Ciudad Segura: Predicción de Delitos con Inteligencia Artificial
La creciente ola de delincuencia y criminalidad en muchas ciudades de todo el mundo ha llevado a un descontento generalizado entre los ciudadanos y las autoridades encargadas de garantizar la seguridad. La sociedad civil exige no solo una mayor prevención de delitos, sino también una vigilancia más efectiva para abordar la creciente inseguridad. Sin embargo, este aumento en la inversión en seguridad, según los últimos estudios de la ONU, ha llevado a una preocupación sobre la falta de inversión en otras áreas de desarrollo y crecimiento económico.
Este artículo tiene como objetivo resumir información indexada sobre las estrategias para prevenir el crimen y la delincuencia mediante técnicas de predicción espacio-temporal. Se examinarán en detalle los avances recientes en el uso de la inteligencia artificial para abordar esta problemática y cómo esta tecnología está siendo empleada para predecir y detectar puntos críticos de delincuencia en tiempo real.
Utilización de la Inteligencia Artificial en la Predicción Espacio-Temporal de Delitos:
La creciente densidad poblacional y el aumento de los delitos en las ciudades de todo el mundo han planteado un desafío importante en cuanto a la seguridad pública. A pesar de los esfuerzos en vigilancia y prevención, la delincuencia sigue siendo un problema. Por lo tanto, ha surgido la necesidad de recurrir a soluciones especializadas, como la inteligencia artificial, para abordar la vulnerabilidad y la inseguridad.
Los datos recopilados por la Comisión de Prevención del Delito y Justicia Penal indican que los delitos y actos de violencia son constantes, lo que exige medidas más efectivas de prevención y control. Algunos países, como el Reino Unido, Francia y España, han optado por utilizar algoritmos de inteligencia artificial para predecir y detectar puntos críticos de delincuencia en función del espacio y el tiempo. Estos algoritmos se centran en apoyar a las fuerzas policiales y en identificar lugares donde se cometen con mayor frecuencia delitos y los patrones delictivos.
Detección y Predicción de Puntos Críticos:
La ubicación geográfica desempeña un papel fundamental en la detección de puntos críticos de delincuencia. Investigadores han propuesto enfoques basados en redes y algoritmos para identificar estas áreas. En California, por ejemplo, se aplicaron algoritmos de aprendizaje automático para detectar puntos críticos de delincuencia, con una efectividad del 73.9%.
Otros investigadores han propuesto enfoques que utilizan modelos espaciales y temporales para predecir la ocurrencia de delitos, teniendo en cuenta factores geográficos, demográficos y temporales. Estos modelos han demostrado ser útiles para prever delitos como el terrorismo, el tráfico de drogas y los homicidios.
Uso de Redes Neuronales y Otras Técnicas:
Las redes neuronales artificiales se han destacado como una herramienta eficaz en la predicción espacio-temporal de delitos. Estos sistemas identifican patrones de comportamiento delictivo y son útiles para ubicar a los agentes de policía en áreas críticas y prever eventos futuros. Estas redes también se relacionan con otras técnicas, como las redes bayesianas y los árboles aleatorios, que se utilizan para predecir la ocurrencia de delitos específicos, como robos y allanamientos de morada.
El crecimiento exponencial de los usuarios en redes sociales, como Facebook y Twitter, ha abierto nuevas oportunidades para la predicción y detección de delitos. La información generada en tiempo real en estas plataformas, junto con la capacidad de geolocalización (GPS), puede ser valiosa para anticipar acontecimientos delictivos. La identificación de patrones de comportamiento delictivo a través de palabras y ubicaciones en publicaciones de redes sociales se ha convertido en una herramienta importante para las autoridades.
Conclusiones:
La predicción espacio-temporal de delitos con la ayuda de la inteligencia artificial es una poderosa herramienta para hacer frente al aumento de la delincuencia en las ciudades de todo el mundo. Aprovechando los avances tecnológicos y la capacidad de procesar grandes cantidades de datos, esta tecnología permite a las fuerzas de seguridad predecir, detectar y prevenir delitos de manera más efectiva.
Los modelos basados en redes neuronales, algoritmos espaciales y temporales. Y el análisis de redes sociales se han convertido en herramientas valiosas en la lucha contra el crimen. Estos enfoques permiten una toma de decisiones más eficiente y un despliegue más estratégico de los recursos policiales. Si se aplican correctamente, estas técnicas pueden ayudar a crear ciudades más seguras y proteger los derechos de los ciudadanos, al tiempo que se optimiza la inversión en seguridad.
Fuente: Barragán-Huamán H., Cataño-Añazco K., Sevincha-Chacabana M., & Vargas-Salas O. (2023). La inteligencia artificial y la video-vigilancia en la predicción y detección de delitos en espacio-tiempo: una revisión sistemática. Revista Criminalidad,65(1), 11-25. https://doi.org/10.47741/17943108.398
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