¿Qué ocurre si aplicamos algunas de las técnicas más avanzadas que pueden verse en los coches autónomos a otras disciplinas? Alex Teichman, de la Universidad de Stanford, diseñó en 2012 un sistema para automóviles de lo más peculiar: es capaz de detectar lo que ocurre alrededor de él aunque esto cambie. Por ejemplo, si hay un ciclista en las inmediaciones, cualquier coche con análisis de imágenes lo vería. Pero ¿y si el ciclista quita las manos del manillar y cambia de postura? La mayoría de algoritmos posiblemente no lo detectarían como ciclista.
Con su sistema esto cambia: el coche sabe que antes había un ciclista ahí porque lo vio previamente y lo estaba siguiedo, así que ahora sabe que sigue siendo un ciclista. ¿Y si esto se aplicara a los sistemas de seguridad? Eso es precisamente lo que ha hecho en su nuevo prototipo. ¿Qué pasa si hay una rama frente a la ventana delantera y se mueve? La alarma no saltaría porque el sistema ya sabe que la rama estaba ahí y que simplemente ha cambiado o está cambiando de forma y/o posición. ¿Y si un ladrón escala la fachada? Entonces sí que lo detectaría.
¿Ladrón gateando o perro?
Lo mismo ocurre si tienes un perro en casa, como se puede apreciar en el vídeo que os dejamos sobre estas líneas. El perro ya estaba ahí y no es una amenaza, por lo que no supone motivo de alarma aunque se mueva o salte por toda la habitación. Si alguien entra gateando e intentando imitar el comportamiento del perro, en cambio, el sistema sí que lo detecta y lo marca como amenaza.
La idea de Teichman es mejorar el tradicional sistema de análisis de imágenes y sustituirlo por un ordenador que reconozcalos siga mientras se mueven, aprendiendo más sobre lo que le rodea en el proceso. Por ahora se trata de un simple prototipo, no está a la venta y de hecho todavía no tiene nombre, pero su creador tiene pensado comenzar a contratar ingenieros para su empresa durante las próximas semanas con el fin de comercializar su idea en el mercado.
Vía | IEEE
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