IA y tecnología de vídeo: Fundamentos del Proyecto Hafnia
Project Hafnia comenzó como una plataforma abierta para acelerar el desarrollo de IA en contextos urbanos. Lanzado por Milestone Systems junto con socios, ofrece a los desarrolladores acceso a una biblioteca de datos conforme y herramientas para el entrenamiento de modelos de IA. En la práctica, Project Hafnia proporciona datos de vídeo obtenidos éticamente que los equipos pueden usar para entrenar modelos de visión por computador sin comprometer la privacidad. Por ejemplo, Milestone explica cómo la plataforma acelera la iteración de modelos al ofrecer metraje preanotado y servicios modulares que eliminan fricciones significativas que aceleran.
Visionplatform.ai contribuye mostrando cómo las CCTV existentes pueden actuar como sensores operativos. Nuestra plataforma convierte las transmisiones en eventos estructurados para que los equipos puedan desplegar modelos de IA in situ, mantener los datos localmente y cumplir con los estándares del AI Act de la UE. Por lo tanto, las organizaciones pueden usar su software de gestión de vídeo para extraer valor. Para una referencia práctica, vea nuestra referencia de detección de personas en aeropuertos, que explica cómo las redes de cámaras se convierten en sensores en vivo para seguridad y operaciones.
La tecnología de vídeo sustenta el entrenamiento preciso de visión por computador de tres maneras. Primero, la consistencia de los fotogramas y la calidad importan; datos de vídeo de alta calidad conducen a mejores modelos. Segundo, las secuencias anotadas crean ejemplos etiquetados para aprendizaje supervisado y para enfoques emergentes de visión-lenguaje. Tercero, una plataforma abierta permite a los equipos combinar metraje sintético y real para que los modelos visuales generalicen mejor. En resumen, Project Hafnia reduce la barrera para entrenar modelos de visión por computador fiables al poner a disposición vídeo conforme y herramientas. Para más sobre la ética y la obtención de datos que importan, vea la cobertura sobre el enfoque de privacidad y cumplimiento de Project Hafnia aquí.
Ciudades inteligentes y NVIDIA: habilitando ciudades más inteligentes con la potencia de las GPU
La infraestructura GPU cambia la forma en que las ciudades procesan vídeo a escala. Por ejemplo, el despliegue en Génova utiliza NVIDIA DGX Cloud para entrenar y ejecutar cargas de trabajo complejas en horas en lugar de semanas. La ciudad de Génova se convirtió en un despliegue europeo pionero donde las GPU en la nube y los dispositivos edge trabajaron juntos para optimizar el tráfico urbano. Ese despliegue real demuestra cómo el cómputo y los modelos interactúan para ofrecer resultados en una ciudad en vivo.
NVIDIA proporciona la columna vertebral de cómputo y la orquestación de modelos. Usando NEMO Curator en NVIDIA DGX y Curator en NVIDIA DGX Cloud, los equipos afinan modelos rápidamente e iteran sobre escenarios. La asociación entre Milestone y NVIDIA lo muestra en la práctica, y la cobertura destaca cómo Milestone y NVIDIA combinan infraestructura de vídeo y experiencia en IA para Génova. En consecuencia, las ciudades pueden ejecutar IA visual sin sobrecargas excesivas.
La combinación ayuda a integrar software de gestión de vídeo como XProtect con canalizaciones aceleradas por GPU. Por ejemplo, la integración con XProtect permite streaming en tiempo real y extracción de eventos a escala, lo que ayuda tanto a la respuesta de emergencia como a las operaciones. Para equipos que exploran casos de uso de ANPR o LPR, nuestra guía de ANPR ofrece detalles sobre cómo las cámaras se convierten en sensores operativos ANPR/LPR en aeropuertos. En general, combinar la tecnología de Milestone Systems, las GPUs de NVIDIA y plataformas especializadas acerca la IA de próxima generación para ciudades inteligentes a despliegues cotidianos. El resultado son ciudades más inteligentes que pueden procesar, aprender y actuar sobre flujos de vídeo en tiempo casi real.
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IA urbana basada en datos: Gestión del tráfico en Génova
Génova ilustra un enfoque basado en datos para el tráfico urbano. Allí, la fusión de sensores y el análisis de vídeo alimentan modelos predictivos que ajustan los tiempos de los semáforos y redirigen flujos. El proyecto utilizó datos de vídeo de alta calidad y entrenamiento habilitado por GPU para que los modelos se adaptaran rápidamente a nuevas condiciones. Project Hafnia apoyó estos esfuerzos proporcionando metraje anotado y herramientas que reducen el tiempo de entrenamiento por grandes factores, con informes que señalan una aceleración del desarrollo de IA de hasta aceleración de 30×.
Los operadores descubrieron que podían medir la congestión y adaptarse en minutos. La ciudad usó esas mejoras para reducir el tiempo de ralentí y priorizar los corredores del transporte público. Como resultado, las emisiones disminuyeron y la movilidad urbana mejoró. El trabajo en Génova también sirvió como prueba de concepto para desplegar sistemas similares en ciudades europeas.
