{"id":24706,"date":"2024-06-20T02:00:36","date_gmt":"2024-06-20T02:00:36","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=24706"},"modified":"2024-06-20T02:00:36","modified_gmt":"2024-06-20T02:00:36","slug":"el-proyecto-insectt-combina-la-ia-y-el-iot-para-ofrecer-soluciones-inteligentes-seguras-y-confiables-de-extremo-a-extremo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=24706","title":{"rendered":"El proyecto InSecTT combina la IA y el IoT para ofrecer soluciones inteligentes, seguras y confiables de extremo a extremo"},"content":{"rendered":"
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La Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT) es la evoluci\u00f3n natural tanto de la inteligencia artificial como del IoT, porque son mutuamente beneficiosas. La inteligencia artificial (IA) aumenta el valor del IoT a trav\u00e9s del aprendizaje autom\u00e1tico al transformar los datos en informaci\u00f3n \u00fatil, mientras que el IoT aumenta el valor de la IA mediante la conectividad y el intercambio de datos. En base a esto, el proyecto europeo Intelligent Secure Trustable Things (InSecTT<\/a>) ha trabajado para unificar el IoT y la inteligencia artificial, con el objetivo de crear soluciones inteligentes con conectividad, interoperabilidad, seguras y confiables de extremo a extremo.<\/p>\n

\"InSecTT.\"
El proyecto InSecTT ha unificado el IoT y la inteligencia artificial para generar soluciones inteligentes, interoperables, seguras y confiables de extremo a extremo, para multitud de caso de uso.<\/figcaption><\/figure>\n

Como resultado, el proyecto ha proporcionado un procesamiento inteligente de aplicaciones de datos y caracter\u00edsticas de comunicaci\u00f3n localmente en el borde, permitiendo aplicaciones industriales cr\u00edticas para la seguridad y en tiempo real.<\/p>\n

Asimismo, ha presentado soluciones seguras y confiables de grado industrial que puedan hacer frente a los ciberataques y las dif\u00edciles condiciones de la red; y soluciones para el IoT como dispositivos inal\u00e1mbricos con restricciones de energ\u00eda y procesamiento, en entornos heterog\u00e9neos y tambi\u00e9n hostiles\/duros.<\/p>\n

El proyecto presenta una gran variedad de casos de uso impulsados \u200b\u200bpor la industria integrados en varios dominios de aplicaci\u00f3n, como construcci\u00f3n, infraestructura inteligente, fabricaci\u00f3n, automoci\u00f3n, aeron\u00e1utica, ferrocarril, transporte p\u00fablico urbano, mar\u00edtimo y sanitario.<\/p>\n

Detecci\u00f3n de anomal\u00edas en la red IoT<\/h2>\n

Entre los muchos casos de \u00e9xito realizados en este proyecto, destaca el llevado a cabo en la Universidad de M\u00e1rmara, en Turqu\u00eda, donde se utiliz\u00f3 la inteligencia artificial para la detecci\u00f3n de anomal\u00edas y monitorizaci\u00f3n de desempe\u00f1o de la red dentro de la red IoT. Para ello, InSecTT desarroll\u00f3 una aplicaci\u00f3n capaz de recopilar los par\u00e1metros cr\u00edticos de calidad de servicio (QoS) de los dispositivos IoT.<\/p>\n

\"IoT.\"
El IoT aumenta el valor de la inteligencia artificial mediante la conectividad y el intercambio de datos.<\/figcaption><\/figure>\n

Esta aplicaci\u00f3n sirve como herramienta de recopilaci\u00f3n de datos, obteniendo informaci\u00f3n relacionada con la calidad del enlace, el rendimiento de la red, mediciones de retardo y detalles espec\u00edficos del dispositivo. Los par\u00e1metros obtenidos se monitorizan y analizan continuamente en el centro de control central para identificar anomal\u00edas, problemas de conectividad y problemas de disponibilidad del servicio.<\/p>\n

