Itongadol/Agencia AJN.- El mayor hospital de Israel, el Centro Médico Sheba en Ramat Gan, está utilizando un software desarrollado por la empresa de reconocimiento facial AnyVision para “empujar” a sus visitantes a usar máscaras y a usarlas correctamente.
El software utiliza las cámaras de seguridad ya desplegadas en las instalaciones. El sistema de AnyVision detecta a los visitantes que no llevan máscara, o que la llevan de forma imperfecta, y da información en pantallas con mensajes como: “Ninguna máscara reduce mi onda” – o “Ooh, me gusta tu estilo” si la persona está usando una máscara correctamente.
La idea se basa en la economía del comportamiento, en la que las “chicanas”, en contraposición a la aplicación estricta y las sanciones, son herramientas importantes que pueden utilizarse para provocar cambios de actitud y comportamiento. El sistema de AnyVision no identifica a nadie por su nombre, ni lo reporta a un centro de control. Simplemente alerta a los visitantes del hecho de que no están usando máscaras en un lugar donde se les exige, de manera similar a las cámaras de velocidad que devuelven información negativa a los conductores que exceden el límite de velocidad.
“De manera lúdica aumentamos la conciencia sobre las máscaras”, dijo Alex Zilberman, el jefe de operaciones de AnyVision, en una entrevista telefónica.
Las pantallas que llaman la atención sobre la persona que no lleva máscara crean una presión social, explicó, e incrementan el sentido de legitimidad de otros visitantes al pedirle a esa persona que se ponga el equipo facial según sea necesario.
El software está despertando el interés de otras entidades, como las que operan aeropuertos, transporte público y edificios estatales.
El mecanismo de incentivo de usar la máscara es una característica relativamente sencilla de un sistema AnyVision mucho más amplio y sofisticado que ha estado funcionando en Sheba desde el comienzo de la pandemia para ayudar a realizar investigaciones epidemiológicas entre el personal del hospital. Si se descubre que un miembro del personal está enfermo con COVID-19, el sistema escanea las imágenes de vídeo de las cámaras de seguridad del hospital para localizar a las personas que estuvieron en contacto con ese miembro del personal durante más de 15 minutos sin una máscara.
“Podemos ver a todas las personas con las que estuvieron en contacto”, dijo Zilberman. El personal del hospital tenía que dar permiso para que se utilizara su identidad, y el sistema no podía identificar a un visitante ocasional, subrayó.
La puesta en marcha desarrolló rápidamente esta solución operativa a petición del Ministerio de Salud, y ahora se ha vendido a otros hospitales de Israel y a almacenes logísticos de EE.UU., dijo Zilberman.
Cuando la pandemia de coronavirus irrumpió, AnyVision actualizó su tecnología de aprendizaje profundo para reconocer rostros enmascarados, aseguró. “Enseñamos los algoritmos para identificar a una persona a través de los rasgos que aún son visibles”, explicó, incluyendo los ojos, la frente y el puente sobre la nariz. Si una persona lleva gafas de sol y una máscara, por ejemplo, el reconocimiento no será posible. Pero con una máscara y gafas normales, el algoritmo es capaz de reconocer a la persona con un 99% de precisión, siempre y cuando al menos la mitad de la cara esté despejada, dijo Zilberman.
AnyVision también ha desarrollado una solución de control de acceso sin contacto para abrir puntos de entrada vigilados para personas autorizadas. Esta tecnología, que actualmente se vende a grandes corporaciones en todo el mundo, ayudará a las empresas a llevar a sus trabajadores de vuelta a sus oficinas de forma más segura y sin necesidad de tocarlos, sin que tengan que pulsar botones o escanear tarjetas para su identificación mientras la pandemia sigue causando estragos en todo el mundo, dijo Zilberman.
Esta tecnología sin contacto ya se utiliza en los estadios de fútbol y en los pabellones deportivos de los EE.UU., así como en las oficinas de las empresas a nivel mundial, dijo.
AnyVision, fundada en 2015 por Eylon Etshtein y el profesor Neil Roberston, ha recaudado 74 millones de dólares por parte de inversores como Robert Bosch Venture Capital, Qualcomm Ventures y Lightspeed Ventures, según la base de datos de Start-Up Nation Central, que hace un seguimiento de la industria.