Inteligencia Artificial busca mejorar la seguridad mediante modelos predictivos
Richard Weber
Investigación impulsada por Ingeniería Industrial, el Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), el Ministerio Público y la aplicación de seguridad vecinal SOSAFE revisa relatos de las víctimas en casos de delitos contra la propiedad y genera un análisis a partir de estos datos para asociar patrones criminales. El trabajo permitirá implementar herramientas para dirigir los esfuerzos de los fiscales y analistas del Ministerio Público, a lo que se suma el desarrollo de modelos predictivos y una mejora en la organización de reportes de SOSAFE.
Hasta ahora, no hay forma de adelantarse a los delitos en Chile. ¿Qué pasaría si se aprovechan los datos almacenados en el Ministerio Público y los que generan plataformas como SOSAFE para analizar estos hechos y así enriquecer el estudio y gestión de la seguridad? Esta interrogante impulsó un trabajo pionero en el país que complementa la rigurosidad científica con la experiencia del mencionado organismo encargado de la seguridad de Chile y los datos almacenados por la exitosa aplicación de seguridad vecinal.
Se trata de un proyecto Fondef liderado por Richard Weber, académico y director de nuestro Departamento e investigador del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), desarrollado en conjunto con el Ministerio Público y SOSAFE, el cual cuenta -además- con la participación de académicos de las universidades de los Andes, del Bío-Bío y de la Facultad de Economía y Negocios (FEN) de nuestra Universidad.
Apoyo para los fiscales
Mediante el desarrollo de distintos algoritmos matemáticos y de Inteligencia Artificial (IA), la iniciativa utiliza la información disponible sobre la ocurrencia de delitos para apoyar el trabajo de fiscales en la investigación de crímenes. Específicamente analiza las redes delictivas en busca de bandas criminales que replican su modo de operar y observa las similitudes de distintos delitos, basándose en procesamiento de lenguaje natural (área situada entre la inteligencia artificial y la lingüística).
La innovadora propuesta surge desde la capacidad académica de solucionar problemas reales, que impactan en la sociedad, a través del conocimiento.
“Nos preguntábamos cómo un analista revela información valiosa de los relatos de las víctimas que muchas veces están mal redactadas y con errores ortográficos, y cómo podríamos ayudarle en su investigación. La respuesta fue ‘usando Inteligencia Artificial’“, detalla el profesor Weber.
En concreto, el proyecto plantea la implementación de potentes herramientas para dirigir los esfuerzos de los fiscales y analistas del Ministerio Público, a lo que se suma el desarrollo de modelos predictivos de actividades delictuales y una mejora en la organización de reportes de SOSAFE.
Este avance se suma al trabajo de SOSAFE, sistema donde “las personas reportan e informan de lo que está pasando en su ciudad para alertarse y cuidarse mutuamente. Esto ha permitido dar visibilidad a incidentes que de otra forma serían invisibles para efectos de registro, estadística y toma de decisiones. La data anonimizada que hemos aportado con SOSAFE al proyecto ha sido con el espíritu de contribuir a mejorar la seguridad y operación de nuestras instituciones en el país”, señala Cristian Cabrera, co-fundador de SOSAFE.
Herramientas para la persecución penal
Los resultados iniciales de la investigación ya permiten identificar redes de sospechosos que podrían actuar de forma organizada. Pero también es de utilidad para uno de los grandes problemas que enfrenta el Ministerio Público: investigar una causa sin imputado conocido.
“Con novedosos modelos de análisis de redes delictivas podemos ahora identificar un grupo de sospechosos que podrían haber participado en el delito respectivo, incluso sin siquiera conocer ni uno de sus integrantes”, destaca Richard Weber, con lo cual los analistas del Ministerio Público pueden focalizarse en un grupo reducido de sospechosos, aumentando la efectividad de su investigación, al detectar los lugares más críticos, permitiendo concentrar la vigilancia en las zonas más requeridas.
Así lo explica Claudio Ramírez, coordinador del Sistema de Análisis Criminal y Focos Investigativos (SACFI) del Ministerio Público.
“El análisis criminal en la actualidad se enfrenta a diversos e importantes desafíos. Por un lado, existe cada vez mayor información disponible, la cual se encuentra desagregada en distintas fuentes y organismos. A su vez, la información interna con la que cuenta el Ministerio Público no está organizada para proveer estadísticas de una manera ágil. Los campos con datos fijos son básicos, obligando a analistas a reconstruir datos de imputados, víctimas y características de los delitos mediante la lectura y análisis de partes policiales. Junto a la anterior, y como desafío para efectos de la persecución penal, existe una alta tasa de imputados desconocidos y bandas criminales que van cambiando su modo de operar, adaptándose a las nuevas tecnologías y circunstancias político-sociales en los territorios donde operan. Por ello, se vuelve urgente contar con más y mejores herramientas para el análisis orientado a la persecución penal. En este contexto, la Inteligencia Artificial es un tremendo aporte, en la medida en que colabora a asociar información en apariencia desestructurada, hallando vínculos y patrones que a simple vista son difíciles de identificar”.
Es importante tener presente que los sistemas de analítica avanzada e IA no reemplazan el trabajo de comprensión de los datos y el establecimiento de planes para el abordaje del delito por parte de los profesionales dedicados a esta materia, pero sí vuelve más eficiente el trabajo desarrollado, disminuyendo -por ejemplo- los tiempos de lectura de los partes policiales.
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Foto publicada por El Mercurio
Fuente: Comunicaciones ISCI
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