Seconda parte
Ecco alla seconda parte. Come promesso in questo articolo apprenderete cosa assolutamente interessanti che in qualche caso vi stupiranno. Ma non illudetevi. Nell’eterna battaglia tra bene e male, tra guardie e ladri si vive una costante evoluzione e un aggiornamento tecnologico continuo. Forse questo ultimo periodo ha visto una selezione naturale tra i cattivi. Sopravvivono i più competenti, ben supportati e dotati di elevate disponibilità economiche. Non vuol dire, per il comune cittadino avere più tranquillità. I cattivi di basso livello, relegati a ruoli marginali e incapaci di evolvere, diventano più violenti e si dedicano a crimini semplici ma efferati. Le strade quindi saranno ancora più pericolose.
Come la video analisi intelligente sta cambiando sicurezza, indagini e libertà
Come l’intelligenza artificiale riconosce una persona senza vedere il volto
Per molti anni la domanda che investigatori e operatori della sicurezza si ponevano davanti a un filmato era sempre la stessa: si vede il volto?
Se la risposta era negativa, le probabilità di identificare rapidamente il responsabile diminuivano sensibilmente. Oggi quella domanda continua ad avere grande importanza, ma non rappresenta più il punto di partenza dell’analisi.
La moderna video analisi utilizza infatti un approccio completamente diverso. L’obiettivo non è cercare immediatamente un’identità, bensì costruire una descrizione matematica estremamente dettagliata di tutto ciò che compare davanti all’obiettivo.
Il processo inizia con quella che gli ingegneri chiamano Object Detection. Attraverso reti neurali addestrate con milioni di immagini, il sistema individua automaticamente tutti gli elementi presenti nella scena. Persone, automobili, motociclette, biciclette, animali, valigie, zaini e perfino piccoli oggetti vengono separati dallo sfondo e classificati in tempo reale.
Ma è soltanto il primo passo.
Una volta individuata una persona, entra in funzione il sistema di tracking, cioè di inseguimento digitale. A quel soggetto viene assegnato un identificativo temporaneo che consente al software di seguirne gli spostamenti fotogramma dopo fotogramma, anche mentre cambia direzione, rallenta, accelera oppure viene parzialmente nascosto da altri passanti.
Contemporaneamente il sistema estrae centinaia di caratteristiche descrittive, chiamate in ambito scientifico feature. Alcune riguardano la geometria del corpo, altre il rapporto tra busto e arti, altre ancora la distribuzione dei colori degli indumenti, la presenza di accessori, la postura, la dinamica del movimento e numerosi altri parametri.
Tutte queste informazioni vengono trasformate in una rappresentazione numerica, spesso definita embedding. Si tratta, in sostanza, di una sorta di impronta matematica che descrive quel soggetto senza attribuirgli ancora alcuna identità.
È un concetto fondamentale. Il software non conclude che quella persona sia Mario Rossi o Giovanni Bianchi. Si limita a costruire un modello matematico che potrà essere confrontato con altri modelli generati da telecamere diverse.
La camminata diventa una firma biometrica
Esiste un aspetto del comportamento umano che raramente osserviamo con attenzione: il modo in cui camminiamo.
Eppure ogni individuo sviluppa, nel corso degli anni, un’andatura personale. Alcuni hanno passi lunghi e regolari, altri tendono a inclinare leggermente il busto in avanti, altri ancora oscillano maggiormente le braccia oppure appoggiano il piede con tempi differenti. Spesso questi movimenti sono così naturali da risultare invisibili perfino agli amici o ai familiari.
L’intelligenza artificiale li osserva in modo completamente diverso.
Attraverso tecniche note come Pose Estimation, il software individua la posizione delle principali articolazioni del corpo – testa, spalle, gomiti, polsi, anche, ginocchia e caviglie – ricostruendo una sorta di scheletro virtuale in continuo movimento. Analizzando migliaia di fotogrammi consecutivi, il sistema misura l’evoluzione di questi punti nello spazio e nel tempo.
Da questa sequenza nasce la cosiddetta Gait Recognition, cioè il riconoscimento dell’andatura.
Non si tratta di magia e nemmeno di una forma di identificazione infallibile. Una persona può modificare volontariamente il proprio modo di camminare, indossare scarpe diverse o trasportare un peso che ne alteri temporaneamente i movimenti. Tuttavia, quando l’analisi dell’andatura viene combinata con la corporatura, con l’abbigliamento, con gli orari e con il percorso seguito, diventa uno strumento investigativo estremamente prezioso.
