医療診断からスマート アシスタントに至るまで、人工知能は私たちが事後対応型の世界から積極的な世界へ移行するのに役立っています。 つまり、イベントが発生する前に予測し、適切な予防策が講じられるようにするマシンを意味します。 の世界 警察も変わらない.
警察資源をより適切に管理し、犯罪との戦いで優位に立つための取り組みとして、ジョージア工科大学と英国のサリー大学の研究者らは、 新しい予測警察アルゴリズムを開発しました。これは、以前は天気予報やアポロ宇宙でも使用されてきたテクノロジーに感謝しています。 ミッション。
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「私たちの論文では、次の 2 つの問題に取り組みたかったのです。『そのようなアプローチが犯罪を予測できるのはどのような場合で、予測できないのはどのような場合ですか?』と、『犯罪がいつ発生するかという不確実性をどのように定量化するか?』というものです。」 デビッド・ロイド博士 英国大学数学科の氏はDigital Trendsに語った。
この新しいアルゴリズムは、カリフォルニア大学の研究者と米国と英国の警察によって実施された以前の研究に基づいて構築されました。 2015 年の調査では、予測警察アルゴリズムが専門犯罪の 1.4 ～ 2.2 倍の都市犯罪を正確に予測できることが示されました。 アナリスト。 このアルゴリズムは、どこをパトロールするべきかを推奨することで、犯罪を 7.4% 減少させました。 しかし、このアプローチは効果的ではありますが、人種プロファイリングの可能性や犯罪の過少報告に対する懸念から批判もされています。
「これらの問題に対処しようとして、最初のアルゴリズムが行うことを達成しながら、データとモデルの不確実性も取り込む新しいアルゴリズムを開発する必要がありました」とロイド氏は述べています。 「風速や宇宙船の位置など、継続的に変化するデータには、よく知られたアルゴリズムがあります。 カルマン フィルターは、これを正確に実行し、不確実性を捕捉しながらモデルをデータに効率的に適合させます。 このアルゴリズムは、アポロ宇宙ミッションのナビゲーションや、正確な予測を行うためにリアルタイムでデータを処理する必要がある天気予報にも使用されました。」
新しいアルゴリズムはこれまで、1999年から2002年の間にロサンゼルスで行われた1,000件以上の暴力的ギャング犯罪のデータセットで実証されている。 初期の結論は、アップグレードされた予測ツールが、常に変動するリアルタイム犯罪予測の世界に対処するのに優れていることが証明される可能性があることを示唆しています。
「PredPol.com や Hunchlab など、予測型警察ソフトウェア会社がいくつかあります」とロイド氏は語った。 「私たちのアルゴリズムが同様のソフトウェアで使用できることを願っています。」
その仕事を説明した論文は、 最近『Computational Statistics & Data Analysis』誌に掲載されました.
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