Un equipo de investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha y la Universidad de Sevilla ha desarrollado un avanzado sistema de seguridad basado en la Inteligencia Artificial (IA) que tiene la capacidad de detectar de manera inmediata la presencia de individuos armados y comportamientos agresivos con el fin de prevenir tiroteos en lugares tanto públicos como privados.
El proyecto, denominado DISARM (Detección Automática de Individuos Armados), ha recibido financiamiento de la Agencia Estatal de Investigación (AEI) como parte de la convocatoria Pruebas de Concepto 2021, con fondos provenientes del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de la Unión Europea. Las Pruebas de Concepto representan un nivel de desarrollo tecnológico o conocimiento donde se evalúa su viabilidad en el mercado, más allá de un logro científico. Su ejecución tiene como objetivo acelerar la transferencia de conocimiento y los resultados obtenidos en proyectos de investigación hacia un contexto competitivo.
La AEI está destacando proyectos de investigación financiados que tienen un impacto social significativo. En este caso, el proyecto DISARM se ha resaltado en conmemoración del Día Internacional del Inventor y la Inventora, en honor a la inventora Hedy Lamarr, conocida por su contribución a la técnica de modulación utilizada en telecomunicaciones, la cual fue precursora de avances tecnológicos como el WIFI, entre otros.
“Utilizamos imágenes y vídeos de circuitos cerrados de televisión para detectar la presencia de personas armadas y comportamientos agresivos analizando sus poses. Esta tecnología 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”, explican los investigadores Óscar Déniz, responsable del equipo VISILAB de la Universidad de Castilla-La Mancha, y Juan Antonio Álvarez, director del grupo DeepKnowledge de la Universidad de Sevilla.
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.
Empresas de seguridad interesadas en adquirir el sistema
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 -subrayan sus creadores-, 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”.
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.
