Como a Inteligência Artificial pode ser útil para o setor de segurança eletrônica?

Inteligência artificial é o assunto do momento, graças ao Chat GPT, mas como uma máquina aprende e se torna inteligente? Como essa tecnologia se relaciona com o setor de segurança eletrônica? 

A tecnologia é um setor que cresce em proporções exponenciais, isto é, a cada ano que passa conseguimos desenvolver mais inovações do que nas décadas anteriores. Essa evolução gera condições para criar coisas que, outrora, eram inimagináveis, como máquinas que simulam o pensamento humano.

A IA (Inteligência Artificial) é resultado da tentativa bem sucedida dos cientistas da computação em criar computadores que conseguem analisar situações, tomar decisões e aprender constantemente com suas ações. 

Esse recurso pode ser aplicado a vários setores diferentes, como no transporte, na saúde, no mercado financeiro, no marketing, na segurança e em muitos outros. Leia até o final e entenda melhor como a inteligência artificial pode trazer benefícios para o setor de segurança eletrônica!

Como funciona o machine learning (aprendizado de máquinas)?

A forma como as máquinas aprendem, a grosso modo, não é muito diferente do processo de aprendizagem dos seres humanos. O processo mais desenvolvido pelo qual elas são ensinadas é o deep learning, no qual os programadores criam redes neurais artificiais semelhantes às humanas, que executam várias camadas de abstração e de processamento dos dados, similar a como ocorre o raciocínio humano.

Tudo começa com uma boa base de dados que é apresentada ao algoritmo da IA, por meio da qual ela aprende as primeiras coisas. Por exemplo, se quisermos que uma máquina aprenda a reconhecer frutas, é preciso apresentar a ela uma base com os nomes e as características de várias frutas.

Quanto maior e mais “correta” for essa base de dados, mais e melhor a máquina irá aprender. É por essa razão que IA e ciência de dados andam juntas, pois uma base com informações erradas ou mal preparadas pode ensinar coisas erradas ao algoritmo. 

É como ensinar à uma criança que está sendo alfabetizada que as sílabas são formadas por uma vogal e uma consoante, isso vai gerar uma confusão neural quando ela entrar em contato com sílabas que tenham duas consoantes ou duas vogais, pois não confere com a informação registrada em sua memória.

Depois de ter uma base de dados com uma boa quantidade de informações e de seus dados terem sido tratados por um cientista de dados, para evitar erros como os citados acima, é preciso escolher um método de treinamento. 

Os três tipos mais comuns de aprendizado de um algoritmo são: 

Aprendizado supervisionado: os algoritmos são treinados por meio de exemplos já rotulados previamente, ou seja, nesse método os programadores informam para o sistema quais respostas estão corretas e quais não estão.

Aprendizado não-supervisionado: o sistema não tem os rótulos com a “resposta certa”, como no tipo anterior. É o algoritmo que tem que descobrir o que está sendo mostrado a ele. Ele vai identificar os padrões a partir dos dados disponíveis e tomar uma decisão sozinho.

Aprendizado por reforço: o algoritmo aprende por tentativa e erro até descobrir o que deve fazer ou o que vai render as melhores recompensas. É muito usado, por exemplo, em videogames.

Depois disso, são feitas avaliações e ajustes nos parâmetros, para verificar se o algoritmo está respondendo como esperado, ou seja, se ele aprendeu do jeito certo

Inteligência artificial e a segurança das pessoas

Há muitos exemplos do cotidiano de como a IA pode ser usada para aumentar nossa segurança em vários níveis. Um exemplo que provavelmente faz parte da rotina de todos os leitores é o uso do machine learning para filtrar mensagens de spam e malwares, deixando a caixa de entrada do e-mail praticamente livre desse tipo de lixo. Esse algoritmo ainda aprende com a experiência do usuário para identificar determinados remetentes como spam ou não.

Outro exemplo é o uso em bancos e empresas de cartões de crédito, nas quais o machine learning detecta padrões estranhos de compra e bloqueia um cartão a tempo de evitar uma fraude. 

Essa tecnologia também é utilizada em sistemas vinculados à segurança pública para analisar em quais localidades ocorrem mais delitos e qual tipo de registro costuma ser feito em cada região de um bairro, por exemplo. Assim o policiamento local pode distribuir de forma estratégica as rondas e ter uma ação mais efetiva na prevenção de crimes. 

Mais especificamente no setor de soluções eletrônicas de segurança, podemos observar essa tecnologia na leitura facial de celulares ou câmeras, nas quais a IA encontra os padrões da imagem e compara com os registros de seus bancos de dados.

A Inteligência Artificial presente no FullCam

A Fulltime está sempre alinhada com as inovações desenvolvidas não só no Brasil, mas também no mundo inteiro. Exemplo disso é nosso sistema analítico de imagens, presente no FullCam, uma tecnologia exclusiva na América Latina!

A equipe de desenvolvedores da Fulltime alimentou o algoritmo do FullCam com dados de imagens de pessoas, animais e objetos diversos, ensinando o sistema a reconhecer padrões e diferenças entre esses tipos de imagens. 

Com isso, nossa Inteligência Artificial sabe analisar quando de fato é necessário acionar os alarmes das residências que possuem o FullCam, evitando o desconforto de disparos gerados por animais de estimação ou pelo estacionamento de veículos dos moradores na garagem, por exemplo. 

Além disso, o FullCam é um sistema analítico de imagens com zero delay, compatível com as principais câmeras do mercado, com interface completamente personalizável, pela qual é possível monitorar várias empresas ou residências dentro da mesma plataforma.

Com ele também é possível criar grupos e níveis de permissão de acesso às imagens das câmeras, tecnologia que permite o monitoramento colaborativo entre vizinhos ou por diferentes gestores, por exemplo. 

Essas e várias outras funcionalidades, como a integração com nosso sistema de central de alarmes, o FullCenter, fazem do FullCam o melhor software de monitoramento de imagens disponível no mercado!

Além dos benefícios dos sistemas apresentados neste artigo e das vantagens de utilizá-los de forma integrada, a Fulltime possui uma gama de produtos de alta tecnologia, que formam um ecossistema de softwares exclusivo na América Latina, com soluções que podem mudar a forma que vivemos. Acesse nosso site ou fale com um de nossos representantes e faça parte dessa evolução! Se é atual, é Fulltime! 

Sobre a Fulltime: Primeira empresa da América Latina a desenvolver a solução M2M/GPRS para monitoramento, a Fulltime é referência no setor de monitoramento. Com modelo de negócio whitelabel e nativa no formato nuvem de armazenamento, oferece soluções eficientes e atuais, que promovem comodidade e segurança para as empresas

O DNA pioneiro da Fulltime pode ser identificado em cada detalhe das suas mais modernas soluções de GPS, monitoramento de alarmes e CCTV, Domótica e IoT. Única empresa do mundo que atua com todas as soluções em rastreamento e monitoramento, a Fulltime conta com mais de 4.000 clientes e 300.000 acessos ativos na América Latina, Estados Unidos, Europa e África.

Informações para a imprensa: (14) 97402-5676