En la edición del día de la fecha el periódico Página 12 realiza una nota al ingeniero uruguayense Pablo Augusto Negri. Nota que queremos compartir con nuestros lectores. Bajo el título, “Pablo Negri, investigador del Conicet en el Instituto de Ciencias de la Computación (UBA). Ciencia que busca gente”, el texto dice lo siguiente:
El experto diseñó Siface: un sistema de reconocimiento facial para localizar individuos perdidos y prófugos. Emplea una metodología similar a la de Facebook y su etiquetado de rostros.
En Argentina, aproximadamente, 20 mil personas están perdidas y otras 40 mil evaden la justicia y tienen impedimentos para salir del país. Hasta hace muy poco tiempo, la huella dactilar era considerada la herramienta estrella de mayor tradición entre las disponibles. Sin embargo, en la actualidad, el imperio de la imagen y el registro visual crea nuevas posibilidades y desafíos. En este sentido, Siface –denominado así por la abreviatura “si” de “sistema” y “face” de “cara” en inglés– se propone desde 2017 como una herramienta de auxilio para mejorar la eficacia en el rastreo de individuos. Su principal responsable es Pablo Negri, ingeniero electrónico, doctor en Informática e investigador del Conicet en el Instituto de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA. En este diálogo describe cómo funciona la aplicación, comparte la satisfacción que implica desarrollar novedades útiles para resolver problemáticas sociales concretas y reclama que los gobernantes muchas veces “no advierten que cuentan con gente muy capacitada en el sistema científico y tecnológico”.
–¿Cómo surge Siface?
–El proyecto nace a principios de 2016, en el marco de un convenio de colaboración entre el Ministerio de Seguridad de la Nación y el Conicet. Desde ambos espacios buscaban desarrollar alguna herramienta capaz de colaborar en la búsqueda de personas y luego de varias reuniones optamos por diseñar un sistema de reconocimiento facial. Como soy especialista en robótica contaba con experiencia en la producción de herramientas para detección de vehículos, lectura de patentes, medición de largo de cola de espera en un semáforo y seguimiento de personas en video.
–El método de identificación de patrones se asemeja al que utiliza Facebook para el etiquetado de personas.
–Sí, claro, pero eso no es casual. A fines de 2016 fui a un congreso de machine learning en Lima y conocí a Yann LeCun, director científico de Facebook y uno de los más brillantes investigadores del área. Conversamos acerca del sistema que tenía en mente y me sugirió que utilizara las técnicas que emplea la red social y que, en la actualidad, funcionan muy bien. Básicamente, se refería a ese proceso automatizado que se dispara ni bien uno pretende subir una imagen y aparece la etiqueta con el nombre de aquellos que nos acompañan en la foto. Además, como era de esperar, el sistema de reconocimiento facial de Facebook es muy potente porque cuenta con una base de datos bien gordita con miles de millones de imágenes.
–De modo que a mediados de 2017 culminó con el desarrollo de la aplicación. ¿Cómo funciona particularmente Siface a diferencia de otros empleados en el pasado?
–Cualquier sistema anterior no puede competir con la arquitectura de este software compuesto por redes neuronales profundas, capaces de captar toda la información visual que posee el retrato de un rostro. Un esquema que establece millones de relaciones complejas, muy similar al que los seres humanos poseen en su cerebro. Se emplean filtros especiales, adaptados al problema del reconocimiento facial y se interconectan para extraer las mejores características (texturas y geométricas) que permiten identificar a una persona: las formas de los ojos, la nariz y la distancia entre ambos, los relieves de la boca, la orientación del mentón, las particularidades de la frente. Se trata de variables independientes que se van cruzando hasta conseguir los mejores grados de coincidencia con aquello que se está buscando, es decir, con el objetivo deseado.
–Solo que el “objetivo”, en este caso, serían personas perdidas.
–Correcto, la aplicación está en uso solo para la red interna del Ministerio de Seguridad y es utilizada por el personal de búsqueda de personas. El propósito es contribuir en la identificación de “NN” que se hallan en hospitales, instituciones de ayuda social o sujetos perdidos por las calles que, por alguna razón, no pueden decir su nombre, están confundidos o simplemente se equivocan. El procedimiento es sencillo: se le toma una foto (incluso con el celular), se carga en el sistema y se compara esa imagen con el material disponible en la base de datos.
–Una base de datos específica.
–Es específica del Ministerio aunque es empleada, además, por todas las fuerzas. La base de datos se alimenta de imágenes e informaciones adicionales que son suministradas por el Registro Nacional de Personas (DNI, domicilio, nacionalidad). Los individuos, necesariamente, han sido denunciados como extraviados y, por tanto, se desconoce su paradero.
–¿El sistema solo es empleado para personas extraviadas o también puede ser utilizado, por ejemplo, para la identificación de prófugos?
–Tras advertir la eficacia del sistema, desde el Ministerio me solicitaron el diseño de una versión para ser utilizada en pedidos de captura de personas con oficios judiciales. La expansión de la herramienta hacia otras áreas es muy positiva; pienso que sería bueno que Siface esté al alcance de todos los organismos provinciales encargados de la seguridad para lograr armar una red de funcionamiento más robusta.
–¿Qué resultados han obtenido a partir de su puesta en funcionamiento?
–No tengo el número preciso pero puedo comentar una anécdota que puede servir para ejemplificar y responder. El mismo día que instalé el sistema pudimos comprobar su eficacia. Desde el Ministerio acercaron una imagen de una chica en un hospital que había perdido la memoria, entonces la subimos al software, cruzamos información con Renaper y rápidamente advertimos que no se llamaba como decía sino que tenía otro nombre. El chequeo se completó con la comprobación de las huellas y el trabajo de la Agencia Federal de Inteligencia (AFI) para verificar la coincidencia con esta persona que previamente había sido denunciada como extraviada. Cuando los casos se resuelven, salen de la base y no se los compara más.
–Por último, Siface constituye un buen ejemplo para demostrar cómo la ciencia puede ofrecer respuestas precisas a necesidades sociales concretas. ¿Qué piensa al respecto?
–El Estado necesita del conocimiento científico; el Conicet debe estar preparado para dar respuestas a los requerimientos de los diferentes estamentos. Pienso que los científicos deben hacer valer todo lo que saben y que, al mismo tiempo, es un deber de los gobernantes pedirnos ayuda, aunque muchas veces no adviertan que cuentan con gente muy capacitada en el sistema científico y tecnológico.
(fuente: Página 12) – Por Pablo Esteban
NR.: Pablo Negri, si bien nació en La Plata, residió desde sus ocho meses en Concepción del Uruguay; realizando su educación formal –desde el jardín a la escuela primaria- en la Escuela Normal Mariano Moreno y el secundario en el Colegio Superior del Uruguay, donde se recibió de Técnico en Computación. Después continuó sus estudios en la Universidad Nacional de La Plata para recibirse de Ingeniero Electrónico. En 2002 se fue a Francia, donde obtuvo un doctorado en robótica en la Universidad Marie Curie de París. Regresó a la Argentina en 2010 e ingresó al CONICET. Impartió clases en la UADE y actualmente en la UBA. Está casado con otra uruguayense (la Lic. María Priscila Ramos) y tiene dos hijos. Si bien reside en Buenos Aires, tiene familiares en nuestra ciudad.
