Por Kleber Wedemann*
Quem já assistiu os filmes do Homem de Ferro sabe que seu criador, Tony Stark, conta, e muito, com a ajuda do Jarvis, um sistema de Inteligência Artificial avançado e desenvolvido para gerenciar quase tudo em sua vida, principalmente no combate ao crime. Você alguma vez já imaginou algo assim sendo usado na vida real, contando com a ajuda de máquinas inteligentes? Pois hoje isso já não é algo tão futurista e esse tipo de tecnologia aplicado ao policiamento está cada vez mais próxima de nós.
Há dois anos, cerca de 167 equipes de bombeiros e policiais dos Estados Unidos investiram na compra de drones para essa finalidade, o número representa mais que o dobro se comparado a 2015.
O uso crescente dos drones representa uma aplicação prática e combinada de Inteligência Artificial e machine learning.
As autoridades policiais, como no caso do Condado de Noble, em Indiana, estão recorrendo aos drones para localizar pessoas suspeitas em suas buscas. Já o corpo de bombeiros de Oakland, na Califórnia, usou um drone para buscar pontos de acesso durante um incêndio em um depósito – tarefa bem perigosa para um ser humano realizar sozinho. Aliás, este é um ótimo exemplo de uso dos dados obtidos pela tecnologia com o objetivo de salvar vidas.
Analisando dados visuais com os drones
O uso crescente dos drones representa uma aplicação prática e combinada de Inteligência Artificial e machine learning. Embora eles sejam capazes de fazer muito mais do que tarefas ligadas à vigilância, os avanços na detecção de objetos expandiram o uso desses equipamentos a análise de imagens e vídeos. Detecção e classificação são tarefas básicas no que se refere à análise de vídeo e estão na vanguarda da pesquisa em Inteligência Artificial e machine learning. Uma variedade de algoritmos e técnicas de deep learning estão no centro desses sistemas e são a base para o desenvolvimento de aplicações mais complexas.
Existem algumas restrições que retardam os avanços no uso de drones e Inteligência Artificial no policiamento, como leis, política e privacidade. Nos Estados Unidos, foram aprovadas algumas regras impondo regulamentos sobre como as agências de segurança e governamentais podem fazer uso desses equipamentos.
Em Indiana, por exemplo, a lei diz que os departamentos de polícia podem usá-los em atividades de busca e resgate, no registro de acidentes e para ajudar em emergências, mas para outras funções, é necessário ter um mandado. Isso significa que a polícia, provavelmente, não conseguirá usá-los em grandes aglomerações, a menos que um crime ou ataque terrorista esteja em andamento.
Outros países conseguiram usar os drones para manter a lei e a ordem, incluindo a vigilância aérea, como no caso das instituições europeias, que já demonstraram grande interesse pela Inteligência Artificial. Elas desempenham um papel fundamental para estabelecer parâmetros éticos e regulatórios adequados para estas situações, o que inclui as normas do GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados), mas também novas estruturas para o uso ético da Inteligência Artificial, levando em consideração a transparência na tomada de decisões.
Grandes quantidades de dados também podem causar problemas quando há limitação de recursos. Sem o foco apropriado, a possibilidade de que áreas de risco não sejam identificadas aumenta.
Os drones não são os únicos exemplos de Inteligência Artificial que estão sendo considerados no caso do policiamento. Agora é possível identificar policiais que estejam precisando de um repouso em situações de estresse. Um sistema desenvolvido na Universidade de Chicago é capaz de aumentar a precisão na identificação desses policiais em situações de risco em 12%, reduzindo os falsos positivos em um terço. O sistema vem sendo usado pelo Departamento de Polícia de Charlotte-Mecklenburg, na Carolina do Norte.
O essencial da Inteligência Artificial no policiamento
As agências de segurança pública envolvidas em todos os níveis do governo são obrigadas a explorar diversos dados para serem eficazes em suas operações. É o que os drones, a Inteligência Artificial e o policiamento têm em comum. Mas grandes quantidades de dados também podem causar problemas quando há limitação de recursos.
Sem o foco apropriado, a possibilidade de que áreas de risco não sejam identificadas aumenta. O desafio então passa a ser maior em decorrência da necessidade de adesão aos processos legislativos obrigatórios. Para se obter sucesso nesse campo, as agências precisam de ferramentas tecnológicas modernas e capazes de interpretar grandes quantidades de dados, gerar alertas, detectar anomalias, e contar com técnicas de Inteligência Artificial, dando suporte aos operadores, dentro do rigor exigido em cada processo.
A realidade hoje é que a Inteligência Artificial vem apresentando ótimos resultados. Os analistas estão usando e testando técnicas de deep learning, processamento de linguagem natural e machine learning em cenários reais de aplicação da lei, que podem tornar o mundo ainda melhor. Embora ainda não tenhamos alcançado um cenário parecido com o dos super-heróis em nossas conquistas, quem sabe o que o futuro nos reserva? Armadilhas e desafios sempre irão existir, mas agora é o momento de aproveitarmos todas as possibilidades que há pela frente.
Kleber Wedemann
É diretor de marketing da SAS América Latina
