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Efectivos policiales y recintos de alto tráfico usan datos biométricos, reconocimiento facial, Big Data y algoritmos predictivos en contra de los actos delictuales

Científicos del Centro de Análisis y Modelamiento en Seguridad de la Universidad de Chile (Ceamos) desarrollaron el primer software de Chile y América Latina capaz de anticipar dónde y cuándo podrían ocurrir delitos a través de algoritmos matemáticos, alimentados por información histórica reportada a Carabineros.

Los expertos pusieron a prueba este software en 12 comunas de la Región Metropolitana y seis regiones del país, el resultado 89% de efectividad en predicción de robos. Las fuerzas policiales incorporaron esta tecnología en su plataforma de análisis criminal y hoy se encuentra plenamente operativo en 72 comunas del país, incluyendo todas las capitales regionales.

Raúl Manasevich, doctorado en Ciencias de la Ingeniería en la Universidad de Berkeley y líder del Centro de Análisis y Modelamiento en Seguridad de la Universidad de Chile, explica que los algoritmos que usan para la predicción de la criminalidad integran varias tecnologías como el Big Data, el Machine Learning, la Inteligencia Artificial y Redes Neuronales de forma avanzada.

 “Creo que en el futuro podremos ver cómo se comporta la delincuencia en tiempo real mediante la Inteligencia Artificial”, puntualiza Manasevich.

El centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile (CMM) y los Mall Plaza, finalizaron un proyecto de investigación para fortalecer con inteligencia artificial la estrategia de seguridad de la cadena de centros comerciales. Antonio Braghetto, gerente de Operaciones de Mall Plaza, aseguró que esta tecnología ya está funcionando en todos los centros comerciales de Santiago y Concepción.

Algoritmos y Big Data

El Coronel de Carabineros Patricio Santos Poblete, jefe del Departamento de Análisis Criminal, indica que anualmente se registran en Chile 14 millones de procedimientos policiales contra la delincuencia, esto gracias al Sistema de Automatización Policial Aupol.

Santos explica que cada registro tiene cerca de 60 variables que han sido constantemente parametrizadas y que desde el año 2009 forman parte de los datos con lo que trabaja el Departamento de Análisis Criminal (DAC) de la institución.

El equipo del DAC trabajó en conjunto con los académicos de la Universidad de Chile para crear el modelamiento aplicado a los robos con fuerza y robos con violencia, pudiendo generar “puntos de densidades probables” que se pueden ver en un mapa digital del país.

“Este mapa evalúa las distancias entre puntos y genera hotspot o nubes. Cuando superpones estas nubes con otros datos, por ejemplo, ubicación de cajeros automáticos, podemos ver circunstancias facilitadoras y víctimas potenciales. Al aplicar los modelos predictivos sobre estos lugares, se generan grillas que muestran en el mapa zonas con mayor o menor probabilidad de ocurrencia del delito”, dijo el jefe del Departamento de Análisis Criminal.

En este sentido, el cuerpo policial cuenta con dispositivos inteligentes (Simcar) que pueden realizar controles de identidad en un minuto. “Gracias al Big Data podemos crear las redes delictuales de los criminales, y modelar el comportamiento de los antisociales, para perfilar lugares de ocurrencia y definir acciones de prevención”, indicó.


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