El modelo neurobiológico de la percepción visual de los gatos permitió a un grupo de científicos desarrollar una novedosa manera de descubrir a sospechosos en una multitud.
Científicos de la Universidad Politécnica de Tomsk (Rusia) han desarrollado un novedoso algoritmo para identificar automáticamente a personas en un flujo de datos de vídeo a partir de su comportamiento. El método permite detectar a criminales y terroristas, calcular el número de personas en una muchedumbre y determinar su género y edad.
Vladímir Spitsyn, profesor de la misma universidad, calificó de muy actual la tecnología, «especialmente después de los atentados de París». En un comentario a la agencia TASS especificó que el algoritmo aprovecha el modelo neurobiológico de la percepción visual de los gatos. Lo describió como una «cascada de redes neuronales convolucionales», una herramienta de aprendizaje profundo de los datos obtenidos con cámaras de video.
En EE.UU. y Europa existen análogos que utilizan sistemas ópticos con una resolución menor y parten de otras tecnologías, admitió el científico, pero no proporcionan un resultado lo bastante rápido como para prevenir un delito. El método de Tomsk exige una resolución de vídeo considerablemente más alta que el denominado Full HD. Se trata de la resolución 4K, de 3.840 por 2.160 pixeles.
Para procesar y almacenar videos de calidad tan alta son necesarios unos servidores muy potentes, así como cables de datos con una gran capacidad de tráfico. No obstante, el propio algoritmo de ‘cascada’ permite un procesamiento diez veces más rápido que los análogos existentes. Y actualmente el equipo de Tomsk está desarrollando una cámara que permite aplicar el método
