El machine learning es el nuevo big brother
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Por Ximena Leyva

¿Alguna vez te has preguntado cómo sería la seguridad en una ciudad inteligente?

Datos de IDC apuntan que para 2022, más del 20% de las alertas de seguridad serán administradas por automatización basada en Inteligencia Artificial (AI), tendencia que abre el paso a los nuevos vigilantes.

“Los datos de las denuncias que viene de los C5 y C4, de la Ciudad de México, dependencias que reciben todo el tema de las llamadas o inundaciones. Es el centro neurálgico, ellos recaban esta información para ser explotada y tener este tipo de datos”, dijo Pedro Gutiérrez, especialista en Oracle de analítica, aprendizaje automático y datos.

Quien además asegura que en el sector público, la cuestión de machine learning es muy importante, pues se pueden implementar en temas de salud como detección de cáncer de mama, seguridad pública combate contra el crimen y todo el tema de videovigilancia.

Asimismo, asegura que en México tienen clientes que se están dedicando a estos proyectos que están en vías de desarrollo para hacer un tema de prevención de delito.

De acuerdo con datos de la incidencia delictiva en la Ciudad de México, hasta el mes de Julio de 2019 se registraron 20,225 delitos del Fuero Común en la CDMX, los cuales podrían prevenirse de tener un sistema de machine learning configurado para desplegar oficiales para prevenirlo.

Con la tecnología de Oracle, en cuestión de seguridad cuentan con el mapeo criminal predictivo, un ejemplo son algunos países europeos como Reino Unido e Italia que están aplicando este tipo de mecanismos para ver las regiones más conflictivas: “Aquí lo que hacen es con base en los datos históricos de los delitos que se han anunciado es poder predecir en qué tiempo y lugar se va a suscitar un robo o asalto”, explicó Gutiérrez.

¿Cómo se manejaría esta tecnología?

En el tema de los C5 y C4 la cuestión de reconocimiento facial que manejarían este tipo de centros es muy importante, pues se pueden incorporar temas de machine learning que podrían detectar criminales, filtraciones de terroristas, además de poderse conectar en vialidades si pasa un automóvil sospechoso.

Tal es el caso de China donde este tipo de tecnologías ya son cosa de todos los días, pues el centro que lleva toda la seguridad en el país cuenta con estas implementaciones y solo deben pasar siete minutos para detectar a la persona sospechosa y capturarla.

La Administración del Ciberespacio de China (CAC), asegura que esta medida es para tratar de salvaguardar la soberanía en el ciberespacio, la seguridad nacional y el interés público, así como los derechos y los intereses de los ciudadanos chinos.

El gobierno chino creó un plan para crear un vasto sistema de reconocimiento facial que pueda identificar a la gente en menos con un 90% de acierto ya que cuentan con una gran base de datos de 90 terabytes que incluye la información personal de cada ciudadano. Estos datos se cruzan con un entramado de cámaras de vigilancia distribuidas por las principales ciudades del país que conecta con la base de datos y ofrece, casi al momento, la identidad de cada uno que pasa ante la lente.

Especialistas de Oracle aseguran que en el caso de México, una de las bondades es que pueden tener los datos abiertos que da el gobierno, como en el caso de los datos que recopila el Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática.

Asimismo, hace unas semanas en Hong Kong se registraron movilizaciones para reivindicar la autonomía legal de la ciudad y debido a que su sistema de vigilancia puede identificar cualquier persona para evitar ser captados por las cámaras de la policía de Hong Kong, los manifestantes del movimiento #612strike usaron láseres enfocándolos contra los agentes, tratando así de salvaguardar su identidad, pues cubrirse la cara no basta para mantener tu identidad resguardada.

Un paso atrás ante la tecnología

A pesar que se visualiza a esta tecnología como una gran herramienta en San Francisco se convirtió en la primera ciudad de los Estados Unidos en prohibir el uso del reconocimiento facial para su videovigilancia, pues no permite a las agencias locales utilizar técnicas de reconocimiento facial para identificar a criminales en lugares públicos.

Esta legislación fue redactada por el supervisor Aaron Peskin, quien asegura que “apoyan una buena Policía, pero ninguno de nosotros quiere vivir en un estado policial”. Peskin considera que esta tecnología es “invasiva”.

Por otro lado, Pedro Gutiérrez explica que con esta tecnología se puede mapear en analíticos y tableros de control para identificar las zonas más conflictivas de la CDMX, donde pueden delimitar por zonas la ciudad aún están en pláticas para que esta tecnología sea una realidad en la metrópoli.

“Lo que nosotros tratamos de hacer es un cambio, ya existe la tecnología para jugar con esto, el problema que hay es el tema social, pues a la gente no le gusta mucho el cambio hay que evangelizar”, puntualizó Gutiérrez. 

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