In altre parole, il sistema non afferma: «Questa è certamente la stessa persona». Più correttamente suggerisce: «Le caratteristiche osservate presentano un elevato livello di compatibilità». Sarà poi l’investigatore a verificare tale ipotesi utilizzando tutti gli altri elementi raccolti durante le indagini.
Come una rete di telecamere ricostruisce un percorso
Immaginiamo una scena.
Sono le 18.42. Un uomo entra in una gioielleria con un cappellino, una mascherina chirurgica e una felpa con cappuccio. Dopo pochi minuti fugge senza che nessuna telecamera sia riuscita a riprendere chiaramente il suo volto.
Venticinque secondi più tardi una videocamera installata all’esterno lo riprende mentre attraversa la strada. Un altro impianto comunale lo osserva mentre percorre una piazza. Pochi minuti dopo una telecamera della metropolitana registra il suo ingresso nella stazione. Infine il sistema di videosorveglianza di un parcheggio lo riprende mentre sale a bordo di un’automobile.
A prima vista si tratta di quattro filmati completamente indipendenti.
Per la video analisi, invece, possono rappresentare le tessere di un unico mosaico.
Attraverso una tecnologia conosciuta come Person Re-Identification, o più semplicemente Re-ID, il software confronta automaticamente gli embedding generati dalle diverse telecamere. Se il livello di compatibilità supera determinate soglie statistiche, il sistema propone agli investigatori una possibile continuità tra le varie osservazioni.
Non significa che il computer abbia identificato il responsabile.
Ha semplicemente ricostruito un percorso che un operatore umano avrebbe impiegato molte ore, e talvolta molti giorni, per individuare manualmente.
È questa la vera forza della video analisi moderna: ridurre enormemente i tempi necessari per trasformare migliaia di ore di registrazioni in informazioni realmente utilizzabili.
Le telecamere iniziano a comprendere anche i comportamenti
La maggior parte delle persone continua ad associare l’intelligenza artificiale al riconoscimento delle persone.
In realtà uno dei campi di sviluppo più promettenti riguarda l’analisi dei comportamenti.
Immaginiamo un aeroporto. Un passeggero appoggia una valigia davanti a un gate e si allontana. Per un osservatore umano si tratta semplicemente di un bagaglio.
Per un algoritmo la scena viene invece scomposta in una successione di eventi. Una persona entra nell’inquadratura. Trasporta un oggetto. L’oggetto viene appoggiato a terra. La distanza tra il proprietario e il bagaglio aumenta progressivamente. Trascorre un intervallo di tempo superiore alla soglia stabilita dal sistema.
Quando questa sequenza soddisfa determinate condizioni, viene generato automaticamente un allarme.
Lo stesso principio può essere applicato a numerosi altri contesti. Un individuo che supera una barriera di sicurezza, un veicolo che procede contromano, una persona che cade sui binari di una metropolitana, un improvviso assembramento in una piazza o un principio di incendio possono essere riconosciuti come eventi anomali e segnalati in tempo reale agli operatori della sala di controllo.
La telecamera continua a registrare immagini. È il software che ha imparato a comprenderne il significato operativo.
L’intelligenza artificiale accelera le indagini, ma non decide
È forse questo il messaggio più importante dell’intera rivoluzione tecnologica.
L’intelligenza artificiale non sostituisce l’investigatore. Non emette giudizi., non attribuisce responsabilità e non produce prove. Produce correlazioni, evidenzia compatibilità, ricostruisce percorsi, suggerisce connessioni e riduce drasticamente i tempi di analisi.
La decisione finale continua ad appartenere all’essere umano. Ed è una distinzione tutt’altro che formale. In uno Stato di diritto l’accertamento dei fatti richiede sempre il controllo critico dell’investigatore, il rispetto delle garanzie processuali e, quando necessario, la valutazione dell’autorità giudiziaria.
La tecnologia può rendere le indagini più rapide e più efficaci. Non può e non deve sostituire il giudizio umano.
È proprio da questo equilibrio tra innovazione tecnologica e tutela dei diritti fondamentali che prenderà avvio l’ultima parte del nostro viaggio, dedicata al quadro normativo europeo, ai limiti imposti dall’AI Act, ai rischi di un utilizzo improprio e alle garanzie necessarie affinché strumenti tanto potenti rimangano sempre al servizio della democrazia e non il contrario.
Giulio Valerio Santini
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