Análise comportamental é o “pulo do gato” para melhorar segurança patrimonial

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A mudança de mindset visando tirar proveito e confiar na tecnologia para que essa traga informações relevantes em primeiro plano, ao reconhecer padrões e correlacionando informações de diversas câmeras e dados para ajudar a evitar o crime antes que aconteçam, e que serão utilizados para melhorar a condição de segurança dos clientes, é o principal desafio da NoLeak Defence, startup de inteligência artificial focada em análise comportamental, com atuação no Brasil e Canadá. A solução atende empresas de videomonitoramento do mercado de segurança patrimonial.

A startup criou a NoLeak Agatha, uma solução de inteligência artificial que detecta ameaças de crimes contra o patrimônio ao analisar imagens de câmeras de segurança em tempo real. “Ao invés de colocar o homem para em primeiro plano, pensar empiricamente nas possibilidades de risco, e limitar assim as respostas que a tecnologia pode trazer aos profissionais de segurança, hoje, com a Agatha é possível deixá-la livre para que ela não se limite a este empirismo, parametrizações e limitações de tecnologia sobre suas respostas”, explica Nicolau Ramalho, Chief Commercial Officer (CCO) da empresa.

“Com esta solução podemos colocar a máquina para pensar e nos trazer as respostas de maneira ilimitada e, a partir daí, validarmos as informações identificadas em contexto que sequer poderíamos ter parametrizado previamente”, completa Nicolau.

 

Reconhecimento de padrões de dados

 

Segundo o especialista, a ideia de criar a inteligência artificial NoLeak Agatha, de forma basilar, destaca a capacidade para o reconhecimento de padrões em dados, sejam eles quais forem. Ele explica que a empresa iniciou o projeto realizando o monitoramento de dados sobre como as pessoas utilizam o mouse e sabendo que isso é um padrão individual humano, conseguiram aplicar esse reconhecimento de padrão como mais uma camada de segurança biométrica de que você está utilizando aquela máquina ao acessar seu site do banco, por exemplo.

“Há quase três anos aprofundamos a aplicação dessa capacidade ao Gait Recognition, que é o reconhecimento de padrão de caminhar como único a cada indivíduo, permitindo assim fazer um reconhecimento biométrico de uma pessoa, sem acesso a qualquer dado humano (digital, íris, canal auricular, etc…) e sem acesso próximo à pessoa, ou seja, analisando uma imagem de alguém caminhando há 30-40 metros, conseguimos validar a identificação biométrica do indivíduo”, informa.

Isso, conforme Nicolau, permitiu que o NoLeak Defence ampliasse a aplicação da solução não só ao reconhecimento de padrão de caminhar, mas ao comportamento completo de um determinado canal de vídeo (câmera/imagem), que é o status atual da solução.

 

Combate aos crimes

 

Esse diferencial é uma das razões pela qual a Agatha é capaz de prever crimes. “Colocamos a tecnologia para com capacidade cognitiva autônoma, identificar padrões e, consequentemente, comportamentos não usuais (fora do padrão) de uma determinada imagem e contexto. Ou seja, com Inteligência Artificial, de forma autônoma, a Agatha consegue reconhecer padrões e através de redes neurais, machine learning e reinforcement learning, correlacionar informações de diversas câmeras e dados e trazer ao operador de monitoramento ou ao cliente, alertas antes que o evento de risco aconteça”, ressalta Nicolau Ramalho.

Os diferenciais dessa solução no mercado visa tornar mais segura a vida de 1 bilhão de pessoas. Além disso, o principal diferencial competitivo é a capacidade cognitiva de máquina que a solução disponibiliza.

Segundo Nicolau, a soluções tradicionais de vídeo-analítico dependem da:

  • Análise do cenário de segurança integrada, considerando meio, geografia e especificidade do cliente;
  • Viabilidade tecnológica das soluções: o consultor de segurança realizou a pesquisa e levantamento das necessidades e retornou para o desenho do projeto considerando os diversos analíticos de vídeo e tecnologias necessárias. Há integração completa entre todas estas tecnologias propostas e o VMS ou integrador que o cliente utiliza?
  • Sensibilidade de custos: Considerando essa sobreposição de tecnologias para alcançar o objetivo final de propor uma solução de segurança integrada que resolva a dor do cliente, o custo é viável?

“Passando por essas barreiras, é necessária a implantação das soluções tecnológicas e a parametrização em todas as câmeras, cenários e plantas do cliente, ou seja, o consultor de segurança ou os analistas responsáveis pela implantação irão realizar a integração entre as diversas soluções e parametrizar as tecnologias para que elas possam dar respostas ao operador de monitoramento ou ao cliente final, quando algo aconteça dentro do padrão que foi determinado como risco para aquela operação”, explica.

Nicolau Ramalho, Chief Commercial Officer (CCO) da NoLeak Defence

O especialista demonstra diversos cenários da aplicação da tecnologia.

