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]]> Este año, la Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como una de las principales tendencias tecnológicas, en este sentido Geoffrey Hinton, es uno de los pioneros. Ya que ayudó a crear deep learning o aprendizaje profundo donde las máquinas son capaces de aprender de su propia experiencia, una de las herramientas básicas de dicha tecnología.

“Me consuelo con la excusa habitual del si no lo hubiera hecho yo, habría sido alguien más, pero es momento de hablar de los peligros de la inteligencia artificial. De hecho, me separé de Google para poder hablar sobre los peligros de la IA sin tener en cuenta cómo esto afecta al proveedor, el cual ha actuado de manera muy responsable” declaró el propio Hinton.

De hecho, junto a Yann LeCun y Yoshua Bengio, Hinton fue galardonado con el Premio Turing en 2018. Sin embargo, el investigador también conocido como el ‘padrino de la IA’ anunció su separación de Google para dar a conocer mejor su perspectiva de dicha tendencia, otra de las aportaciones del especialista está la creación y desarrollo de las redes neuronales.

Por una implementación responsable de la IA 

De hecho, estas redes son la base de la mayoría de las herramientas de IA disponibles en la actualidad. Durante su estadía en Google, el ejecutivo colaboró medio tiempo durante una década en las labores de desarrollo de los proyectos de inteligencia artificial del propio corporativo pero ahora decidió separarse para adoptar una posición mucho más crítica.

“Sin duda, Hinton realizó avances fundacionales en IA y estamos agradecidos por sus contribuciones. Por nuestra parte, seguimos comprometidos con un enfoque responsable del uso y desarrollo de dicha tecnología, ya que estamos aprendiendo y comprendiendo los riesgos emergentes” agregó Jeff Dean, jefe Científico de Google mediante un comunicado.

La decisión de Hinton se da en un momento en que un número creciente de legisladores, grupos de defensa y conocedores de la industria tecnológica han dado a conocer algunas alarmas sobre el potencial que tienen los nuevos proyectos de IA. Tanto para generar información errónea e incluso desplazar un alto volumen de empleos de la sociedad actual.

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]]> Los actos de violencia en recintos deportivos son una problemática que ha impulsado múltiples intentos de legislar en México y fue hasta 2013 que se promulgó la Ley General de Cultura Física y Deporte. Actualmente su versión del 20 de mayo de 2021 considera diversos artículos relacionados con temas de prevención, por ejemplo, el artículo 96 donde se expresa que las instalaciones destinadas a la activación física, la cultura física, el deporte y en las que se celebren eventos o espectáculos deportivos deberán proyectarse, construirse, operarse y administrarse en el marco de la normatividad aplicable, a fin de procurar la integridad y seguridad de los asistentes y participantes, privilegiando la sana y pacífica convivencia, de manera que impidan o limiten al máximo las posibles manifestaciones de violencia, discriminación y cualquier otra conducta antisocial.

Para atender dichas necesidades, Dahua Technology expone que el uso de tecnología de reconocimiento facial basada en algoritmos de aprendizaje profundo permite no solo controlar la entrada y salida de personas en un recinto, sino llevar a cabo la captura de rostros en tiempo real, los cuales pueden ser añadidos, comparados y analizados a fin de generar acciones de prevención, como enviar alertas a un centro de comando para activar protocolos en caso de emergencia.

Tecnología aplicada, la solución

En recintos deportivos las soluciones de Dahua Technology pueden integrar cámaras de videovigilancia, control de acceso, tecnología Starlight para captura de imágenes a color en condiciones de poca iluminación, analíticos de video que detectan atributos como género, edad, expresiones faciales, uso de lentes, todo de manera unificada permitiendo emitir alertas en cuestión de segundos.

“Aplicar aprendizaje profundo en videovigilancia hace posible el análisis de comportamiento. Al examinar una actividad durante un período prolongado, el sistema puede utilizar el aprendizaje profundo para establecer patrones normales de comportamiento de personas u objetos en movimiento. Esto significa que después del análisis se pueden detectar comportamientos anómalos como personas escalando una pared o entrando a una zona restringida”, concluyó Rodrigo Escamilla, director de Desarrollo de negocio de Dahua Technology México.

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