Desde diagnósticos médicos hasta asistentes inteligentes, la inteligencia artificial nos está ayudando a pasar de un mundo reactivo a uno proactivo. Eso significa máquinas que pueden anticipar eventos antes de que ocurran y asegurarse de que se tomen las precauciones adecuadas. El mundo de la policía no es diferente.
En un esfuerzo por gestionar mejor los recursos policiales y ganar ventaja en la guerra contra el crimen, investigadores de Georgia Tech y la Universidad de Surrey, en el Reino Unido, han desarrolló un nuevo algoritmo de vigilancia predictiva, y tiene una deuda de gratitud con la tecnología que se ha utilizado anteriormente en el pronóstico del tiempo e incluso con el espacio Apolo. misiones.
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"En nuestro artículo, queríamos abordar dos cuestiones: '¿Cuándo un enfoque de este tipo es capaz de predecir el delito y cuándo no?' y '¿Cómo cuantificamos la incertidumbre sobre cuándo ocurrirá un delito?'" Dr. David Lloyd del Departamento de Matemáticas de la universidad del Reino Unido dijo a Digital Trends.
El nuevo algoritmo se basó en trabajos anteriores realizados por investigadores de la Universidad de California y fuerzas policiales tanto de EE. UU. como del Reino Unido. Una investigación de 2015 mostró cómo un algoritmo policial predictivo podría predecir con precisión entre 1,4 y 2,2 veces más delitos urbanos que delitos especializados. analistas. Al hacer recomendaciones sobre dónde patrullar, el algoritmo condujo a una reducción del 7,4 por ciento en la delincuencia. Sin embargo, aunque eficaz, este enfoque también ha sido criticado debido a preocupaciones sobre posibles perfiles raciales y la falta de denuncia de delitos.
"Al tratar de abordar estos problemas, necesitábamos desarrollar un nuevo algoritmo que lograra lo que hace el primer algoritmo, pero que también capture la incertidumbre en los datos y el modelo", dijo Lloyd. “Para los datos que varían continuamente, como la velocidad del viento o la posición de una nave espacial, existe un algoritmo bien conocido, el filtro de Kalman, que hace precisamente esto y ajusta eficientemente un modelo a los datos mientras captura la incertidumbre. Este algoritmo se utilizó en la navegación de las misiones espaciales Apolo y también para el pronóstico del tiempo, donde hay que procesar datos en tiempo real para hacer pronósticos precisos”.
Hasta ahora, el nuevo algoritmo ha sido demostrado en un conjunto de datos de más de 1.000 crímenes violentos de pandillas en Los Ángeles llevados a cabo entre 1999 y 2002. Las primeras conclusiones sugieren que la herramienta predictiva mejorada podría resultar superior para hacer frente al mundo en constante fluctuación de la predicción de delitos en tiempo real.
"Existen varias empresas de software policial predictivo, como PredPol.com y Hunchlab", dijo Lloyd. "Esperamos que nuestros algoritmos puedan usarse en software similar".
Un artículo que describe el trabajo fue publicado recientemente en la revista Computational Statistics & Data Analysis.
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