Ex 1.: o analista determina uma área de interesse (analítico 1), parametriza oloitering – tempo de permanência (analítico 2), e ainda determina o objeto alvo do monitoramento (analítico 3).

“Com isso, caso uma pessoa (objeto alvo) permaneça na área de interesse por um tempo maior do que 30 segundos, um alerta será acionado na central de monitoramento para que o operador possa intervir na situação”, destaca Nicolau

E se a situação de risco não seguir exatamente esse padrão pensado e parametrizado previamente?

Ou seja, e se a pessoa não permanecer por exatamente 30 segundos na área de interesse determinada? Se ela permanecer por tempo inferior, preparando-se para a invasão, se ausentar e depois retornar para concluir o processo?

E se ela ao invés de permanecer na área de interesse, ficar um pouco mais afastada e entrar de maneira rápida coagindo alguém no momento da invasão em uma vulnerabilidade?

Ex.2: o consultor de segurança quer identificar o fluxo de um veículo pela contramão (sentido de objetos), parada de veículos na rua (preparatória à invasão) em horário compreendendo desde as 22h às 04h e posterior invasão de uma calçada (área de interesse).

“Desta forma, o consultor de segurança teve que realizar visita àquela unidade, identificar esse risco, estudar a arquitetura tecnológica que permita a aquisição de no mínimo três analíticos de vídeo distintos, realizar a negociação possivelmente com mais de um fornecedor, convencer o cliente que para a solução de segurança atender a necessidade, seria necessária a aquisição desta sobreposição de tecnologia, implantar as tecnologias e, por fim, parametrizar as condições de alerta que ele deseja receber na central de monitoramento.

E se houver uma feira aos domingos naquela rua? O comportamento da via será alterado, podendo, talvez, haver carros de feirantes que entrem pela contramão para montar as barracas. A central de monitoramento receberá diversos alertas falsos para aquele contexto específico?

E se houver uma escola/faculdade pouco mais à frente e durante a noite, em um período do ano, comece a ser normal carros parados em frente à agência (cliente) no período das 22 e 23h, pois os alunos estão saindo da escola/faculdade? “Novamente a central de monitoramento receberá diversos alertas falsos para aquele contexto específico em função do loitering de veículos em horário previamente estabelecido como de risco”, aponta.

E se for normal, alguns carros subirem parcialmente a calcada para embarque/desembarque de pessoas? Uma vez mais, a central de monitoramento receberá diversos alertas falsos para aquele contexto específico em função da invasão de veículos à área de interesse.

Com a Agatha, de acordo com Nicolau, acontece o fluxo inverso:

“Acumulamos imagens e dados suficientes por um determinado período para que a capacidade cognitiva de Inteligência Artificial consiga de forma autônoma reconhecer padrões daquela imagem e através de redes neurais, machine learning e reinforcement learning, correlacionando informações das diversas câmeras e dados, para trazer ao operador de monitoramento ou ao cliente, através desta sua análise autônoma de máquina qualquer anomalia que ocorra, gerando o alerta correto e fazendo assim a predição de eventos”, destaca.

 

Adaptação à realidade

 

Ainda deve-se falar sobre a alteração do contexto do cliente ao longo do tempo. “Pode ser que a parametrização realizada pelo consultor de segurança utilizando-se diversas tecnologias que possam trazer Inteligência Artificial sem essa capacidade cognitiva, se torne obsoleta, desatualizada, fora de contexto, durante a mudança de comportamento do cliente“, assinala.

Como exemplo ele cita que pode ser que em uma época do ano, uma área da indústria precise ser utilizada para fazer a armazenagem de produtos para abastecimento à sazonalidade do mercado e, portanto, aquela área tenha um comportamento padrão distinto do que fora parametrizado pelo consultor. “Com capacidade cognitiva de Inteligência Artificial, a solução se adapta a esta nova realidade de forma autônoma, identificando comportamentos que possam ser risco naquele novo contexto”, aponta.

O sistema é de fácil instalação, customizável, altamente escalável e comercializado no modelo SaaS, de software como serviço. A empresa já fechou contratos para instalar a solução em pelo menos três mil câmeras para atuar na proteção de 150 mil pessoas. “O contexto de segurança brasileiro acaba por criar um laboratório ideal para desenvolvimento em mais alto nível de soluções e técnicas de segurança que possam melhorar esse cenário caótico e agressivo”, diz Nicolau Ramalho.

Entre as dicas para melhor aproveitamento da NoLeak Agatha pelas equipes de segurança patrimonial, Nicolau recomenda adicionar a Inteligência Artificial com capacidade cognitiva autônoma  como parte do processo de desenvolvimento do projeto de segurança. “O consultor de segurança pode contar com a Agatha para mapear as possíveis anomalias de risco daquele cliente e a partir daí propor inclusive melhorias ao projeto”, conclui.

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