Cómo las fuerzas del orden pueden rastrear a personas de interés sin depender del reconocimiento facial

El volumen de pruebas de video disponibles para los equipos de investigación ha alcanzado niveles sin precedentes. Según la Oficina de Asistencia de Justicia, aproximadamente el 80% de los delitos involucran alguna forma de prueba de video, y esta tendencia no muestra signos de desaceleración.

Varias fuentes contribuyen a este aumento de pruebas de video, que van desde cámaras de seguridad y footage de tráfico hasta cámaras corporales, cámaras de dashboard y dispositivos portátiles. Con el 97% de los estadounidenses poseyendo un dispositivo móvil, la disponibilidad de dicho footage se ha vuelto ubicua en ambos sectores público y privado. Además, el despliegue generalizado de cámaras corporales por parte de los departamentos de policía locales y las oficinas del sheriff amplifica aún más la prevalencia de pruebas de video: más del 47% de las agencias de aplicación de la ley de propósito general y el 80% de los grandes departamentos de policía utilizan cámaras corporales.

Utilizando la IA en la revisión de pruebas de video

Tradicionalmente, analizar footage de video requería procesos de revisión manual laboriosos, pero los avances en la tecnología de IA han permitido la automatización y el análisis acelerado de las pruebas de video.

Por ejemplo, un video de 10 minutos ahora puede ser analizado en cuestión de minutos en lugar de horas dedicadas a la revisión manual. De manera similar, los algoritmos de IA pueden rastrear a personas de interés a través de múltiples archivos de video y formatos, identificando posibles coincidencias en función de características específicas de los individuos.

Un beneficio crucial de la IA en la seguridad pública radica en su capacidad para analizar rápidamente grandes conjuntos de datos en tiempo real. A través del uso de algoritmos de aprendizaje automático, las plataformas de IA destacan en la detección de patrones, la identificación de anomalías y la predicción de posibles amenazas con una precisión aumentada.

Esta capacidad permite a las agencias de aplicación de la ley (LEA) —entre los primeros respondientes y otros actores de la seguridad pública— abordar eficazmente los problemas de seguridad y optimizar la asignación de recursos de manera proactiva y eficiente, manteniendo a los humanos en el proceso de automatización y permitiéndoles trabajar con mejores datos en un plazo más rápido.

Al aprovechar ciertas soluciones de IA, las LEA pueden agilizar el análisis de pruebas de video conectando imágenes a través de diferentes archivos para construir una narrativa integral de individuos, eventos y cronologías. Esto mejora significativamente la eficiencia y la eficacia de las investigaciones, tanto dentro como fuera del ámbito legal.

No obstante, el uso de la IA en las investigaciones ha generado preocupaciones sobre las leyes de privacidad y la protección de la información personal identificable (PII), con un enfoque particular en cómo se puede emplear la tecnología de reconocimiento facial sin infringir estos derechos.

Afortunadamente, con el surgimiento de tecnologías de IA de vanguardia, ahora existe un enfoque alternativo para rastrear a personas de interés a través de archivos de video que no depende del reconocimiento facial.

IA que protege la PII

Existen modelos de IA alternativos que priorizan la integridad de la PII, permitiendo a los investigadores identificar información relevante sin depender del reconocimiento facial o de otros marcadores biométricos que podrían comprometer la privacidad personal. Este enfoque no solo acelera el proceso de análisis, sino que también mitiga los riesgos de privacidad asociados con la vigilancia por video.

Priorizando la privacidad sin sacrificar la velocidad

La importancia del tiempo no puede ser sobreestimada. En casos que involucran a personas desaparecidas, las primeras 48 horas son cruciales, ya que la evidencia sigue siendo fresca y la probabilidad de localizar al individuo es mayor. Al aprovechar la IA para acelerar la revisión de las pruebas de video, las LEA pueden aumentar la probabilidad de encontrar a personas desaparecidas y identificar a personas de interés.

En situaciones en las que el reconocimiento facial no es práctico o ético, la tecnología de detección de objetos humanos similares (HLO) se vuelve indispensable. Con la detección de HLO, un motor de IA identifica a los individuos en función de características específicas que ha sido entrenado para reconocer, como ropa, piercings o calzado. Al identificar instancias en las que aparecen estas características, la IA agiliza el proceso de revisión de footage de video extenso, mejorando así la eficiencia en el tiempo.

