uma compreensão mais completa das situações. Por exemplo, a combinação de dados de vídeo com sistemas de controle de acesso, tecnologia LPR, detecção de disparos, contagem de pessoas e rastreamento de veículos ou pessoas, bem como a localização de objetos, fornece informações de alto valor para agências de segurança e administradores de aplicação da lei nas cidades.

Alguns desafios da implementação de IA no software de gerenciamento inteligente de vídeo

O futuro da análise de vídeo orientada por dados está intimamente ligado aos avanços da inteligência artificial (IA), que enfrenta dois grandes desafios: a qualidade dos dados e a falta de chips adequados e, nesse sentido, a IA precisa de um conjunto de dados de alta qualidade para treinar os sistemas de análise de forma ética, mas esses dados geralmente são limitados.

De acordo com o estudo “Inteligência Artificial na América Latina 2023” da NTT Data, a falta de qualidade e quantidade suficientes de dados (9,43%) é um dos principais desafios a serem superados, e a TSMC, a maior fabricante de chips do mundo, espera que a demanda por processadores de IA aumente 50% ao ano nos próximos cinco anos, refletindo a crescente necessidade global de processadores capazes de lidar tanto com o treinamento quanto com a execução de tarefas de IA.

Uma solução é o uso de dados sintéticos, que ampliam as informações para treinar modelos de IA e reduzem a necessidade de anotação manual e os custos de coleta. Esses dados também reproduzem situações reais, respeitam a privacidade e evitam problemas de consentimento, melhorando a diversidade dos conjuntos de treinamento.

Em conclusão, o Brasil está em uma posição única para liderar a revolução da IA na América Latina; com um investimento estratégico em IA e um mercado em rápido crescimento, o país não está apenas impulsionando a inovação tecnológica, mas também lançando as bases para um futuro mais inteligente e conectado. O aproveitamento do potencial da IA possibilitará a transformação de suas cidades, a otimização da segurança e a melhoria da qualidade de vida dos cidadãos. Este é um momento relevante para aproveitar essas oportunidades e estabelecer um padrão global para o uso responsável e eficaz dessa tecnologia.