{"id":4612,"date":"2019-12-10T12:02:17","date_gmt":"2019-12-10T11:02:17","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/fujitsu-desarrolla-la-nueva-tecnologia-de-inteligencia-artificial-actlyzer-para-el-analisis-del-comportamiento-basado-en-video\/"},"modified":"2019-12-11T12:00:59","modified_gmt":"2019-12-11T11:00:59","slug":"fujitsu-desarrolla-la-nueva-tecnologia-de-inteligencia-artificial-actlyzer-para-el-analisis-del-comportamiento-basado-en-video","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/tecnologia\/fujitsu-desarrolla-la-nueva-tecnologia-de-inteligencia-artificial-actlyzer-para-el-analisis-del-comportamiento-basado-en-video","title":{"rendered":"Fujitsu desarrolla la nueva tecnolog\u00eda de inteligencia artificial \u201cActlyzer\u201d para el an\u00e1lisis del comportamiento basado en video"},"content":{"rendered":"<p>Fujitsu Laboratories Ltd. y Fujitsu Research and Development Center Co., Ltd., han creado una innovadora tecnolog\u00eda de inteligencia artificial (IA) para el an\u00e1lisis del comportamiento basado en video. Denominado \u00abActlyzer\u00bb, la tecnolog\u00eda puede reconocer una variedad de actividades humanas sutiles y complejas, sin depender de grandes cantidades de datos.<\/p>\n<p>Las tecnolog\u00edas de aprendizaje profundo requieren convencionalmente grandes cantidades de datos de video para que los sistemas de capacitaci\u00f3n reconozcan comportamientos individuales, y los datos de estas im\u00e1genes deben recopilarse desde cero, para agregar cada nuevo comportamiento. Este proceso supone mucho tiempo y significa que a menudo puede llevar varios meses introducir la IA de forma funcional en este campo.<\/p>\n<p>Aprovechando el hecho de que los comportamientos humanos generalmente consisten en una combinaci\u00f3n de movimientos y acciones b\u00e1sicas (por ejemplo, caminar, asentir, extender la mano), Fujitsu ha creado una tecnolog\u00eda que permite reconocer comportamientos humanos m\u00e1s complejos, incluso cuando aparece un individuo que act\u00faa de forma sospechosa o parece inclinado a realizar una compra, y para ello ha entrenado a la IA para que reconozca con anticipaci\u00f3n unas 100 acciones b\u00e1sicas.<\/p>\n<p> Los posibles casos de uso de esta nueva tecnolog\u00eda incluyen la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de personas involucradas en actividades sospechosas, encuestas de inter\u00e9s de productos basadas en el reconocimiento del comportamiento de compra por parte de los clientes y aplicaciones de capacitaci\u00f3n mediante la comparaci\u00f3n de las habilidades de los trabajadores experimentados y novatos en las f\u00e1bricas. Actlyzer demuestra el compromiso continuo de Fujitsu para ofrecer nuevas y emocionantes tecnolog\u00edas de IA con \u00e9nfasis en su potencial centrado en las personas, ofreciendo un despliegue r\u00e1pido en los negocios para contribuir a una mayor seguridad, operaciones optimizadas, as\u00ed como mejores puestos de trabajo para los empleados.<\/p>\n<p>En el futuro, Fujitsu ofrecer\u00e1 inicialmente Actlyzer a los clientes en Jap\u00f3n durante el a\u00f1o fiscal 2019 y posteriormente tiene como objetivo comercializar la tecnolog\u00eda para los mercados internacionales, como un servicio de su portfolio \u00abFujitsu Human Centric AI Zinrai\u00bb.