Cómo el análisis de video puede ayudar a acelerar la recuperación mundial de COVID-19

Publicado: 2021-02-02

Nuestro mundo ha estado luchando contra una pandemia global conocida como COVID-19 durante el último año. Hay cientos de miles de casos nuevos en todo el mundo todos los días, informa la OMS. La propagación de esta enfermedad se ha vuelto problemática y es una preocupación constante para científicos y médicos de todo el mundo.

Muchos países han emitido leyes sobre el distanciamiento social y el uso de mascarillas. Lo indicado se está haciendo con la esperanza de tratar de detener la propagación de este virus. Con tantos lugares públicos abiertos (o reabriendo), como centros comerciales, tiendas, restaurantes, se ha convertido en un desafío hacer un seguimiento de si las personas respetan estas leyes de distancia social o no.

A medida que los empleados regresan a sus lugares de trabajo y algunos gobiernos levantan lentamente las restricciones de bloqueo, no está claro cómo se controlará el virus y esta falta de control podría convertirse en un problema. El empleador debe ser responsable de hacer un seguimiento de si los trabajadores siguen las reglas de distanciamiento social, lo que podría volverse abrumador en algún momento.

¿Cómo puede ayudar la tecnología?

Una de las soluciones lógicas sería recurrir a la tecnología. Pero, ¿cómo puede ayudar la tecnología aquí? Hoy, vayamos donde vayamos, estamos rodeados de tecnología. Investigaciones recientes en Londres han demostrado que hay más de 600.000 cámaras para 9,3 millones de personas (alrededor de 67,5 cámaras por cada 1000 personas). Las imágenes recopiladas aquí podrían ser de gran importancia al observar interacciones y monitorear la práctica de la distancia social.

La tecnología que ha estado ganando atención en los últimos años y ha ido mejorando es el análisis de video. Al centrarse en el reconocimiento facial o la gestión de multitudes, se espera que este tipo de tecnología crezca hasta $ 12 mil millones para 2026. El mercado de análisis de video ha demostrado ser extremadamente útil en la pandemia mundial al aplicarse a cosas como detección de fiebre o distanciamiento social .

Este metraje puede ser muy útil, pero volver a ver cientos o miles de horas del metraje en sí podría ser una pérdida de tiempo. Aquí se necesita tecnología más avanzada, como AIVA (Análisis de video de inteligencia artificial). AIVA utiliza algoritmos geoespaciales para establecer la ubicación de un individuo y conocer la perspectiva de la escena.

Algoritmos de detección de fiebre y distanciamiento social

Dado que uno de los síntomas del COVID-19 es tener fiebre, ha sido necesario medir la temperatura corporal en los lugares de trabajo. La detección de fiebre es extremadamente eficiente y útil, lo que facilita la detección de una persona con un nivel más alto de temperatura corporal. La mayoría de estos sistemas funcionan porque utilizan el aprendizaje profundo para hacer zoom en el ojo de una persona, que es el que más refleja la temperatura del cuerpo. Esta evaluación se puede realizar en muchos lugares públicos como escuelas, universidades, aeropuertos, hospitales u hoteles.

Aunque esto ha demostrado ser muy útil, no es suficiente. Una persona infectada aún podría estar en el período de incubación, lo que significa que no mostraría algunos síntomas (como fiebre) en esta fase inicial.

Cuando se trata de distanciamiento social, sería extremadamente útil un algoritmo que realizara un seguimiento si dos (o más) personas mantienen una distancia de 2 metros entre sí. Si alguien infringe las reglas, un disparador alertará a las autoridades. Incluso si las reglas cambian cuando se trata de cuánto debe ser la distancia social, es fácil ajustar la configuración.

Si una tienda o restaurante en particular tiene varias personas adentro, sería esencial practicar el distanciamiento social. Este tipo de algoritmo alentaría el distanciamiento social y establecería una forma para que todos recuerden la importancia del distanciamiento social en primer lugar.

Algoritmos de reconocimiento de mascarillas

Tener una máscara facial también se ha convertido en la nueva normalidad. La mayoría de los países exigen que los ciudadanos usen máscaras cuando están fuera de casa. Usar una máscara ralentiza la propagación del virus. Pero es un gran desafío monitorear a cada persona y si está usando una máscara. Dado que es casi imposible que los humanos realicen este trabajo en tiempo real, es esencial automatizar este proceso con la ayuda de la tecnología.

Muchos algoritmos de reconocimiento facial hoy en día giran en torno al escaneo de ojos, nariz, boca y oídos. Pero la mayoría de estos algoritmos tienen problemas cuando se trata de escanear la cara si una persona usa una máscara. Por ejemplo, el iPhone de Apple (que usa FaceID para desbloquear el teléfono de una persona) tuvo problemas para escanear la cara de una persona mientras usaba una máscara. Apple tuvo que mejorar su algoritmo para detectar una máscara en la cara de una persona. El iPhone les daría la opción de escribir su código de acceso en lugar de hacer que se quiten la cubierta facial.

