El análisis visual basado en IA para identificar objetos y el contexto en vídeos e imágenes transforma un proceso manual y propenso a errores en una fuente dinámica de información operativa. El reconocimiento de objetos automatiza tareas rutinarias como la búsqueda de imágenes de narcóticos o armas, la identificación de elementos sospechosos que parecen fuera de lugar o el marcado de objetos ocultos para sacar a la luz pruebas visuales, lo que ayuda a ampliar la capacidad de investigación mediante la tecnología en lugar de personal. También detecta detalles significativos que podrían pasar desapercibidos para un observador humano. Estas capacidades forman parte de la solución de IA multifacética integrada en la plataforma SS8 Intellego XT para transformar enormes conjuntos de datos estructurados y no estructurados en inteligencia procesable a gran escala, incluso en tiempo real.
Los enfoques anteriores se basaban en el procesamiento por lotes,basada en lotes, con reglas frágiles y definiciones de características rígidas, y tenían dificultades con cualquier cosa que se saliera de sus estrechos parámetros de entrenamiento. Los objetos parcialmente ocultos o fotografiados con poca luz podían pasar desapercibidos, mientras que los falsos positivos obligaban a los analistas a dedicar tiempo a validar o descartar alertas. Los modelos de aprendizaje profundo interpretan escenas complejas con mucho mayor matiz, gracias a millones de ejemplos de referencia que les ayudan a reconocer objetos desde múltiples ángulos, bajo condiciones de iluminación variadas y cuando están parcialmente ocultos.
La interpretación contextual permite distinguir automáticamente objetos anómalos, como un paquete abandonado cerca de unvalordurante un acto político y señalarlos con gran precisión y rapidez. Los modelos de IA procesan las transmisiones en directo, identifican los objetos relevantes y generan alertas para reducir la carga de trabajo de los equipos humanos y acelerar los plazos de investigación. Los analistas cuentan con el apoyo de sistemas que filtran el ruido y resaltan lo que importa, lo que les permite interpretar y formular hipótesis con mayor eficacia.
IA‑Dominio de los datos visuales
Las investigaciones suelen implicar decenas de miles de imágenes, muchas horas de vídeo ydominiosde inteligencia de distintos ámbitos procedente de un sinfín de fuentes. La IA visual hace viable la revisión de este material, ayudando a los analistas a priorizar lo que requiere atención humana y sacando a la luz conexiones que, de otro modo, permanecerían ocultas.
IA‑La detección de anomalías basada en IA destaca objetos que aparecen de forma inesperada, elementos recurrentes vinculados a múltiples escenas o patrones visuales que se correlacionan con comportamientos conocidos. Puede reforzar los perfiles de identidad al detectar objetos como una mochila específica, una cicatriz o un tatuaje en fuentes dispares, vinculando datos de cámaras públicas, publicaciones en redes sociales y dispositivos incautados. Los modelos de IA entrenados en características únicas pueden rastrear a individuos a través de grandes conjuntos de datos, incluso cuando el reconocimiento facial tradicional no está disponible o resulta inadecuado.
La IA visual también permite‑revisión a gran escala de las pruebas históricas, incluidos casos que quizá nunca se hayan analizado en profundidad debido a limitaciones de recursos. El reconocimiento de objetos puede revelar patrones o asociaciones ocultos, como la aparición de un vehículo de interés actual cerca de escenas del crimen históricas en antiguas grabaciones de vigilancia. Esa información podría reformular las hipótesis de la investigación, identificar a cómplices que se habían pasado por alto o sacar a la luzpatrones operativos de larga.
IA‑también protege a los analistas de los efectos psicológicos duraderos derivados del trauma que supone la exposición repetida a escenas que implican violencia, explotación o material de abuso sexual infantil (CSAM). Los algoritmos de las máquinas pueden realizar la clasificación, categorización y filtrado, reduciendo así la exposición de los equipos humanos. Este enfoque se alinea con la colaboración en curso de SS8 con la Internet Watch Foundation (IWF), con la Internet Watch Foundation (IWF), lo que pone de relieve cómo la interpretación visual automatizada puede reducir el daño a los analistas al tiempo que aumenta el impacto operativo.