<\/p>\n<p><strong>Antecedentes<\/strong><\/p>\n<p> Los recientes avances en IA y t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo han hecho realidad las tecnolog\u00edas de reconocimiento de comportamiento basadas en im\u00e1genes. Aun as\u00ed, la adquisici\u00f3n de suficientes datos de imagen o video para entrenar sistemas de IA, especialmente para el reconocimiento de comportamientos que consisten en acciones o movimientos m\u00faltiples y discretos, ha presentado un obst\u00e1culo significativo para el uso en el mundo real de tecnolog\u00edas que pueden reconocer comportamientos complejos o sutiles.S<\/p>\n<p><strong>Sobre la tecnolog\u00eda recientemente desarrollada<\/strong><\/p>\n<p>Para abordar este desaf\u00edo, Fujitsu Laboratories y FRDC han desarrollado su tecnolog\u00eda de an\u00e1lisis de comportamiento \u201cActlyzer\u201d, que puede reconocer comportamientos complejos, compuestos de m\u00faltiples acciones o movimientos, sin la necesidad de un extenso video aprendizaje. Las caracter\u00edsticas principales de esta tecnolog\u00eda son las siguientes<\/p>\n<p><strong>1.Reconocer con precisi\u00f3n los movimientos y acciones b\u00e1sicas que componen los comportamientos complejos<\/strong><\/p>\n<p>Actlyzer puede definir de manera \u00fanica unas 100 acciones b\u00e1sicas que constituyen comportamientos complejos y puede reconocerlos a trav\u00e9s del aprendizaje profundo. Estamos hablando de aproximadamente 100 tipos de acciones b\u00e1sicas con una precisi\u00f3n promedio de 90% o m\u00e1s, mediante el entrenamiento del sistema, utilizando una gran cantidad de datos de video por adelantado. Adem\u00e1s de caminar y correr, este sistema puede reconocer con precisi\u00f3n movimientos b\u00e1sicos m\u00e1s sutiles, como girar la cabeza hacia la derecha o a la izquierda, inclinar la cara hacia arriba, o hacia abajo.<\/p>\n<p> <strong>2. Conocer f\u00e1cilmente comportamientos humanos complejos a partir de combinaciones de acciones y movimientos b\u00e1sicos<\/strong><\/p>\n<p>La tecnolog\u00eda puede reconocer comportamientos complejos, al especificar combinaciones de acciones b\u00e1sicas, orden, lugar y objetivo de acci\u00f3n. Actlyzer es capaz de hacerlo sobre varias acciones con configuraciones simples y la precisi\u00f3n del reconocimiento se puede ajustar de inmediato cambiando los par\u00e1metros.<\/p>\n<p> Por ejemplo, es posible identificar comportamientos potencialmente sospechosos al especificar combinaciones de acciones o movimientos b\u00e1sicos, como sentarse frente a una puerta o mirar por el ojo de la cerradura, como ejemplo. Adem\u00e1s, la precisi\u00f3n del reconocimiento se puede refinar a\u00fan m\u00e1s especificando condiciones adicionales, como girar la cabeza hacia la izquierda o derecha para mirar alrededor, y especificando la duraci\u00f3n de cada acci\u00f3n<\/p>\n<p>.<strong>Efectos<\/strong><\/p>\n<p>Utilizando 21 tipos de datos de video tomados en interiores y exteriores, Fujitsu realiz\u00f3 un experimento para identificar 8 tipos de comportamiento sospechoso (revisar una casa, empu\u00f1ar un arma, etc.). Debido a que s\u00f3lo en un d\u00eda pudo crear reglas para la combinaci\u00f3n de las acciones b\u00e1sicas para detectar estos ocho tipos de comportamiento sospechoso, el cliente puede determinar la aplicaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda en el campo, con solo un experimento de verificaci\u00f3n de un d\u00eda.<\/p>\n<p> Adem\u00e1s de sus aplicaciones de seguridad, Actlyzer ofrece el potencial de optimizar las operaciones, al reconocer el comportamiento humano desde los datos de video en una variedad de industrias. Esto incluye el an\u00e1lisis del comportamiento de compra de los clientes en las tiendas, verificar el de respuesta de los empleados, medir las horas de trabajo en las f\u00e1bricas y confirmar los procedimientos de trabajo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Fujitsu Laboratories Ltd. y Fujitsu Research and Development Center Co., Ltd., han creado una innovadora tecnolog\u00eda de inteligencia artificial (IA) para el an\u00e1lisis del comportamiento basado en video. Denominado \u00abActlyzer\u00bb, la tecnolog\u00eda puede reconocer una variedad de actividades humanas sutiles y complejas, sin depender de grandes cantidades de datos. 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