चिकित्सा निदान से लेकर स्मार्ट सहायकों तक, कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमें एक प्रतिक्रियाशील दुनिया से एक सक्रिय दुनिया की ओर बढ़ने में मदद कर रही है। इसका मतलब है कि ऐसी मशीनें जो घटनाओं के घटित होने से पहले ही उनका अनुमान लगा सकती हैं और सुनिश्चित कर सकती हैं कि सही सावधानियां बरती जाएं। की दुनिया पुलिसिंग अलग नहीं है.
पुलिस संसाधनों को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने और अपराध पर युद्ध में बढ़त हासिल करने के प्रयास में, जॉर्जिया टेक और यू.के. यूनिवर्सिटी ऑफ सरे के शोधकर्ताओं ने एक नया भविष्य कहनेवाला पुलिसिंग एल्गोरिदम विकसित किया - और यह उस तकनीक के प्रति आभार व्यक्त करता है जिसका उपयोग पहले मौसम पूर्वानुमान और यहां तक कि अपोलो अंतरिक्ष में भी किया गया है। मिशन.
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"हमारे पेपर में, हम दो मुद्दों को संबोधित करना चाहते थे: 'ऐसा दृष्टिकोण कब अपराध की भविष्यवाणी करने में सक्षम है और कब नहीं?' और 'अपराध कब घटित होगा, इसमें हम अनिश्चितता की मात्रा कैसे निर्धारित करते हैं?'" डॉ. डेविड लॉयड यू.के. विश्वविद्यालय के गणित विभाग ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया।
नया एल्गोरिदम कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं और अमेरिका और ब्रिटेन दोनों में पुलिस बलों द्वारा किए गए पिछले काम पर बनाया गया है। 2015 के शोध से पता चला कि कैसे एक पूर्वानुमानित पुलिसिंग एल्गोरिदम विशेषज्ञ अपराध की तुलना में 1.4 से 2.2 गुना अधिक शहरी अपराध की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है विश्लेषक। कहां गश्त करनी है, इसके बारे में सिफारिशें करने से एल्गोरिदम के कारण अपराध में 7.4 प्रतिशत की कमी आई। हालाँकि, प्रभावी होते हुए भी, संभावित नस्लीय प्रोफाइलिंग और अपराध की कम रिपोर्टिंग के बारे में चिंताओं के कारण इस दृष्टिकोण की आलोचना भी की गई है।
लॉयड ने कहा, "इन मुद्दों को हल करने की कोशिश में, हमें एक नया एल्गोरिदम विकसित करने की ज़रूरत है जो पहले एल्गोरिदम को हासिल करता है, लेकिन डेटा और मॉडल में अनिश्चितता को भी पकड़ लेता है।" "डेटा के लिए जो लगातार बदलता रहता है - जैसे हवा की गति या अंतरिक्ष यान की स्थिति - एक प्रसिद्ध एल्गोरिदम है, कलमन फ़िल्टर, जो सटीक रूप से यही करता है और अनिश्चितता को कैप्चर करते हुए एक मॉडल को डेटा में कुशलतापूर्वक फिट करता है। इस एल्गोरिदम का उपयोग अपोलो अंतरिक्ष मिशन के नेविगेशन और मौसम पूर्वानुमान के लिए भी किया गया था, जहां आपको सटीक पूर्वानुमान लगाने के लिए वास्तविक समय में डेटा संसाधित करना होता है।
नए एल्गोरिदम को अब तक लॉस एंजिल्स में 1999 और 2002 के बीच किए गए 1,000 से अधिक हिंसक गिरोह अपराधों के डेटा सेट पर प्रदर्शित किया गया है। प्रारंभिक निष्कर्षों से पता चलता है कि उन्नत पूर्वानुमान उपकरण वास्तविक समय अपराध भविष्यवाणी की लगातार उतार-चढ़ाव वाली दुनिया से निपटने के लिए बेहतर साबित हो सकता है।
लॉयड ने कहा, "प्रेडपोल.कॉम और हंचलैब जैसी कई पूर्वानुमानित पुलिसिंग सॉफ्टवेयर कंपनियां हैं।" "हम आशा करेंगे कि हमारे एल्गोरिदम का उपयोग समान सॉफ़्टवेयर में किया जा सकता है।"
कार्य का वर्णन करने वाला एक पेपर था हाल ही में कम्प्यूटेशनल स्टैटिस्टिक्स एंड डेटा एनालिसिस जर्नल में प्रकाशित हुआ.
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