의료 진단부터 스마트 비서까지, 인공 지능은 우리가 반응적인 세상에서 능동적인 세상으로 전환하는 데 도움을 주고 있습니다. 이는 사건이 발생하기 전에 예측하고 올바른 예방 조치를 취할 수 있는 기계를 의미합니다. 세계 경찰도 다르지 않다.
경찰 자원을 더 잘 관리하고 범죄와의 전쟁에서 우위를 점하기 위해 조지아 공대와 영국 서리 대학교의 연구원들은 새로운 예측 치안 알고리즘을 개발했습니다. 이는 이전에 일기 예보와 아폴로 우주에서 사용되었던 기술에 대한 감사의 빚입니다. 임무.
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"저희 논문에서 우리는 두 가지 문제를 다루고 싶었습니다. '이러한 접근 방식으로 언제 범죄를 예측할 수 있고 언제 예측하지 못할 것인가?'와 '범죄가 발생할 때의 불확실성을 어떻게 정량화할 수 있습니까?'" 데이비드 로이드 박사 영국 대학 수학과의 교수가 Digital Trends에 말했습니다.
캘리포니아 대학교 연구원과 미국과 영국 경찰이 수행한 이전 작업을 기반으로 구축된 새로운 알고리즘입니다. 2015년 연구에서는 예측 치안 알고리즘이 전문 범죄보다 도시 범죄를 1.4~2.2배 더 정확하게 예측할 수 있는 방법을 보여주었습니다. 분석가. 순찰 장소를 추천함으로써 알고리즘은 범죄를 7.4% 감소시키는 결과를 가져왔습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 효과적이기는 하지만 인종 프로파일링 가능성과 범죄 과소신고에 대한 우려로 인해 비판을 받아왔습니다.
Lloyd는 "이러한 문제를 해결하기 위해 첫 번째 알고리즘의 기능을 달성하면서도 데이터와 모델의 불확실성을 포착하는 새로운 알고리즘을 개발해야 했습니다."라고 말했습니다. “풍속이나 우주선 위치 등 지속적으로 변하는 데이터의 경우 잘 알려진 알고리즘이 있습니다. 이를 정확하게 수행하고 불확실성을 포착하면서 모델을 데이터에 효율적으로 맞추는 칼만 필터. 이 알고리즘은 아폴로 우주 임무의 탐색과 정확한 예측을 위해 실시간으로 데이터를 처리해야 하는 일기 예보에도 사용되었습니다."
새로운 알고리즘은 지금까지 1999년부터 2002년 사이에 로스앤젤레스에서 발생한 1,000건 이상의 폭력적인 갱단 범죄에 대한 데이터 세트에서 시연되었습니다. 초기 결론은 업그레이드된 예측 도구가 끊임없이 변동하는 실시간 범죄 예측 세계에 대처하는 데 탁월한 것으로 입증될 수 있음을 시사합니다.
Lloyd는 "PredPol.com 및 Hunchlab과 같은 여러 예측 치안 소프트웨어 회사가 있습니다."라고 말했습니다. “우리의 알고리즘이 유사한 소프트웨어에서 사용될 수 있기를 바랍니다.”
작업을 설명하는 논문은 다음과 같습니다. 최근 전산 통계 및 데이터 분석 저널에 게재됨.
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