Quem precisa construir sensores quando temos visão computacional?

Prédios em todos os lugares estão se equipando com uma variedade de novos sensores. Espera-se que o mercado global de sensores inteligentes cresça de US$ 45,8 bilhões em 2022 para US$ 104,5 bilhões em 2027. Existem muitas razões óbvias para querer instalar sensores em edifícios comerciais, para aumentar a segurança, para torná-los mais fáceis de usar ou para ganhar algum inteligência sobre o que está acontecendo dentro deles. Mas alguns desses sensores podem se tornar desnecessários, como os telefones públicos da minha juventude, graças ao avanço da tecnologia de visão computacional.

Talvez todos esses sensores que estamos instalando e conectando meticulosamente em nosso mundo de construção não sejam a maneira mais eficiente de atingir nossos objetivos. Talvez possamos usar as extensas redes existentes de câmeras que já temos instaladas. Ou talvez, como Karen Burns, cofundadora da empresa de tecnologia de visão computacional Fyma, disse: “Não há razão para instalar esse lixo, já temos câmeras em todos os lugares”.

Ela me guiou por vários projetos nos quais eles estão trabalhando agora com municípios, incorporadoras imobiliárias e operadoras de construção para rastrear tudo, desde o número de funcionários até o tráfego de pedestres e o nível de atividade usando suas redes de câmeras existentes. A natureza em tempo real da tecnologia pode até mesmo alertar a equipe sobre possíveis riscos de segurança e proteção. “Podemos treinar algoritmos para identificar quase tudo se conseguirmos exemplos suficientes para dados de treinamento”, disse Burns. Ela disse que os e-scooters eram algo que um cliente queria rastrear, mas para dar ao seu algoritmo vislumbres suficientes deles em ação, eles tiveram que trazer alguns para o escritório e filmar a si mesmos andando pelo prédio. Tenho certeza de que a maioria dos desenvolvedores ficou feliz em ser modelos.

Entender de onde as pessoas vêm e vão é apenas o primeiro passo para o que a visão computacional pode fazer. Burns diz que é possível identificar o gênero com precisão relativamente alta graças ao perfil de uma pessoa. Essa precisão diminui no inverno, é claro, quando todos nos vestimos como bolhas acolchoadas. Atualmente, Burns está trabalhando para poder identificar se as pessoas estão correndo, andando, sentadas ou deitadas no chão. Imagine como seria útil saber não apenas quantas pessoas estão em um espaço, mas o que elas estão fazendo quando estão lá. Os varejistas podem saber com que frequência as pessoas olham para seus telefones em uma loja, os gerentes de eventos podem ver onde as pessoas se reúnem para conversar e comer, e o pessoal de segurança pode ser notificado se uma atividade potencialmente perigosa estiver ocorrendo.

Apesar da natureza aparentemente invasiva de ter um computador observando cada movimento nosso, Burns diz que a forma como a tecnologia está configurado faz com que pareça muito menos problemático. “O software é programado para não ver rostos e não armazenamos nenhuma das imagens em si”, disse ela. Ao não processar nenhum dado pessoal e seguir regras estritas sobre privacidade e segurança, sua empresa conseguiu atender aos rigorosos requisitos de privacidade do GDPR na Europa.

Existem certos trabalhos que sempre serão melhor executados por sensores. Uso de eletricidade, temperatura, qualidade do ar e acústica são exemplos de dados que são melhor registrados com equipamentos de medição dedicados. Mas muito do que estamos instalando sensores, por enquanto, coisas como ocupação, movimento, atividade, níveis de luz e padrões de tráfego podem ser feitos por software, usando a infraestrutura que já existe. Os edifícios continuarão a ser equipados com todos os tipos de sensores, por um bom motivo. Mas alguns desses sensores podem um dia se tornar obsoletos, substituídos por uma câmera e um programa de computador inteligente o suficiente para “ver” por nós.