A partir de ahora, será posible detectar la presencia de individuos armados y de comportamientos agresivos para evitar tiroteos en lugares públicos y privados gracias a un grupo de investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) y de la Universidad de Sevilla (US), que han diseñado un sistema avanzado de seguridad basado en la Inteligencia Artificial.

Para conseguir la detección inmediata de personas armadas, se analizan las poses utilizando imágenes y videos de circuitos cerrados de televisión, una tecnología que "emplea técnicas de entrenamiento específicas y los últimos modelos de deep learning para identificar de manera precisa a individuos que puedan representar una amenaza en entornos públicos y privados".

Así lo han explicado Óscar Déniz, responsable del equipo VISILAB de la UCLM, y Juan Antonio Álvarez, director del grupo DeepKnowledge de la US.

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Dentro de las aplicaciones de la IA, deep learning es una técnica de aprendizaje automático 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.

Grupo VISILAB de la Universidad de Castilla-La Mancha.

Viabilidad en el mercado

Este proyecto, denominado DISARM (Detección Automática de Individuos Armados), ha sido financiado por la Agencia Estatal de Investigación (AEI) dentro de la convocatoria Pruebas de Concepto 2021 con fondos del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de la Unión Europea.

Una Prueba de Concepto es un estado de maduración de una tecnología o conocimiento donde, por primera vez, se estudia su viabilidad en el mercado más allá de un resultado científico. Por tanto, su ejecución sirve para acelerar la transferencia de conocimiento y los resultados generados en proyectos de investigación a un nivel competitivo.

Empresas interesadas

La innovación principal del proyecto DISARM radica en su capacidad para mejorar significativamente la detección de personas armadas en circuitos cerrados de televisión mediante videovigilancia.

"A diferencia de otros sistemas existentes, nuestra tecnología utiliza algoritmos de deep learning para analizar tanto la presencia de armas como comportamientos agresivos mediante poses, lo que permite una detección más eficaz y precisa de amenazas potenciales. Esto proporciona una mayor seguridad en lugares públicos, empresas, escuelas y otros entornos donde se necesita un alto nivel de seguridad", han explicado los creadores.

Los productos generados en DISARM ya están disponibles en el mercado y diversas empresas de sectores de seguridad, visión por computador y robótica los han adquirido o han mostrado interés en comprarlos con el fin de aplicarlos a sus sistemas.

El equipo investigador también dispone ya de datasets (base compleja de datos) que permiten entrenar los modelos de una manera fiable y precisa.