Dalle diagnosi mediche agli assistenti intelligenti, l’intelligenza artificiale ci sta aiutando a passare da un mondo reattivo a uno proattivo. Ciò significa macchine in grado di anticipare gli eventi prima che si verifichino e garantire che vengano prese le giuste precauzioni. Il mondo di la polizia non è diversa.
Nel tentativo di gestire meglio le risorse della polizia e ottenere un vantaggio nella guerra al crimine, i ricercatori della Georgia Tech e dell’Università del Surrey del Regno Unito hanno ha sviluppato un nuovo algoritmo di polizia predittiva – e ha un debito di gratitudine nei confronti della tecnologia precedentemente utilizzata nelle previsioni meteorologiche e persino nello spazio Apollo missioni.
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“Nel nostro articolo, volevamo affrontare due questioni: ‘Quando un simile approccio è in grado di prevedere il crimine e quando non lo farà?’ e ‘Come quantificare l’incertezza su quando si verificherà un crimine?’” Dottor David Lloyd del Dipartimento di Matematica dell’università britannica ha dichiarato a Digital Trends.
Il nuovo algoritmo si basa sul lavoro precedente svolto da ricercatori dell’Università della California e dalle forze di polizia sia negli Stati Uniti che nel Regno Unito. Una ricerca del 2015 ha mostrato come un algoritmo di polizia predittiva potrebbe prevedere con precisione tra 1,4 e 2,2 volte più criminalità urbana rispetto alla criminalità specialistica analisti. Fornendo raccomandazioni su dove pattugliare, l’algoritmo ha portato a una riduzione della criminalità del 7,4%. Tuttavia, sebbene efficace, questo approccio è stato anche criticato a causa delle preoccupazioni sulla possibile profilazione razziale e sulla sottostima dei crimini.
"Nel tentativo di affrontare questi problemi, dovevamo sviluppare un nuovo algoritmo che ottenesse ciò che fa il primo algoritmo, ma catturasse anche l'incertezza nei dati e nel modello", ha affermato Lloyd. “Per i dati che variano continuamente – come la velocità del vento o la posizione dell’astronave – esiste un algoritmo ben noto, il filtro di Kalman, che fa esattamente questo e adatta in modo efficiente un modello ai dati catturando l’incertezza. Questo algoritmo è stato utilizzato nella navigazione delle missioni spaziali Apollo e anche per le previsioni meteorologiche, dove è necessario elaborare i dati in tempo reale per fare previsioni accurate”.
Il nuovo algoritmo è stato finora dimostrato su un set di dati di oltre 1.000 crimini violenti di gruppo commessi a Los Angeles tra il 1999 e il 2002. Le prime conclusioni suggeriscono che lo strumento predittivo aggiornato potrebbe rivelarsi superiore per far fronte al mondo in costante fluttuazione della previsione della criminalità in tempo reale.
"Esistono diverse società di software di polizia predittiva, come PredPol.com e Hunchlab", ha affermato Lloyd. “Ci auguriamo che i nostri algoritmi possano essere utilizzati in software simili”.
Un documento che descriveva il lavoro era recentemente pubblicato sulla rivista Computational Statistics & Data Analysis.
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