Atualizado em 29/09/2022 21:56 por Éter 7 News
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Entenda como a Análise de dados e Inteligência Artificial podem ajudar na segurança pública

*Luiz Paulo Oliveira Paula



Ano político e uma das pautas da maioria dos candidatos é a segurança pública. Apesar da queda de 7% em comparação com o ano de 2020, não são poucos os casos de crimes violentos que podemos observar no Brasil.

Para se ter ideia, de acordo com um projeto do G1 em conjunto com a USP e o Fórum Brasileiro de Segurança Pública, o Monitor da Violência, em 2021 o Brasil teve mais de 41 mil crimes violentos, com destaque para os estados do Amapá, Ceará e Amazonas, que atingiram altos índices por 100 mil habitantes. Dentro desse contexto, é importante entender se é possível e como se pode utilizar a Inteligência Artificial a favor da segurança pública.

O Centro de Proteção de Infraestrutura Nacional (CPNI) do Reino Unido, vem estudando diferentes formas de conter ondas de ataques terroristas. Para isso, eles desenvolveram o Sistema de Detecção de Disparo de Arma de Fogo (GDS) na qual através de sensores interligadas a um circuito fechado de câmeras (CFTV), podem detectar sons de tiro e classificar o tipo de arma, auxiliando a rápida resposta de agentes de segurança pública. 


Esse projeto vem sendo testado em ambientes fechados, mas tem grande potencial para eventos e shows em áreas abertas na qual ganha um nível maior de complexidade: a capacidade do sistema em isolar outros sons da potencial ameaça.

Como exemplo, no Brasil, um homem e uma mulher foram detidos nos acessos do Maracanã, em 2019, em um jogo entre Flamengo e Palmeiras. Através das câmeras do Centro Integrado de Comando e Controle (CICC), os foragidos foram identificados e detidos pela polícia militar. O que esses dois casos têm em comum?

A análise de imagens e áudio, que através de inteligência artificial, podem classificar ameaças em prol da segurança pública. De um lado a identificação de sons de disparos de armas de fogo, de outro lado, pessoas catalogadas como foragidas. 

Em maio deste ano, um tiroteio em massa com motivação racial levou à morte de 10 pessoas em um supermercado na cidade de Buffalo, nos Estados Unidos. Como podemos criar barreiras no uso de armas de fogo em locais públicos sem que transformemos shoppings e eventos em um “aeroporto”?

O desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial faz com que seja capaz a identificação de armas, sem que haja a necessidade de revista manual através da análise de feixes de luz emitidos. Dessa forma é identificado se a pessoa porta ou não uma arma. Essa é uma tecnologia que já está sendo utilizada em estádios de futebol e escolas públicas.

Já a Universidade de Chicago conseguiu desenvolver um modelo avançado de machine learning, em um estilo minority report, capaz de prever com antecedência crimes na cidade. O sistema utilizou dados históricos de crimes violentos e crimes à propriedade e, atualmente, possui exatidão de 90% em prever tais eventos.

A Inteligência Artificial e Machine Learning

De forma sintetizada, a inteligência artificial é a capacidade de uma máquina em operar tarefas complexas de maneira similar aos humanos como, por exemplo, identificar objetos. Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é a capacidade da máquina em utilizar dados e informações para poder se aprimorar e cada vez tomar decisões mais assertivas como, por exemplo, uma máquina poder identificar diferentes tipos de câncer através de análise de diversas imagens de diversos pacientes.

Podemos então dizer que o Machine Learning é a capacidade da Inteligência artificial aprender ao longo do tempo através das informações que nela são consumidas. Muito parecido com o nosso modelo de aprendizado.

Atualmente, nós podemos observar a inteligência artificial sendo aplicada em todos os lugares. Reconhecimento de sorriso ou face em câmeras de celulares, convertendo sua voz em texto na sua Smart TV, calculando a melhor rota para o seu destino ou até mesmo no seu jogo de vídeo-game, ou seja, o comportamento inteligente da máquina operando tarefas e/ou tomando decisões do dia-a-dia.

Como as câmeras analisam chances de risco?

A visão computacional é um campo de estudo aplicado para o reconhecimento de objetos e comportamentos utilizando Machine Learning. Aliado a câmeras modernas, é possível entender a probabilidade de um comportamento ser classificado como de risco à segurança. As câmeras utilizadas pelo poder público possuem alta capacidade de zoom ótico/digital, assim como alta definição, na qual possibilita o melhor reconhecimento facial.

Para uso residencial, qualquer câmera moderna pode ser utilizada para o processo. O grande diferencial está no software de inteligência artificial que irá identificar a ameaça, seja procurando pessoas catalogadas em uma base de dados, ou analisando o comportamento do usuário.

Para ensinar a máquina a reconhecer eventos que potencialmente ferem a segurança, se pode utilizar a mesma lógica usada com crianças – os exemplos. Através de vídeos já catalogados como violentos e não violentos, os algoritmos aprendem a classificá-los e junto aos seus pais, os cientistas de dados, extraem os fatores determinantes para essa classificação, como: partes do corpo; ambiente; e o ato violento em si.

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Após esse aprendizado, o sistema inicia seu processo de classificação em tempo real e informa a probabilidade daquele vídeo ser uma potencial ameaça.

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O funcionamento das câmeras

Quando o perigo é detectado pelas câmeras, as autoridades são chamadas para uma identificação manual, que caso seja verdadeira, toma-se as devidas providências. Essas câmeras já estão prontas para serem usadas. As pessoas ou o poder público podem utilizar suas próprias câmeras, o cerne é o software que irá processar as imagens, seja localmente nas salas de controle, ou remotamente, na nuvem.

A instalação funciona como qualquer câmera de CFTV, na qual transmite as imagens para uma central ou são salvas na nuvem para o processamento do software. Essa comunicação se dá de forma segura através de criptografia ponta a ponta, assim como o Whatsapp funciona.

Além disso, é importante entendermos que a privacidade do usuário é importante em qualquer contexto. Na Europa com a GDRP e aqui no Brasil com a LGPD, temos leis na qual restringem o uso não consentido de dados sensíveis do usuário e, neste caso, a face de alguém é sim um dado sensível.

Contudo, o poder público possui essa autorização (Artigo 4º da LGPD) e dentro das normas de segurança da informação processam os dados para a manutenção da segurança e o bem-estar da população.

*Luiz Paulo Oliveira Paula é Professor de Ciência e Análise de Dados, formado pelo Instituto Brasileiro de Tecnologia Avançada – IBTA

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