Al utilizar IA para analizar y rastrear cambios en las mediciones, el sistema puede detectar problemas de conectividad y variaciones de rendimiento entre dispositivos, actuando como indicadores para la detecci\u00f3n de anomal\u00edas y garantizando la disponibilidad del servicio.<\/p>\n

\"IA.\"
La IA aumenta el valor del IoT a trav\u00e9s del aprendizaje autom\u00e1tico al transformar los datos en informaci\u00f3n \u00fatil.<\/figcaption><\/figure>\n

Los algoritmos desarrollados para este fin se centran en analizar los datos recopilados para evaluar la confiabilidad y disponibilidad de enlaces y servicios inal\u00e1mbricos. Los datos se almacenan en la cach\u00e9 de los dispositivos IoT, para su posterior transmisi\u00f3n a la plataforma de monitorizaci\u00f3n. Por su parte, el centro de control opera con una plataforma de monitorizaci\u00f3n con interfaces RESTful y un corredor MQTT que proporciona una API para la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n

Seguridad en espacios concurridos<\/h2>\n

El proyecto InSecTT tambi\u00e9n ha desarrollado diferentes tecnolog\u00edas enfocadas a la seguridad para aeropuertos o terminales de trenes y autobuses, como la multibiometr\u00eda, la gesti\u00f3n de multitudes, la detecci\u00f3n t\u00e9rmica y el seguimiento de anomal\u00edas. En el caso de la multibiometr\u00eda, esta tecnolog\u00eda consiste en un sistema de identificaci\u00f3n basado en la fusi\u00f3n de datos biom\u00e9tricos, como patrones de venas de manos, y descriptores profundos del rostro, capturados mediante t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo con la ayuda de c\u00e1maras infrarrojas (patrones de venas de manos) y c\u00e1maras de v\u00eddeo (descriptores de rostro).<\/p>\n

\"Multibiometr\u00eda.\"
El sistema de multibiometr\u00eda tiene la capacidad de fusionar datos biom\u00e9tricos, como patrones de venas de manos, y descriptores profundos del rostro.<\/figcaption><\/figure>\n

El sistema est\u00e1 compuesto por un quiosco de inscripci\u00f3n y un quiosco de verificaci\u00f3n que se comunican con una computadora port\u00e1til, ubicado en el quiosco de inscripci\u00f3n, donde la GUI permite al usuario insertar sus datos y realizar la inscripci\u00f3n para ambos tipos de datos. El quiosco de verificaci\u00f3n es responsable de la verificaci\u00f3n de identidad y est\u00e1 dotado de se\u00f1al STOP\/GO para impedir el acceso a la zona a personas no inscritas.<\/p>\n

Respecto a la gesti\u00f3n de multitudes, se utiliza una plataforma para el control de seguridad mejorada gracias al uso de algoritmos de aprendizaje profundo. En concreto, el sistema cuenta con la funcionalidad de tres algoritmos: conteo de personas, distanciamiento social y hombre ca\u00eddo. Todas las aplicaciones est\u00e1n basadas en el mismo detector, pero respondiendo a una l\u00f3gica diferente.<\/p>\n

En particular, el sistema de recuento de personas ofrece la posibilidad de contar personas en una escena determinada, lo que tambi\u00e9n permite al usuario establecer vallas virtuales en la escena, para contar el n\u00famero de personas que los cruzan, o circunscribir un \u00e1rea poligonal espec\u00edfica para contar el n\u00famero de personas en su interior.<\/p>\n

\"Conteo
El sistema de recuento de personas admite la creaci\u00f3n de vallas virtuales o circunscribir un \u00e1rea poligonal espec\u00edfica para conocer el n\u00famero de personas que hay en la escena.<\/figcaption><\/figure>\n

