Motorola creará cámaras súper inteligentes para policías

Motorola y la empresa de inteligencia artificial Neurala anunciaron una nueva alianza para equipar a la policía con cámaras inteligentes que detecten sospechosos, niños perdidos y una bicicleta robada, entre otros.

Ambas firmas trabajarán para llevar AI a los equipos de Motorola, y crear cámaras capaces de "aprender en el extremo" algo nuevo y buscarlo con detalle en entornos caóticos o llenos de gente.

"Vemos en la inteligencia artificial un gran potencial para ayudar a nuestros clientes a mejorar la seguridad y la eficiencia, lo que, a su vez, ayudará a crear comunidades más seguras," dijo Paul Steinberg, director de tecnología de Motorola Solutions.

"Pero aplicar inteligencia artificial en entornos de seguridad pública puede presentar importantes desafíos. La capacidad de 'aprendizaje en el extremo' de Neurala nos permitirá explorar soluciones para múltiples y variados flujos de trabajo asociados a la seguridad pública, como la búsqueda de un niño extraviado o el monitoreo de un objeto de interés, como una bicicleta, por ejemplo", agregó.

¿Cómo funciona el aprendizaje en el extremo?

Pero, ¿qué quiere decir 'aprendizaje en el extremo'? También conocida como 'aprendizaje incremental', es una capacidad asociada a la inteligencia artificial en tiempo real. Esta tecnología acelera la manera en que el motor del software aprenda a identificar un objeto o persona en el momento. También optimiza los niveles de precisión y latencia de las app de IA.

"Imagine el caso del padre de un niño extraviado que le muestra una foto del niño a un oficial de policía de patrulla. La cámara portátil del oficial ve la foto, el motor de inteligencia artificial aprende los rasgos característicos del niño y se los transmite a las cámaras portátiles de los oficiales que pudieran estar en la zona, con lo que rápidamente se forma todo un equipo abocado a la búsqueda de dicho niño", agregó.

"La tecnología L-DNN (Lifelong Deep Neural Network) de Neurala elimina el riesgo del 'olvido catastrófico', el problema que más limita el crecimiento de las redes neurales de aprendizaje profundo para utilización en tiempo real. Resuelve el problema al instante en el dispositivo propiamente dicho, lo que agiliza el desarrollo de nuevas aplicaciones de inteligencia artificial capaces de 'aprender en el extremo' una vez implementadas," explicó Massimiliano Versace, director ejecutivo de Neurala.

"Nuestro trabajo conjunto con Motorola Solutions para la evaluación de aplicaciones de inteligencia artificial local y en tiempo real para seguridad pública se basa en un mejor aprovechamiento del poder de la inteligencia artificial en pos del bien común", concluyó.