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Pensando en pro de evitar robos, BMW se convierte en pionero al implementar el reconocimiento facial y ocular para motos
12:25 jueves 13 abril, 2023
NegociosLa marca alemana se ha asociado con el Doctor Gerhard Lesjöh, Director del Instituto de Oftalmología de la Universidad del Munich. Esto con el fin de desarrollar un sistema único en el ámbito del motociclismo que permita reconocer facialmente a su propietario y posteriormente, a nivel ocular para asegurar la correcta identificación.
Según datos de BMW Global, las motocicletas con motor boxer son las más populares de la marca, sin embargo, lamentablemente también son las más buscadas para hurtarlas. Por lo que la marca bávara decidió ponerse un paso adelante y complementar la ya de por sí eficiente tecnología Keyless Go.
Este sistema funciona mediante un escaneo 3D que se realiza desde la pantalla de la motocicleta. Este reconocimiento facial va más allá de lo convencional: Funciona con un escaneo infrarrojo, por lo que operará sin problemas en la oscuridad. Además de que el reconocimiento de iris y córnea permitirá al usuario desbloquear su motocicleta sin necesidad de quitarse el casco. Un gran plus es el filtro de polarización que permite que el escaneo se realice incluso a través de visores espejeados, lentes oscuros y lentes de contacto.
Si llegara a suceder un intento de robo, BMW iFace se comunicará de inmediato con eCall, que es el centro de llamadas de emergencia de BMW, y le proporcionará el reporte de intento de robo así como los datos del escaneo realizado. Todo esto se transmite simultáneamente a la Policía Federal.
Se prevé que iFace se presente oficialmente a finales de este año y se implemente ya en los modelos con motor boxer de este próximo 2024. Respecto a las pruebas realizadas durante más de tres años, el Dr. Burkhard Hund, jefe de protección contra robos de BMW Motorrad comenta:
"Nuestro agradecimiento especial no solo va para la Oficina de investigación criminal del estado de Baviera, sino especialmente para Giovanni Häberle […] Fue de una ayuda invaluable para nosotros en el desarrollo de este sistema gracias a sus décadas de experiencia como ladrón de vehículos profesional."