Por otro lado, el algoritmo de distanciamiento social, que utiliza un sistema de seguimiento y un procedimiento de calibraci\u00f3n, permite al operador de seguridad comprobar el respeto de las normas sociales, como la medida de distanciamiento, y\/o tener una idea cualitativa del riesgo debido a la ausencia del distanciamiento. Finalmente, el detector de hombre ca\u00eddo es un clasificador binario para identificar autom\u00e1ticamente una situaci\u00f3n en la que una persona se ha ca\u00eddo.<\/p>\n

La plataforma es capaz de funcionar tanto con transmisiones en vivo desde c\u00e1maras IP o con transmisiones de archivos almacenados en la arquitectura en el lado del cliente, al tiempo que permite al usuario elegir el tipo de procesamiento que se realizar\u00e1 en la fuente de v\u00eddeo.<\/p>\n

Detecci\u00f3n t\u00e9rmica y seguimiento de anomal\u00edas<\/h2>\n

Otra de las funciones de la tecnolog\u00eda de InSecTT es la detecci\u00f3n t\u00e9rmica. Mediante un algoritmo, se realiza un cribado t\u00e9rmico que se basa en rutinas que aproximan la correcta ubicaci\u00f3n del canto ocular de las personas en la escena. El algoritmo de detecci\u00f3n t\u00e9rmica interact\u00faa con la API de la c\u00e1mara t\u00e9rmica y funciona exclusivamente en el dominio t\u00e9rmico, protegiendo as\u00ed la privacidad de sujetos involucrados.<\/p>\n

\"Detecci\u00f3n
El algoritmo de detecci\u00f3n t\u00e9rmica est\u00e1 dise\u00f1ado para proteger la privacidad de los sujetos involucrados.<\/figcaption><\/figure>\n

El algoritmo primero estima la ubicaci\u00f3n de los puntos clave de la cara (ojos, punta de la nariz y orejas), que se utilizan para la estimaci\u00f3n de la postura de la cabeza en 3D y la conversi\u00f3n de 3D a 2D. Posteriormente, se obtiene una primera aproximaci\u00f3n para la regi\u00f3n del canto del ojo y se realiza un an\u00e1lisis iterativo para buscar el p\u00edxel m\u00e1s c\u00e1lido en la regi\u00f3n del canto ocular estimada actual y vuelve a calcular la regi\u00f3n actual estimada del canto ocular hasta la convergencia.<\/p>\n

Por \u00faltimo, el seguimiento de anomal\u00edas utiliza un m\u00f3dulo que aprovecha el conocimiento gr\u00e1fico para correlacionar alertas provenientes de dos subsistemas diferentes. Por un lado, un m\u00f3dulo de reidentificaci\u00f3n facial basado en aprendizaje profundo para la extracci\u00f3n y comparaci\u00f3n de caracter\u00edsticas, y, por otro lado, un sistema de monitorizaci\u00f3n ambiental integrado gracias al framework IoT de Eclipse Kura y Kapua.<\/p>\n

El sistema cuenta el n\u00famero de apariciones casi simult\u00e1neas de coincidencias en la galer\u00eda de caras y las alertas que llegan del subsistema de monitorizaci\u00f3n ambiental identifican a la persona que se supone porta la sustancia peligrosa (como alcohol, en la manifestaci\u00f3n).<\/p>\n

Liderado por el Virtual Vehicle Research (Austria), el proyecto ha contado con un consorcio compuesto por 57 entidades procedentes de Suecia, Espa\u00f1a, Italia, Francia, Portugal, Turqu\u00eda, Austria, Irlanda, Finlandia, Eslovenia, Polonia, Pa\u00edses Bajos y Francia. La presencia espa\u00f1ola est\u00e1 representada por la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid, la Escuela Polit\u00e9cnica Superior de Mondrag\u00f3n, y por las empresas JIG Internet Consulting, Indra Sistemas y Acciona Construcci\u00f3n.<\/p>\n

Adem\u00e1s, el proyecto InSecTT ha contado con un presupuesto de 44.131.847 euros, de los cuales 11.292.392 euros han sido financiados por el programa de investigaci\u00f3n Horizonte 2020 de la Comisi\u00f3n Europea.<\/p>\n

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