As tecnologias de inteligência artificial têm sido usadas há muito tempo em sistemas de reconhecimento de rosto e busca de pessoas usando câmeras de CFTV. No entanto, esses estão longe de ser os únicos parâmetros que podem ser usados para pesquisar. Por exemplo, um grupo de pesquisadores na Índia treinou inteligência artificial para procurar as pessoas certas com base em sua altura, sexo e as roupas que vestem.
Essa tecnologia pode parecer muito estranha para alguém, pois "reconhecendo" as pessoas pelo rosto, é possível obter dados mais precisos. Mas não é assim. Os próprios pesquisadores dão um exemplo. Imagine que você conhece apenas alguns parâmetros de pesquisa e uma localização aproximada. E ao invés de assistir todo o material de todas as câmeras, você pode criar um pedido para, por exemplo, “mulheres de camisa vermelha, cuja altura é de 153 centímetros”. Isso restringirá a pesquisa e reduzirá significativamente o tempo para identificar uma pessoa específica.
O sistema é baseado em uma rede neural convolucional (CNN). Este é um subtipo de redes neurais com base na tecnologia de aprendizado de máquina profunda. A CNN usa em seu trabalho algumas características do funcionamento do córtex visual do cérebro. Se você tentar explicá-lo em uma linguagem simples - há segmentos que respondem a sinais simples (por exemplo, a presença de vermelho) e há outros mais complexos - um conglomerado de funções simples (por exemplo, todos os tipos de camisas). Muitos segmentos pequenos podem fazer parte de vários segmentos grandes (camisas, camisetas, calças, etc. podem ser vermelhas). Sobre a construção de conexões entre segmentos, a rede neural pode concluir sobre a presença de determinados objetos e suas propriedades.
Quanto ao algoritmo em si, no momento a precisão de seu trabalho é de cerca de 60% (em média, a rede neural acerta 28 pessoas em 41). Isso pode não parecer suficiente, mas esta é apenas a primeira versão do algoritmo que será aprimorada. Como os próprios desenvolvedores declararam, Vladimir Kuznetsov