Los desarrolladores explicaron que el algoritmo que detectaría una máscara en la cara de alguien evita los problemas de privacidad que teníamos en el pasado. Eso es porque el algoritmo no identifica a una persona o su identidad. El algoritmo está entrenado para hacer dos cosas:

Detección de rostros: lo único que haría un algoritmo aquí es detectar un rostro
Detección de máscara: reconocer si hay una máscara o no.

La ventaja de esto es que el algoritmo no identifica la cara, por lo que no la vincula a una persona específica.

Algunas empresas han comenzado a usar estos algoritmos para ayudarse a rastrear si sus empleados usan una máscara o no. El algoritmo dividiría a las personas en dos grupos, un grupo de personas que usan una máscara y personas que no usan una máscara. Los datos recopilados aquí estarían en manos de la empresa. Sería útil, porque una empresa podría despedir a sus empleados que se niegan a usar una máscara en su lugar de trabajo.

Dichos algoritmos también podrían usarse en lugares públicos (como centros comerciales, tiendas, etc.). Pero algunos países (como los Estados Unidos de América) no tienen leyes que rijan la privacidad de los datos. Por lo tanto, las empresas que recopilan estos datos no están obligadas a decirnos o explicar qué sucede con los datos que recopilan.

Reducción de aglomeraciones y puntos de acceso

Como hemos visto, tener distancia social se convirtió en un activo predominante en la lucha contra este virus. A veces eso puede ser difícil, especialmente en ciudades enormes y más pobladas. Y en muchos sentidos, la interacción social es crucial y puede contribuir al crecimiento económico. Pero en esta pandemia que estamos luchando es algo que tenemos que controlar.

El objetivo final del distanciamiento social es frenar la propagación del virus tanto como sea posible. El distanciamiento social también ayuda a evitar que los hospitales se desborden. Entonces, ¿cómo logramos esto? En áreas y vecindarios más ricos, no es tan difícil. Las personas pueden aislarse en sus hogares y trabajar de forma remota desde casa.

Pero, ¿qué pasa con los residentes menos ricos? ¿Qué pasa con los barrios y las áreas que están demasiado concurridas? La mayoría de la gente tiene que salir de sus casas e ir a trabajar. Están continuamente rodeados de personas en el área donde viven o trabajan.

Para evitar futuras crisis, sería de gran ayuda contar con hotspots emergentes. Con más de unos pocos millones de ciudadanos en las ciudades más grandes, las áreas superpobladas dificultan el control de la propagación del virus. Al tener puntos de acceso emergentes identificados automáticamente por algoritmos, podemos detectar oportunamente lugares críticos y concurridos y alertar a los trabajadores médicos o al gobierno.

Necesitamos esta tecnología debido a la incapacidad de las personas en ciertas áreas para mantener una distancia social, donde las personas, incluso encerradas, no tienen otra solución que agruparse. Usando la visión por computadora y la tecnología basada en inteligencia artificial para detectar estas áreas, podemos brindar una perspectiva en tiempo real a las personas en posiciones de liderazgo. Como resultado, pueden prepararse mejor para combatir la pandemia y estar al servicio de sus ciudadanos.

Ultimas palabras

Con todo el mundo todavía luchando contra este virus mortal, la prioridad número uno a nivel mundial es superar todos los problemas que ha causado el virus. COVID-19 ha afectado a casi todos, especialmente a las personas mayores. En muchos sentidos, cambió la forma en que vivimos. Es difícil imaginar que alguna vez vivimos sin máscaras y que no teníamos distancia social, pero esta es la nueva normalidad, al menos por ahora.

La buena noticia es que tenemos una manera de navegar cómo nos afecta la pandemia, hasta cierto punto. La tecnología ha sido de gran ayuda hasta ahora, y sigue ayudando. Por ejemplo, en una época que requiere que las personas usen una máscara casi todo el tiempo, un algoritmo que rastrea si las personas usan una máscara ha demostrado ser muy útil. Además, tener algoritmos que ayuden con la distancia social podría alentar a las personas a respetar las leyes de distancia social.

Tener tecnología avanzada ayudó, pero para vencer a fondo esta pandemia, el mundo necesita estar unido y luchar juntos. No solo aumenta nuestras posibilidades de vencerlo por completo, sino que también nos prepararía para futuras situaciones similares a la que tuvimos con COVID-19.

Nota del editor: Michael es CTO y fundador de BroutonLab, una empresa de ciencia de datos que completó más de 50 proyectos de desarrollo de IA con un valor total de más de $ 1 millón. Michael es experto en Deep Learning, específicamente en sus aplicaciones en Visión por Computador, PNL y Aprendizaje por Refuerzo.

¿Tiene alguna idea sobre esto? Háganos saber a continuación en los comentarios o lleve la discusión a nuestro Twitter o Facebook.