Los casos de uso para la detección de HLO incluyen la identificación de víctimas, la identificación y captura de sospechosos, la identificación de testigos y más.

Otras formas en que la IA ayuda a las fuerzas del orden a localizar a personas en footage de video

Además de identificar a personas sin el uso del reconocimiento facial, la IA ofrece otros métodos que pueden ayudar a los analistas humanos y a los investigadores a rastrear a personas, establecer cronologías importantes y recopilar información importante, liberándolos de tareas tediosas para que puedan dedicar más tiempo a sus comunidades.

Big data y análisis predictivo

En el ámbito de las capacidades de búsqueda, la IA está revolucionando el análisis de big data y la predicción, ofreciendo avances cruciales:

• Conjuntos de datos extensos, que comprenden contenido de redes sociales y registros públicos, se utilizan para anticipar posibles ubicaciones y patrones de comportamiento de alguien.
• La modelización predictiva capacita a los investigadores para refinar los parámetros de búsqueda, dirigiendo los recursos a áreas donde están mejor posicionados para tener el mayor impacto.
• Las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) se utilizan para analizar publicaciones en redes sociales, extrayendo información valiosa que mejora los esfuerzos para localizar a personas de interés.

Análisis geoespacial

Utilizando Sistemas de Información Geográfica (SIG), el mapeo y el análisis del terreno juegan papeles fundamentales en las operaciones de búsqueda y rescate. Con la integración de la IA, estos procesos se automatizan, mejorando la precisión de los análisis de datos geoespaciales. Esta automatización permite a los investigadores procesar rápidamente grandes conjuntos de datos, identificando patrones que podrían pasar desapercibidos al utilizar métodos convencionales.

Seguimiento de vehículos

Rastrear a personas a través de footage de video solo funciona si están visibles para la cámara, lo que puede convertirse en un problema si entran en un vehículo. Para responder a esto, existen soluciones de seguimiento de IA que pueden transitar sin problemas desde el seguimiento de personas al seguimiento de vehículos. De esta manera, la policía aún puede localizar a personas y mantener la integridad de la cronología del caso.

Tendencias y aplicaciones futuras de la IA en las investigaciones de personas desaparecidas

La trayectoria de la IA en la seguridad pública está preparada para la colaboración entre las LEA y las empresas tecnológicas. A través de este tipo de asociación, es posible el desarrollo de herramientas más poderosas y eficientes impulsadas por la IA, ampliando la efectividad de los esfuerzos de búsqueda y rescate y extendiéndose a otras aplicaciones pertinentes. Una de estas perspectivas implica utilizar la IA para estrategias de identificación y intervención temprana para prevenir desapariciones a través de un monitoreo y análisis robustos.

A medida que continúan los avances tecnológicos, podemos anticipar el surgimiento de nuevas herramientas y metodologías de IA que pueden abarcar capacidades de reconocimiento biométrico mejoradas y técnicas de modelización predictiva más refinadas.

Para las agencias de seguridad pública, el acceso a las herramientas adecuadas es imperativo para navegar por los paisajes investigativos en evolución — y adoptar la IA que puede hacer que las LEA sean más efectivas, precisas y más disponibles para servir es un paso firme hacia adelante.

Pensamientos finales: La IA ayuda a mantener el equilibrio entre la privacidad y la seguridad pública

Con la integración creciente de la IA en las fuerzas del orden, surgir un equilibrio entre la protección de la privacidad y la garantía de la seguridad pública se convierte en una preocupación primordial. Mientras que la IA promete reforzar las medidas de seguridad pública, también lleva el potencial de infracciones de la privacidad y el abuso de autoridad. Con las salvaguardias y prácticas adecuadas, la IA puede utilizarse para servir y apoyar el bien común.

Será crucial para las organizaciones establecer marcos éticos y legales para gobernar el uso de la IA y salvaguardar los derechos de privacidad. Esto requiere el desarrollo de iniciativas legislativas y directrices destinadas a fomentar la transparencia, la rendición de cuentas y la supervisión de los sistemas impulsados por la IA.

También será importante implementar las mejores prácticas, como la anonimización de datos y protocolos de seguridad estrictos, que ayudarán a mitigar los riesgos inherentes asociados con las tecnologías de IA. En última instancia, priorizar la privacidad seguirá siendo un pilar fundamental de las iniciativas de seguridad pública, fomentando la confianza pública en las fuerzas del orden.