La compañía Vaak es la creadora de este invento que se basa principalmente en los movimientos corporales para detectar o predecir un robo
Como si se tratase de una película del futuro, una startup japonesa desarrolló un software de Inteligencia Artificial capaz de detectar posibles ladrones a través de cámaras de seguridad.
El invento, de la empresa japonesa Vaak, tiene la capacidad de detectar determinados patrones vinculados al lenguaje corporal como pueden ser los gestos de nerviosismo o inquietud. En total, el software es capaz de analizar docenas de factores relacionados con el movimiento del cuerpo, así como con la vestimenta y el clima.
Como explica el portal Xataka, si Vaak detecta que hay alguien que se mueve de forma sospechosa por dentro de la tienda, el programa envía un mensaje a través de una app a alguno de los responsables del negocio para que este se acerque a hablar con el individuo y lo disuada de su intención de robar.
Hasta el momento, el invento de la empresa japonesa solo se ha implantado en menos de un centenar de tiendas del área metropolitana de Tokio. Sin embargo, este mes de marzo la compañía acaba de lanzar una versión definitiva del software con la que prevé estar presente en más de 100.000 tiendas de todo Japón dentro de tres años.
Otros sistemas de prevención de robos
Vaak no es el primer software que tiene como objetivo detectar posibles ladrones. Otro invento parecido es el que utiliza la policía italiana. El sistema de llama X-law y se trata de un programa que a partir de una base de datos y un algoritmo intenta predecir robos.
Como explica el portal El Confidencial, para que el programa funcione primero se tienen que introducir datos sobre personas fichadas anteriormente por la policía, tipos de delitos e información sobre las horas y los lugares en cuales estos se han producido. Posteriormente, a partir de estos datos un algoritmo intenta predecir con cierta precisión dónde va actuar el delincuente.
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El ordenador ‘atrapaladrones’: este es el algoritmo que predijo un robo en Italia
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