Artificial Intelligence system for Monitoring, Alert and Response for Security in events

AI MARS: Artificial Intelligence system for Monitoring, Alert and Response for Security in events

Proyecto Nacional

El objetivo del proyecto CIEN AI MARS es investigar en diversas tecnologías, técnicas, herramientas,  metodologías y conocimiento dirigido a desarrollar soluciones tecnológicas para el apoyo a la vigilancia y prevención de atentados y otras incidencias (aglomeraciones, disturbios, etc…) en grandes concentraciones de personas (aeropuertos, ferias, manifestaciones, eventos deportivos, fiestas, centros comerciales o entornos similares); así como otros elementos de interés tales como Infraestructuras Críticas, fronteras, etc…

El proyecto AI MARS facilita la adopción de soluciones tecnológicas para proporcionar información útil y en tiempo real a los Cuerpos y Fuerzas de Seguridad Públicos y Privados así como a los gestores de grandes espacios públicos (centros comerciales, espacios deportivos, etc.) para prevenir atentados, aglomeraciones, disturbios y otras incidencias en grandes concentraciones de personas  y otros elementos con altos requerimientos de seguridad.

El reto social que impulsa este proyecto es mejorar la seguridad la seguridad de las personas disminuyendo los atentados, disturbios, aglomeraciones, etc., especialmente en grandes concentraciones de personas, pero también aplicable al control de fronteras o la protección de infraestructuras críticas.

 Objetivos técnicos

Los objetivos técnicos del proyecto AI MARS consisten en investigar en un amplio rango de tecnologías para su aplicación a seguridad y vigilancia en eventos multitudinarios:

  •  Big Data / Machine Learning / Inteligencia Artificial y algoritmos inteligentes
    • Usar nuevas técnicas del estado del arte para incrementar la robustez y precisión de la identificación de perfiles únicos de objetos o personas en la información recibida de varias fuentes. Estas fuentes pueden presentar información desestructurada, parcial, con ruido o datos faltantes entre otros problemas que deberán ser abordados de forma individualizada
    • Reducir la demanda computacional de los algoritmos de integración y su latencia, descartando la información no relevante o redundante
    • Definir los aspectos necesarios para el almacenamiento de la información recogida para un individuo en diferentes instantes de tiempo, agregada a partir de fuentes heterogéneas
    • Desarrollar nuevos algoritmos de series temporales que sean capaces de expresar información en diferentes dimensiones (por cada una de las fuentes de datos/sensores agregadas)
  • Realidad Virtual, Aumentada y Mixta
    • Desarrollar técnicas que permitan visualizar y analizar los datos generados por los sensores del proyecto bajo una visualización inmersiva en entornos virtuales y seudos reales.
    • Investigar en tecnologías para abordar el problema del posicionamiento absoluto en grandes espacios
    • Estudio de la integración de los distintos marcadores, incluso de la combinación de tecnologías diferentes, en los equipos portados por los efectivos de los cuerpos de seguridad y en otros elementos como vehículos, mobiliario urbano, objetos sospechosos, etc.
  • Procesamiento de imagen en tiempo real
  • Interfaces hombre-máquina (HMI)
  • Biometría (iris, facial, vascular)
    • Reducir el tiempo necesario para el cálculo de identificación de iris, de tal forma que se puedan llevar a cabo procesos de pre-procesado y comparación del orden de 50ms.
    • Usar nuevas técnicas del estado del arte en Deep Learning para incrementar la robustez y generalización del reconocimiento facial en entornos multitudinarios no restringidos
    • Diseño de algoritmos de reconocimiento vascular de alto rendimiento basados en sistemas inteligentes y arquitecturas de altas prestaciones
  • Visión artificial y reconocimiento de armas, objetos, vehículos y patrones de comportamiento
    • Desarrollar algoritmos para la identificación de comportamientos anómalos de multitudes. Se detectarán comportamientos como: aglomeraciones, caídas, saltos de vallas, estampidas o masas agitadas/estresadas
  • Sensorización e Internet de las cosas (IoT)
    • Investigación en la tecnología Ultra Narrow Band en el campo de seguridad, introduciendo los conceptos futuros de las redes IoT
  • Comunicaciones inalámbricas: LTE, 4G-5G, WIFI, LPWA …
    • Investigar las tecnologías de comunicación LPWA orientado a la seguridad
    • Investigar en soluciones hardware para la adquisición de señales en campo bien de sensores o equipos y su transmisión mediante tecnología LPWA
  • Sistemas de rastreo de comunicaciones
    • Obtener el conocimiento por medio de la investigación en sistemas de localización de móvil por tecnología WIFI y Bluetooth
  • Operador Neutro:MEC, Virtualizacion, Slicing, mMTC, uRLLC, eMBB, DAS y Nanoceldas
    • Investigación y Desarrollo de red de alta capacidad eMMB 5G.
    • Investigación y Desarrollo de una red de baja latencia uRLLC con procesamiento en el edge o MEC.
    • Investigación y Desarrollo de una red segura mediante slicing y virtualización de la red 5G

Socios del proyecto

Colaboradores del proyecto

  • Instituto Tecnológico de Castilla y León (ITCL)
  • Universidad de Granada
  • Universidad Politécnica de Madrid
  • Universidad Carlos III

Duración: 2018-2022

El proyecto ha sido financiado a través de la Convocatoria CIEN de 2018 del CDTI