Investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha y de la Universidad de Sevilla han desarrollado un sistema de seguridad basado en Inteligencia Artificial (IA) que puede detectar de forma inmediata a personas armadas y comportamientos agresivos para prevenir tiroteos en lugares públicos y privados. El proyecto, llamado DISARM (Detección Automática de Individuos Armados), ha sido financiado por la Agencia Estatal de Investigación (AEI) con fondos del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de la Unión Europea.

El objetivo de una Prueba de Concepto es analizar la viabilidad de una tecnología o conocimiento en el mercado más allá de los resultados científicos. En este caso, el proyecto DISARM busca acelerar la transferencia de conocimiento y los resultados generados en investigaciones a un nivel competitivo.

Los investigadores explican que utilizan imágenes y vídeos de cámaras de seguridad para analizar las poses de las personas y detectar la presencia de armas y comportamientos agresivos. Esta tecnología utiliza técnicas de entrenamiento específicas y los últimos modelos de deep learning para identificar con precisión a personas que puedan representar una amenaza en entornos públicos y privados. El deep learning es una técnica de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para emular el comportamiento del cerebro humano y aprender a partir de grandes cantidades de datos.

La innovación clave de DISARM es su capacidad para mejorar significativamente la detección de personas armadas en circuitos cerrados de televisión gracias a la videovigilancia. Además, a diferencia de otros sistemas existentes, esta tecnología analiza tanto la presencia de armas como comportamientos agresivos mediante poses, lo que permite una detección más efectiva y precisa de posibles amenazas. Esto proporciona un mayor nivel de seguridad en lugares como empresas, escuelas y otros entornos que requieren altos niveles de protección.

Los productos generados por DISARM ya están disponibles en el mercado y varias empresas relacionadas con la seguridad, la visión por computadora y la robótica los han adquirido o mostrado interés en comprarlos para implementarlos en sus sistemas de seguridad. El equipo de investigación también cuenta con bases de datos complejas que permiten entrenar los modelos de manera confiable y precisa.