L’evoluzione delle tecnologie di sorveglianza e la necessità di una risposta immediata durante le calamità naturali hanno spinto il settore dei media radiotelevisivi verso l’adozione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale avanzata. In questo contesto, l’azienda specializzata Nota ha completato con successo un progetto pionieristico per l’emittente coreana KBS, focalizzato sulla costruzione di dataset e sul potenziamento dell’analisi video per i circuiti CCTV dedicati ai disastri. L’obiettivo tecnico dell’iniziativa è il superamento dei colli di bottiglia operativi che, fino a oggi, costringevano gli operatori e i giornalisti a revisionare manualmente centinaia di feed video in tempo reale, un processo che rallentava inevitabilmente la diffusione di informazioni vitali per la sicurezza pubblica.
Il cuore tecnologico di questo sistema è rappresentato dal “Nota Vision Agent” (NVA), un motore di analisi che integra un Vision Language Model (VLM) ottimizzato per operare direttamente sul dispositivo (on-device AI). A differenza delle architetture tradizionali che si appoggiano esclusivamente al cloud, l’approccio on-device garantisce una latenza minima e una stabilità operativa cruciale in situazioni di emergenza, dove la congestione delle reti o la generazione massiva di dati potrebbero compromettere la continuità del servizio. Il VLM utilizzato è in grado di “comprendere” semanticamente il contesto visivo, permettendo al sistema di non limitarsi a un semplice rilevamento di oggetti, ma di identificare autonomamente situazioni complesse e di selezionare i filmati con il più alto valore informativo per la messa in onda.
L’implementazione del “Disaster News Special Workflow” ha richiesto un addestramento specifico basato su input diretti dei professionisti dell’informazione. Collaborando con i giornalisti sul campo, Nota ha potuto definire parametri di selezione che rispecchiano i criteri di notiziabilità e urgenza, addestrando l’IA a estrarre segmenti video che mostrano chiaramente l’entità del disastro, le vie di fuga o i punti di intervento prioritari. Questo processo di estrazione automatica riduce drasticamente i tempi di produzione delle edizioni straordinarie dei telegiornali, permettendo alla regia di accedere in pochi secondi a scene già filtrate e validate dall’algoritmo, preservando così il cosiddetto “tempo d’oro” necessario per avvisare la popolazione e coordinare i soccorsi.
Sotto il profilo dell’ottimizzazione, il progetto ha affrontato la sfida della scalabilità e della gestione della larghezza di banda. In scenari di crisi, dove decine di telecamere trasmettono simultaneamente dati ad alta densità, l’infrastruttura di Nota assicura un’elaborazione fluida grazie a tecniche di compressione e accelerazione neurale. La capacità di far girare modelli linguistici visivi ad alte prestazioni su hardware locale senza degradazione della qualità rappresenta un traguardo significativo per la tecnologia AI “lightweight”, aprendo la strada a nuove applicazioni nel settore pubblico e della protezione civile. L’integrazione di questi sistemi non solo potenzia l’efficienza dei media, ma stabilisce un nuovo standard per la sicurezza nazionale, trasformando i dati passivi delle CCTV in strumenti proattivi di analisi e comunicazione di massa.