Por Luis Ceciliato, Gerente Nacional de Vendas no Brasil da Axis Communications
A combinação de computação de borda e IA oferece benefícios reais. De fato, a IA de borda é uma das principais áreas em que a inteligência artificial está sendo aplicada no setor de segurança e, portanto, lidera o pensamento sobre como é implementada de forma responsável.
Em primeiro lugar, o que queremos dizer com IA de borda?
Nos últimos anos, o número de dispositivos conectados na borda de redes públicas e privadas tem crescido anualmente, de pouco menos de 9 bilhões em 2019 para uma estimativa de 29 bilhões em 2030.
Muitos desses dispositivos, inclusive câmeras de monitoramento, também se tornaram dispositivos de computação avançados. Isso resultou na capacidade de realizar mais processamento nos próprios dispositivos de borda, algo que se estabeleceu como computação de borda.
Em consonância com esse maior poder de processamento, os avanços na aprendizagem de máquina (ML) e na aprendizagem profunda (DL), ambos subconjuntos de inteligência artificial, nos permitiram trazer recursos de IA para dentro das próprias câmeras.
As implicações da IA de ponta no videomonitoramento
Para uma rede de videomonitoramento, em termos simples, a IA de borda significa que mais ações podem ser executadas nas próprias câmeras, principalmente por meio de análises mais avançadas.
A IA permite que as câmeras compreendam uma cena e categorizem detalhes importantes em tempo real. Essa capacidade de detectar, classificar, contar e rastrear objetos como pessoas e veículos com alta precisão e detalhes forma a base para obter percepções e tomar medidas com base nos dados capturados.
Esses insights reduzirão a carga sobre a entrada humana necessária para analisar dados e tomar decisões. Em última análise, isso deve acelerar os tempos de resposta e fornecer percepções valiosas que podem moldar o futuro de nossos edifícios, cidades, sistemas de transporte e muito mais.
Insights mais acionáveis
A IA de borda traz uma melhoria significativa nos recursos. Anteriormente, a análise baseada em movimento detectava que “algo” havia se movido e acionava um alerta. A análise de borda baseada em IA identificará o movimento como um veículo, classificará seu tipo, se ele entrou em uma área restrita ou perigosa, se há pessoas próximas que podem estar em perigo e vários outros elementos.
Essas informações trazem informações muito mais acionáveis para os operadores e reduzem enormemente os falsos positivos.
Por exemplo, a análise de IA de borda poderia identificar objetos em uma rodovia (sendo capaz de distingui-los rapidamente das sombras) e alertar automaticamente os motoristas por meio de sinalização.
Mas a capacidade adicional trazida pela IA para distinguir entre um ser humano e um veículo pode ajudar a definir o nível de gravidade do aviso emitido aos motoristas. Se as câmeras vissem que havia alguém em perigo na estrada, elas poderiam ativar automaticamente a sinalização para reduzir a velocidade ou até mesmo parar o tráfego e alertar os serviços de emergência.
Após identificar o veículo (e/ou outros objetos), a análise também seria capaz de rastreá-lo, dando suporte aos operadores no monitoramento e na investigação de um incidente.
Recursos de pesquisa aprimorados
Isso, juntamente com os dados (e metadados) criados pela análise de IA de borda, também oferece suporte a pesquisas muito mais avançadas em filmagens de vídeo. Isso permite que os operadores identifiquem rapidamente objetos específicos de interesse a partir de horas de filmagem em várias câmeras, o que aumenta significativamente a velocidade e a eficácia das investigações pós-incidente.
IA de borda: potencializando casos de uso além da segurança
Está claro que a IA de borda está agregando valor aos casos de uso tradicionais de segurança e proteção, permitindo que os socorristas e o pessoal de segurança reajam de forma mais rápida e adequada. Além disso, os dados detalhados e os metadados da análise de IA de borda estão melhorando a eficiência operacional em vários setores.
As empresas estão usando a análise para gerenciar melhor o uso de energia nos edifícios, o que leva a um impacto ambiental positivo. Nos setores de saúde, educação, varejo e outros, a IA de ponta em câmeras está melhorando a prestação de serviços e os resultados para pacientes, alunos e clientes.
