Apesar de todo o progresso na inteligência artificial, a maioria dos sistemas de segurança por vídeo ainda falha no reconhecimento do contexto em condições do mundo real. A maioria das câmeras pode capturar imagens em tempo real, mas tem dificuldade para interpretá-las. Este é um problema que se transforma numa preocupação crescente para os designers, fabricantes e escolas de cidades inteligentes, cada um dos quais pode depender da IA para manter as pessoas e as propriedades seguras.
A Lumana, uma empresa de vigilância por vídeo com IA, acredita que a falha nesses sistemas está profundamente nos fundamentos de como eles são construídos. “As plataformas de vídeo tradicionais foram criadas há décadas para gravar imagens, e não para interpretá-las”, disse Jordan Shou, vice-presidente de marketing da Lumana. “Adicionar IA a uma infraestrutura desatualizada é como colocar um chip inteligente em um telefone rotativo. Ele pode funcionar, mas nunca será verdadeiramente inteligente ou confiável o suficiente para entender o que está sendo capturado ou ajudar as equipes a tomar decisões mais inteligentes em tempo real.”
Grandes consequências
Quando os sistemas tradicionais de segurança de vídeo colocam IA em infraestruturas mais antigas, surgem alertas falsos e problemas de desempenho. Alertas e detecções perdidas não são apenas problemas técnicos, mas riscos que podem ter consequências devastadoras. Shou aponta para um caso recente em que um sistema de vigilância escolar, que usava um complemento de IA para detecção de armas, identificou erroneamente um objeto inofensivo como arma, desencadeando uma resposta policial desnecessária.
“Cada erro, seja um evento perdido ou um alerta falso, que leva a uma resposta inadequada, corrói a confiança”, disse ele. “Isso desperdiça tempo, dinheiro e pode traumatizar pessoas que não fizeram nada de errado.”
Erros também podem custar caro. Cada alarme falso obriga as equipas a interromper o trabalho real e a investigar, um processo que pode drenar milhões de orçamentos operacionais e de segurança pública todos os anos.
Construindo uma base mais inteligente
Em vez de colocar IA em camadas sobre antigas estruturas de segurança de vídeo, a Lumana reconstruiu a própria infraestrutura com uma plataforma completa que combina hardware, software e IA proprietária de segurança de vídeo modernos. O design de nuvem híbrida da empresa conecta qualquer câmera de segurança a processadores alimentados por GPU e modelos adaptativos de IA que operam na borda – o que significa que estão localizados o mais próximo possível de onde a filmagem é capturada.
O resultado, diz Shou, é um desempenho mais rápido e análises mais precisas. Cada câmera se torna um dispositivo de aprendizado contínuo que melhora com o tempo, compreendendo movimentos, comportamentos e padrões exclusivos de seu ambiente.
“O problema é que a maioria dos sistemas de vigilância por vídeo atuais usa modelos de IA estáticos e prontos para uso que foram projetados apenas para funcionar em ambientes específicos. A IA não deveria precisar de um ambiente de laboratório perfeito para funcionar”, explicou Shou. “Ele deve funcionar em condições reais e se adaptar com base nos dados de vídeo que chegam. É por isso que, quando os clientes comparam o Lumana com seus sistemas de IA existentes ou outros, a diferença e as lacunas de desempenho ficam imediatamente claras.”
O design da empresa também prioriza a privacidade. Todos os dados são criptografados, controlados por controles de acesso e compatíveis com os padrões SOC 2, HIPAA e NDAA. Os clientes podem desativar o rastreamento facial ou biométrico, se desejarem. “Nosso foco está nas ações, não nas identidades”, disse Shou.
Casos de uso do mundo real
Os sistemas da Lumana foram implantados em diversos setores. Um de seus projetos de maior visibilidade é com a JKK Pack, fabricante de embalagens 24 horas que utiliza câmeras de segurança para monitorar a segurança e eficiência operacional em suas instalações.
Antes da implantação do Lumana, as câmeras apenas registravam incidentes para análise posterior, o que levava à perda de eventos e à resposta reativa a incidentes. Após a atualização, o mesmo hardware poderá detectar movimentos inseguros, falhas de equipamentos ou gargalos de fabricação em tempo real. A empresa relatou investigações e alertas 90% mais rápidos, entregues em menos de um segundo, o que melhorou drasticamente a resposta a incidentes de segurança, sem substituir uma única câmera.
Noutra implementação, um retalhista de produtos alimentares integrou a IA da Lumana na sua rede de câmaras existente para sinalizar atividades invulgares no ponto de venda, como vazios repetidos, e para correlacionar esses eventos com provas visuais. O sistema reduziu a redução e melhorou a responsabilização dos funcionários, fornecendo exemplos reais de violações de políticas.
Além da fabricação, o sistema da Lumana tem sido utilizado em grandes eventos públicos, em restaurantes e em operações municipais. Nas cidades, ajuda a identificar despejos ilegais e incêndios; nas redes de atendimento rápido, monitora a segurança da cozinha e o manuseio dos alimentos.
Um impulso mais amplo para segurança de vídeo de IA confiável
O trabalho de Lumana surge num momento em que a precisão e a responsabilidade estão substituindo a velocidade como as principais prioridades da IA empresarial. Um estudo recente da F5 descobriu que apenas 2% das empresas se consideram totalmente preparadas para escalar a IA, sendo a governação e a segurança de dados citadas como os principais desafios.
Essa cautela reflecte-se no mercado, com analistas alertando que à medida que a IA assume mais processos de tomada de decisão, os sistemas devem permanecer “auditáveis, transparentes e livres de preconceitos”.
A arquitetura da Lumana reflete o apelo à responsabilização, combinando desempenho e controle com governança de dados e segurança cibernética em uma solução fácil de implantar que aprimora a infraestrutura existente de câmeras de segurança, ajudando as organizações a extrair valor imediato do vídeo de IA.
O próximo passo na visão de máquina
Shou disse que o próximo estágio de desenvolvimento do Lumana visa passar da detecção e compreensão para a previsão.
“A próxima evolução do vídeo de IA será sobre raciocínio”, disse ele. “A capacidade de compreender o contexto em tempo real, fornecer insights acionáveis e impactantes a partir dos dados de vídeo coletados, mudará a forma como pensamos sobre segurança, operações e conscientização.”
Para Lumana, o objetivo não é apenas ensinar a IA a ver melhor, mas ajudá-la a compreender o que vê e permitir que aqueles que dependem desses dados de vídeo tomem decisões mais inteligentes e rápidas.
Fonte da imagem: Unsplash
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