El cumplimiento y la confianza pública fueron importantes en todo momento. Project Hafnia enfatiza datos de vídeo conformes y la anonimización como requisitos centrales, lo que ayudó a asegurar la aceptación pública sobre cumplimiento. Para ciudades de tamaño medio, un banco de pruebas en vivo para la gestión de tráfico impulsada por IA ofreció lecciones. La ciudad de Dubuque sirvió como banco de pruebas para la gestión de tráfico con IA, y demostró cómo la gestión del tráfico escala a municipios de aproximadamente 60.000 habitantes caso de Dubuque. En resumen, los sistemas de tráfico basados en datos combinan vídeo conforme, cómputo GPU y gobernanza cuidadosa para producir mejoras medibles en el flujo y la seguridad.
Uso del vídeo y la innovación en IA para la seguridad pública
Los modelos visión-lenguaje y los enfoques visión-lenguaje ahora ayudan a detectar anomalías y desencadenar alertas de seguridad. Estos sistemas combinan detecciones a nivel de fotograma con el contexto de la escena para decidir qué califica como alerta. Por ejemplo, los modelos visuales señalan movimientos inusuales y luego clasifican los eventos para la revisión del operador. Esto reduce falsas alarmas y acelera la respuesta a emergencias, con sistemas ajustados a normas y flujos de trabajo locales.
El ajuste continuo mantiene los modelos actualizados. Los equipos usan servicios como NVIDIA Cosmos y NEMO Curator en NVIDIA DGX para reentrenar modelos con nuevo metraje. Ese enfoque de microservicios soporta actualizaciones modulares y permite desplegar modelos de IA entrenados con datos sintéticos junto con metraje real. Mientras tanto, Visionplatform.ai se centra en mantener el entrenamiento en el entorno del cliente para que los datos no salgan de las instalaciones, apoyando la preparación para el AI Act de la UE y los requisitos del GDPR. Si necesita capacidades de búsqueda forense, nuestra guía de búsqueda forense muestra cómo el metraje archivado se vuelve buscable y accionable búsqueda forense en aeropuertos.
Los ejemplos de despliegues muestran beneficios claros. En Dubuque, la plataforma mejoró la calidad de la detección y permitió al personal de la ciudad ajustar alertas para reducir alarmas molestas. El sistema también soporta flujos de trabajo de EPP y ANPR cuando es necesario, e integra con VMS existentes. Además, los principios de ciudades responsables en tecnología de detección de movimiento guiaron el ajuste para asegurar que las alertas coincidan con el perfil de riesgo. Como resultado, los sistemas de seguridad potenciados por IA apoyan tanto la seguridad como las operaciones con mejoras medibles en la capacidad de respuesta y la conciencia situacional.
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Plan de NVIDIA Omniverse para ciudades inteligentes
El ecosistema NVIDIA Omniverse proporciona un espacio virtual compartido para planificar y probar sistemas urbanos. Los planificadores usan el blueprint de Omniverse para ciudades inteligentes para construir gemelos digitales y ejecutar escenarios de qué pasaría si. Los gemelos digitales y los agentes de IA simulan tráfico, eventos y estrés en la infraestructura. Así, los equipos pueden probar respuestas antes de que afecten a las calles reales.
Las herramientas de NVIDIA también contribuyen con un blueprint de IA para vídeo que estandariza las canalizaciones centradas en vídeo. Esto ayuda a la portabilidad y reproducibilidad de los modelos. Por ejemplo, las visualizaciones en un gemelo digital permiten a las partes interesadas comparar intervenciones lado a lado. La capacidad de poner en marcha un escenario, ejecutarlo con distintos parámetros y medir resultados ayuda a los planificadores a escalar soluciones con confianza. En efecto, el blueprint para ciudades inteligentes de Omniverse crea una sala de control para el futuro de la tecnología de ciudades inteligentes.
La integración importa. Cuando los gemelos digitales se conectan a fuentes en vivo, los planificadores obtienen información casi en tiempo real sobre la movilidad urbana y la salud de la infraestructura. El resultado es una mejor coordinación entre control de tráfico, servicios de emergencia y brigadas de mantenimiento. El blueprint para IA en ciudades inteligentes soporta la simulación de dinámicas urbanas complejas, y permite a los equipos incorporar modelos y VLMs que reflejen condiciones locales. Para los municipios que se preparan para la regulación europea de IA, estas simulaciones también proporcionan pistas auditables y validación que informan despliegues conformes.
