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El próximo 4 de julio, a las 11:00 horas, los profesionales del sector de la seguridad tendrán una nueva oportunidad de conocer las ventajas y características de la solución American Dynamics victor y VideoEdge 6.0 Command Center de la compañía Tyco, que impartirá un nuevo webinar.

Con el título ‘Victor and VideoEdge v6.0 launch webinar’, los expertos de Tyco darán a conocer las nuevas funciones, como la solución de pared de vídeo victor Command Center, así como las nuevas posibilidades de inteligencia artificial, para mejorar la conciencia situacional.

Además, los asistentes tendrán la oportunidad de saber más sobre el nuevo hardware de transcodificación, la función acumulada en el nuevo victor Unified v6.0 y las potentes mejoras de búsqueda forense.

Temas principales del webinar

Entre los temas que abordarán los expertos de Tyco, se encuentra la presentación de la nueva línea de pantallas de gran formato y monitores de seguridad de grado industrial, así como la experiencia del videowall llave en mano.

Por otro lado, se hablará de la capacidad existente y nueva de la herramienta del sistema de gestión de vídeo (VMS) de victor. Para completar la formación, los asistentes aprenderán más sobre el control de acceso unificado C•CURE y videovigilancia.

Los profesionales interesados en participar en esta formación online deben realizar la inscripción previa.

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El grupo de investigación de Ingeniería Energética de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche (Alicante) ha iniciado un proyecto de investigación que se centra en analizar el nivel de inteligencia Smart Readiness Indicator (SRI) de los edificios de la administración pública de la provincia de Alicante.

El objetivo del proyecto es proponer soluciones de mejora que contribuyan al ahorro energético, la reducción de gases de efecto invernadero (GEI) y la mejora de la calidad y el confort de los ocupantes de los edificios.

La metodología que se llevará a cabo en este proyecto fue propuesta por la Unión Europea en la Directiva de Eficiencia Energética en Edificios (EPBD 2018/844) y basa su aplicación en un nuevo indicador de eficiencia energética directamente relacionado con el nivel de inteligencia de los edificios, denominado SRI.

Este indicador permite calificar la capacidad de los edificios para adaptar su funcionamiento a las necesidades de sus ocupantes, optimizar el uso de la energía y el rendimiento general de sus instalaciones, así como modular su funcionamiento y reaccionar a las señales de la red eléctrica (flexibilidad energética).

De acuerdo con los datos aportados por la Unión Europea, la implementación de la metodología SRI podría alcanzar un nivel de ahorro anual de hasta 160 TWh de energía primaria, a la vez que se evitaría 23 MTn de emisiones de CO2 al año.

Características claves de los edificios inteligentes

El concepto de smart building es aplicable a todo tipo de edificios como, por ejemplo, oficinas, hospitales, hoteles, bancos, museos, viviendas, etc. Todos son susceptibles de convertirse en edificios inteligentes y, para ello, deben reunir diferentes características.

En concreto, han de ser eficientes en el consumo, ya que un edificio inteligente tiene sistemas de ahorro de energía y agua y controla el suministro a través de la información sobre el consumo. Otra característica es la integración de un sistema de control, que optimiza las operaciones y la administración de los dispositivos inteligentes de forma electrónica.

Por otro lado, los edificios han de ser seguros y tener sistemas de seguridad más innovadores, flexibles, ergonómicos y fácilmente adaptables para implementar los continuos cambios tecnológicos.

Este proyecto se enmarca en el convenio suscrito entre la Diputación Provincial de Alicante y la UMH y la Universidad de Alicante para impulsar los procesos de innovación, generación y transferencia de conocimiento y tecnología en el ámbito de la inteligencia digital.

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Los investigadores del Instituto de Química e Ingeniería de Materiales de la Universidad de Kyushu (Japón), en colaboración con la Universidad de Tokio, han desarrollado un sensor olfativo capaz de identificar a las personas mediante el análisis de los compuestos volátiles de su aliento. Esta tecnología es capaz de realizar una autentificación biométrica de una persona y podría aplicarse, por ejemplo, en los sistemas de control de accesos.

Aplicando el aprendizaje automático, el sensor olfativo artificial está compuesto por una matriz de sensores de 16 canales. En diferentes pruebas, este dispositivo fue capaz de identificar hasta 20 personas con una presión promedio de más del 97%.

Según los investigadores, la biometría por reconocimiento facial o huella dactilar puede llegar a clonarse, mientras que el olor humano dispone de una composición única para cada ser humano. En base a esto, uno de los objetivos de este tipo de biometría ha sido el gas percutáneo, compuestos producidos a partir de la piel. Sin embargo, estos métodos tienen sus límites porque la piel no produce una concentración lo suficientemente alta de compuestos volátiles para que las máquinas los detecten.

Respecto al aliento, éste dispone de una concentración de compuestos volátiles exhalados de partes por millón. Partiendo de estas cifras, el equipo comenzó analizando el aliento de los sujetos para ver qué compuestos podrían usarse para la autenticación biométrica. Se encontró que un total de 28 compuestos eran opciones viables.

Resultados de las primeras pruebas

Los voluntarios exhalaron en una bolsa de recolección, la cual está conectada al sensor olfativo, que analiza los compuestos que se encuentran en el aliento del individuo. Estos datos se pasan por un sistema de aprendizaje automático que analiza la composición del aliento de cada persona y desarrolla un perfil que se usará para distinguir a un individuo.

Al probar el sistema con muestras de aliento de seis personas, los investigadores descubrieron que podía identificar a las personas con una precisión promedio del 97,8%. Este alto nivel de precisión se mantuvo constante incluso cuando el tamaño de la muestra se incrementó a 20 personas.

Para llevar a cabo estas pruebas, los voluntarios estuvieron en ayuno seis horas antes de la prueba. Ahora, los investigadores están trabajando en refinar el sensor para que funcione independientemente de la dieta de cada persona.

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