La contribución de la IA visual a la inteligencia de ubicación
La IA visual añade una capa complementaria de inferencia ambiental a la red‑basadas en señales, telemetría de dispositivos y metadatos que impulsan la inteligencia de ubicación. El análisis de características como la iluminación, el follaje, la arquitectura, la señalización y la vestimenta puede aportar información sobre el origen de una fuente visual. Por ejemplo, el ángulo de la luz solar en una foto puede ayudar a determinar la hora aproximada del día y la orientación cardinal. Los tipos de follaje y los estilos de vestimenta pueden indicar una zona climática o una estación del año específicas. Los materiales de construcción, las formas de las ventanas o el mobiliario urbano pueden proporcionar valiosas pistas geoespaciales.
Los modelos de IA entrenados con grandes bibliotecas de imágenes hacen posible este tipo de análisis, que abarca desde los diseños de papel pintado y la disposición del mobiliario utilizados por determinadas cadenas hoteleras hasta la arquitectura y los elementos naturales, como las cadenas montañosas, las costas o los patrones de vegetación. Las colecciones seleccionadas y normalizadas de imágenes de dominio público procedentes de redes sociales, sitios web de viajes, plataformas de mapas y otras fuentes en línea pueden entrenar modelos capaces de reconocer hiper-a nivel de barrioa. A medida que las bibliotecas crecen en tamaño y número, la precisión y la fiabilidad de la información de geolocalización visual que ofrecen sigue mejorando.
Como complemento al amplio conjunto de datos de inteligencia legal a disposición de los investigadores, estos análisis visuales constituyen una base sólida para la IAimpulsada por la IA. De cara al futuro, las capacidades emergentes de la IA mejorarán aún más la capacidad de reconocimiento de objetos y de interpretación visual para complementar la inteligencia de localización. La biometría, como el reconocimiento facial, cuando se utilice de forma adecuada y dentro de los marcos legales, complementará el reconocimiento de objetos al vincular a las personas con ubicaciones, eventos y redes. Las capas adicionales de interpretación y contexto generadas por las herramientas y capacidades de IA contribuirán a un modelo de análisis integrado y multimodal que unifique los datos visuales y geoespaciales para producir resultados más rápidos y precisos para los investigadores.
Acerca de Rory Quann
Rory Quann es Senior Soluciones especializado en soluciones gubernamentales de extremo a extremo en SS8 Networks y cuenta con más de 14 años de experiencia en el sector de la interceptación legal y el análisis de datos. Antes de unirse a SS8 en 2013, Rory trabajó para BAE System Applied Intelligence, donde se centró en despliegues gubernamentales a gran escala de soluciones de inteligencia. Rory ha ocupado varios puestos en el espacio de Inteligencia Legal que van desde Ingeniero de Despliegue, Consultor de Sistemas, e Ingeniero de Ventas centrado en despliegues pasivos en todo el país. Rory es Ingeniero Certificado MCSA de Microsoft e Ingeniero Certificado de despliegue de EMC. Más información sobre Rory en su perfil de LinkedIn aquí.
Acerca de SS8 Networks
Como líder en inteligencia legal y de localización, SS8 se compromete a hacer que las sociedades sean más seguras. Nuestra misión es extraer, analizar y visualizar inteligencia crítica, proporcionando información en tiempo real que ayuda a salvar vidas. Con 25 años de experiencia, SS8 es un socio de confianza de las mayores agencias gubernamentales y proveedores de comunicaciones del mundo, manteniéndose constantemente a la vanguardia de la innovación.
La cartera de productos de supervisión y análisis de datos Intellego® XT está optimizada para que las fuerzas de seguridad capturen, analicen y visualicen conjuntos de datos complejos para obtener inteligencia de investigación en tiempo real.
LocationWise ofrece la mayor precisión auditada de localización de redes en todo el mundo, proporcionando inteligencia de localización activa y pasiva para servicios de emergencia, fuerzas de seguridad y operadores de redes móviles.
La plataforma de mediación Xcipio® satisface las exigencias de la interceptación legal en cualquier tipo de red y ofrece la posibilidad de transcodificar (convertir) entre versiones de traspaso de interceptación legal y familias estándar.
Para más información, Contacto en [email protected].