Hoja de ruta para la IA en ciudades inteligentes: el camino de Visionplatform.ai
El modelo Hafnia Smart City muestra lo que puede lograr una plataforma coordinada. Visionplatform.ai se basa en ese trabajo ofreciendo una pila de IA centrada en vídeo que mantiene datos y modelos bajo control del cliente. Ayudamos a las organizaciones a desplegar IA en el edge o en configuraciones híbridas para que los equipos puedan cumplir con los requisitos del AI Act y mantener la preparación para el GDPR. En la práctica, esto significa que puede desplegar modelos de IA on‑prem, afinarlos con metraje local y transmitir eventos a las operaciones municipales sin exponer las transmisiones en bruto fuera del entorno.
De cara al futuro, Project Hafnia planea expansiones por ciudades europeas y mercados emergentes. Estas implementaciones buscan combinar datos de vídeo de alta calidad, cómputo NVIDIA y microservicios modulares para que los municipios escalen rápidamente. Thomas Jensen, CEO de Milestone Systems, enmarcó la ambición como crear «la plataforma más inteligente, rápida y responsable del mundo para datos de vídeo y entrenamiento de modelos de IA» cita de Thomas Jensen. Esa aspiración sustenta una visión compartida: IA responsable aplicada a necesidades urbanas.
Finalmente, Visionplatform.ai continuará integrándose con productos VMS líderes como XProtect, y apoyando casos de uso avanzados como conteo de personas, detección de EPP y detección de anomalías de procesos. Para una referencia práctica sobre cómo los datos de las cámaras se convierten en eventos operativos, vea nuestra página de conteo de personas en aeropuertos. Junto con socios y marcos como el blueprint de NVIDIA Omniverse para ciudades inteligentes, nuestro objetivo es proporcionar un blueprint reproducible para la IA en ciudades inteligentes que las ciudades puedan adoptar para hacer la vida urbana más segura, más ecológica y más eficiente.
FAQ
¿Qué es Project Hafnia?
Project Hafnia es una iniciativa que proporciona datos de vídeo anotados y conformes para acelerar el entrenamiento de modelos de IA. Está diseñado para ayudar a desarrolladores y ciudades a entrenar modelos más rápido manteniendo la privacidad y el cumplimiento como prioridad.
¿Cómo encaja Visionplatform.ai en proyectos de ciudades inteligentes?
Visionplatform.ai convierte las CCTV existentes en sensores operativos y transmite eventos estructurados para seguridad y operaciones. La plataforma se centra en despliegues on‑prem o en el edge para que las organizaciones puedan mantener el control de los datos y cumplir con los requisitos del AI Act de la UE.
¿Qué papel desempeña NVIDIA en estos despliegues?
NVIDIA suministra la infraestructura GPU y las herramientas que aceleran el entrenamiento e inferencia. Tecnologías como DGX Cloud y Omniverse permiten la iteración rápida, la simulación y el despliegue de IA centrada en vídeo en ciudades.
¿Pueden estos sistemas respetar la privacidad y la regulación?
Sí. Project Hafnia y sus socios enfatizan datos de vídeo obtenidos de forma conforme y la anonimización. Los despliegues pueden ejecutarse on‑prem para apoyar el GDPR y el AI Act de la UE, lo que ayuda con la aceptación legal y pública.
¿Qué beneficios obtuvo Génova con el despliegue?
Génova utilizó modelos acelerados por GPU para optimizar el flujo del tráfico, reducir la congestión y mejorar la movilidad urbana. El despliegue demostró que datos de vídeo de alta calidad y potencia de cómputo pueden ofrecer ganancias operacionales medibles.
¿Hay un papel para los gemelos digitales en la planificación urbana?
Absolutamente. Los gemelos digitales permiten a los planificadores ejecutar escenarios de qué pasaría si, simular intervenciones y validar agentes de IA antes de que los cambios impacten las calles reales. Esto reduce el riesgo y mejora la toma de decisiones.
¿Cómo gestionan las ciudades las actualizaciones y el ajuste de modelos?
Los modelos se afinan usando arquitecturas de microservicios y herramientas como NVIDIA Cosmos y NEMO. El reentrenamiento continuo con metraje local mantiene el rendimiento alto y reduce los falsos positivos.
¿Pueden las ciudades más pequeñas usar estas tecnologías?
Sí. La ciudad de Dubuque demostró que las ciudades de tamaño medio pueden actuar como bancos de pruebas para la gestión de tráfico con IA. Las soluciones escaladas se adaptan a una variedad de tamaños de ciudad y presupuestos.
¿Cómo impacta esto en la respuesta a emergencias?
El vídeo potenciado por IA puede acelerar la conciencia situacional y automatizar alertas, lo que apoya una respuesta a emergencias más rápida. Los flujos de eventos estructurados pueden integrarse con sistemas de despacho y gestión de incidentes.
¿Dónde puedo aprender más sobre cómo operacionalizar los datos de las cámaras?
Visionplatform.ai ofrece orientación práctica sobre cómo convertir las transmisiones de cámaras en eventos operativos y buscables. Para ejemplos prácticos, consulte nuestros recursos sobre detección de personas y búsqueda forense para entender los flujos de trabajo típicos.
