El auge de la IA práctica y rentable ha redefinido las expectativas para la Seguridad Digital y Vigilancia (DSS). Los profesionales de la seguridad ahora esperan que características como el conteo de multitudes, el reconocimiento de matrículas y la detección de objetos sospechosos sean estándar en cada sistema DSS.
Esto crea un desafío urgente para los OEM y los diseñadores de sistemas: cómo desplegar modelos de IA lo suficientemente rápido como para seguir el ritmo de las crecientes demandas de los clientes, y hacer que estos modelos se ejecuten en el campo y, por lo tanto, sean independientes de los centros de datos basados en la nube. Desarrollar modelos personalizados internamente a menudo es demasiado lento y costoso, lo que hace que los modelos de IA disponibles en el mercado sean una alternativa atractiva para un despliegue rápido.
Entre los proveedores líderes se encuentran Ultralytics YOLO, Hugging Face y Mistral. Cada uno ofrece soluciones de visión por computadora diseñadas para el despliegue en el borde, optimizando la latencia, el costo y la privacidad al mantener el procesamiento local. Veamos los factores a considerar al elegir un modelo, incluyendo el rendimiento, la facilidad de despliegue y los requisitos de licencia.
Ultralytics YOLO: El Especialista en Visión por Computadora
De las tres opciones, YOLO es la única construida específicamente para visión por computadora (CV), y como resultado, a menudo logra el mejor rendimiento. Pero la velocidad y la precisión no son sus únicas ventajas: la flexibilidad es otro gran plus. El ecosistema YOLO incluye desde el YOLOv8 con todas las funciones hasta opciones ligeras como el YOLOv10-Nano, que ofrece más del 90% de la precisión de su hermano mayor en un paquete pequeño de 5 MB, perfecto para despliegues en el borde.
Los modelos YOLO se pueden desplegar en una amplia variedad de plataformas de hardware de IA, incluidas GPU y aceleradores de IA especializados. Los desarrolladores suelen trabajar dentro del ecosistema de Python, pero hay herramientas de conversión disponibles para admitir otros entornos de programación. Una fortaleza clave de YOLO es su documentación madura y el soporte de la comunidad. Sin embargo, se requiere una licencia comercial para su uso en producción, lo que puede ser un problema para proyectos con restricciones de costos.
Hugging Face: La Potencia de Código Abierto
Hugging Face ofrece una amplia alternativa de código abierto. Aunque es más conocido por el procesamiento de lenguaje natural, Hugging Face también proporciona una vasta biblioteca de modelos de visión por computadora preentrenados. Estos incluyen no solo modelos estándar de detección de objetos, sino también modelos multimodales avanzados que combinan capacidades de visión y lenguaje, por ejemplo, respondiendo preguntas sobre una imagen o realizando reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
La biblioteca Transformers de Hugging Face simplifica el ajuste fino y el despliegue de modelos, ofreciendo un marco flexible para los desarrolladores. Aunque muchos modelos de Hugging Face están disponibles bajo licencias permisivas como Apache 2.0, algunos requieren licencias comerciales. Por lo tanto, es esencial revisar cuidadosamente los términos de estas licencias.
Mistral: Abriendo la IA DSS a Todos los Desarrolladores
Mistral, otro proveedor de código abierto, se centra en modelos de lenguaje grande (LLM) con un soporte en expansión para tareas de visión. La plataforma de Mistral se destaca por su soporte de más de 80 lenguajes de programación, ofreciendo a los desarrolladores flexibilidad más allá de Python.
Aunque Mistral no está especializado en detección de objetos de alta velocidad como YOLO, sus modelos sobresalen en generar conocimientos detallados basados en texto a partir de imágenes, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que requieren análisis contextual.
Los modelos de Mistral también se pueden usar junto con las herramientas de Hugging Face, permitiendo enfoques híbridos. Los modelos propietarios están claramente marcados, lo que facilita a los desarrolladores navegar por las decisiones de licencia.
¿Qué Modelo de IA es Adecuado para su Proyecto DSS?
Claramente, cada plataforma ofrece ventajas distintas que se alinean con diferentes prioridades de desarrollo. Podemos resumirlas de la siguiente manera:
- Elija YOLO si su necesidad principal es la detección y seguimiento de objetos de alta velocidad y precisión. Su arquitectura construida específicamente ofrece resultados líderes en la industria. Solo recuerde tener en cuenta la licencia comercial en el presupuesto de su proyecto.
- Elija Hugging Face para flexibilidad y personalización profunda dentro del ecosistema de Python. Si necesita ajustar modelos o desea combinar capacidades de visión con comprensión del lenguaje, la vasta biblioteca de modelos de Hugging Face y sus poderosas herramientas de personalización proporcionan la base más versátil. Preste mucha atención a los términos de licencia, ya que varían según el modelo.
- Elija Mistral si necesita un amplio soporte de lenguajes de programación o si busca combinar visión con capacidades de análisis detallado. El soporte de Mistral para más de 80 lenguajes de programación lo hace accesible para equipos de desarrollo sin experiencia en Python, mientras que su fortaleza en modelos de lenguaje permite una interpretación más sofisticada de las grabaciones de vigilancia.
Opciones de Hardware para Despliegue Rápido
SECO ofrece múltiples plataformas de hardware optimizadas para ejecutar estos modelos de IA en el borde y también ha implementado con éxito modelos YOLO en la plataforma Axelera AI Metis, que ofrece 15 TOPS por vatio de potencia de procesamiento de IA. Este AIPU se ha integrado con el PC embebido modular Palladio 500 RPL de SECO para crear una canalización completa de IA de visión por computadora desde el borde hasta la nube, ofreciendo una solución optimizada para aplicaciones de vigilancia exigentes.
El Próximo Cambio de Mercado en Vigilancia
La adopción generalizada de la IA está transformando el mercado de la vigilancia por video, al igual que la transición de sistemas analógicos a digitales a principios del milenio. Como antes, los OEM y los diseñadores de sistemas que se muevan más rápido para adoptar nuevas tecnologías obtendrán una ventaja competitiva significativa. Hoy en día, eso a menudo significa confiar en bibliotecas de IA listas para usar y hardware probado disponible en el mercado para acelerar el desarrollo y el despliegue.
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