top of page
  • Ameis Lectores A.C.

Machine learning, la respuesta en seguridad para las ciudades



La inteligencia artificial y el machine learning pueden ser implementados y convertirse en un futuro próximo en la evolución natural en temas de seguridad en las ciudades.


De acuerdo a datos de la firma IDC (International Data Corporation), para el año 2022 más del 20 por ciento de alertas de seguridad serán administradas por automatización basada en Inteligencia Artificial, tendencia que abrirá el paso a nuevos vigilantes tecnológicos.


Actualmente las ciudades reciben las denuncias en sus centros de C4 o C5, y esa información podría ser explotada y generar todo tipo de datos, expone Expansión en su sitio web.


Por ejemplo, la Ciudad de México hasta el mes de julio de este año tenía registrados 20 mil 225 delitos del fuero común, los cuales podrían prevenirse de tener un sistema de machine learning configurado para desplegar oficiales para prevenirlos.


Oracle tiene una tecnología en cuestión de seguridad, la cual cuenta con un mapeo criminal predictivo, un ejemplo son algunos países europeos como Reino Unido e Italia, que están aplicando este tipo de mecanismos para identificar las regiones más conflictivas.


C5 y C4 podrían manejar cuestiones de reconocimiento facial e incorporar machine learning para detectar criminales, filtraciones de terroristas, además de poder conectarse a vialidades si pasa un automóvil sospechoso.


En China este tipo de tecnología es cosa de todos los días. El centro que lleva toda la seguridad en el país cuenta con estas implementaciones y tienen como límite siete minutos para detectar a una persona sospechosa y capturarla.



La Administración del Ciberespacio de China (CAC) afirma que esta estrategia 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 sus ciudadanos.


El gobierno chino creó un plan para crear un amplio sistema de reconocimiento facial que pueda identificar a la gente en al menos un 90 por ciento 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 una red 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 (Inegi).


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 utilizaron láseres enfocándolos contra los agentes, tratando así de salvaguardar su identidad, pues cubrirse la cara no basta para mantenerla resguardada.


Pese a que se visualiza a esta tecnología como una gran herramienta, 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 elaborada 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».


Con esta tecnología se puede mapear en analíticos y tableros de control para identificar las zonas más conflictivas de una ciudad, sin embargo aún se encuentran en pláticas para el uso de esta tecnología en metrópolis como la Ciudad de México, ¿el problema?, que a la gente no le gusta mucho el cambio.



Fuente:


8 visualizaciones0 comentarios

コメント


bottom of page