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¿Por qué la IA podría ser un desafío para los integradores de sistemas?

Inteligencia Artificial retos
Inteligencia artificial (AI) está haciendo una rápida incursión en el sector de la seguridad física, pero la curva de aprendizaje y los obstáculos tecnológicos pueden ser un desafío para integradores de sistemas (SI).

Según un informe de Research and Markets, AI será un motor clave del crecimiento en el mercado global de seguridad física, ya que la firma proyectará un CAGR del 7,3 por ciento de 2018 a 2023. También se espera que el análisis de video de AI impulse el crecimiento del video El mercado de vigilancia, que Memoori predice que alcanzará una tasa compuesta anual de 13.43 por ciento para 2023.

Sin embargo, la implementación de la IA podría retrasarse si los Integradores de Sistemas no pueden seguir el ritmo de los cambios en la industria. Según Jeff Whitney, vicepresidente de marketing de Arecont Vision Costar  los sistemas de inteligencia artificial seguirán siendo una nueva tecnología a medida que vayan entrando en el mercado de la seguridad general, y como tal, sus fortalezas y debilidades no se conocerán hasta que los SI tengan una experiencia significativa con ellos.

“Al igual que cuando la tecnología de la cámara IP apareció en escena, habrá una verdadera curva de aprendizaje para obtener la mayor parte de la tecnología y comprender sus límites, no solo sus beneficios”, dijo Whitney. “La experiencia práctica y las implementaciones en el mundo real serán un factor determinante para crear expectativas realistas para el cliente por parte del integrador que vende e instala el sistema”.

Otros retos en el uso de la IA

Los expertos en general han resaltado otros desafíos para la implementación de AI. Entre ellos destaca que no existe un consenso claro sobre lo que abarca el término IA. Todavía estamos en una etapa en la que las máquinas necesitan aprender, y esto requiere conjuntos de datos que puedan capacitar a una computadora antes de que se pueda utilizar.

También hay preocupaciones sobre la potencia de cálculo que se requiere para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo que podrían aumentar los presupuestos de infraestructura para los clientes.

En una publicación reciente del blog, Martin Gren, co-fundador de Axis Communications, dijo: “La memoria, la potencia de procesamiento y el consumo de energía son los mayores desafíos dentro de AI, especialmente para aplicaciones de aprendizaje profundo.

“Los sistemas de hoy requieren una gran cantidad de espacio para almacenar datos para el aprendizaje, ya sea en el nube o en un servidor con múltiples GPUs “.

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Añadió que la experiencia humana aún supera a la IA en algunos casos. Por ejemplo, la IA puede detectar a una persona que corre, pero no por qué lo hace. ¿Está corriendo para tomar un autobús, o acaba de robar un banco? Conocer dicha información podría ser clave para identificar problemas de seguridad.

La calidad de las imágenes capturadas también tendrá un impacto en la manera en que AI procesa los datos. Las cámaras deben poder capturar imágenes en diferentes situaciones. Si se equivocan en las imágenes, una computadora podría sacar conclusiones erróneas.

¿Qué promete AI?

Dejando a un lado los desafíos, AI sigue siendo el camino claro por delante para la industria de la seguridad. Whitney señala que aunque la calidad del video continúa mejorando, el consumo de ancho de banda y el almacenamiento de video están limitados en su disponibilidad y también siguen siendo costosos. Aun cuando la tecnología de compresión reduce la necesidad de ambos, todavía hay una gran cantidad de video para almacenar, ya sea localmente con un sistema de vigilancia tradicional, o en la nube.

“AI ofrece la promesa de hacer un mejor uso de las imágenes de video y ser capaz de extraer más datos de un cuadro de lo que podría hacer un operador humano”, dijo Whitney. “Por lo tanto, AI reducirá la cantidad de video que se necesita transportar y almacenar, al tiempo que proporciona un mayor valor de ese video.

“Al poder vincular otras fuentes de información, como las de otros sensores o aplicaciones, como la gestión de identidad, el control de la temperatura, el conteo de personas, el conteo de colas y el control de acceso, el sistema en general puede proporcionar información mucho más útil para la empresa u organización más allá. Los requisitos de seguridad tradicionales. Solo un sistema basado en AI podría gestionar de manera efectiva toda esa información y fuentes “.

En resumen, desde los problemas de experiencia entre los SI hasta los aspectos tecnológicos, los desafíos que plantea la IA no son menores. Sin embargo, las ventajas potenciales de las máquinas inteligentes para la seguridad física son demasiado importantes para ser ignoradas. AI sigue siendo un trabajo en progreso cuando se trata de seguridad física, pero claramente tendrá un gran impacto en la industria.

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