Учёные из Чикагского университета в США разработали Event-level prediction of urban crime reveals a signature of enforcement bias in US cities, который позволяет прогнозировать совершение преступлений в определённом районе. Он работает на основе искусственного интеллекта, который изучает пространственно-временные зависимости из отчётов о происшествиях — убийствах, нападениях, грабежах, угонах авто и так далее.
Вся эта основа — данные из открытых источников. Алгоритм отслеживает в них закономерности во времени и местах, а по итогу может предсказать совершение преступления в течение ближайшей недели с точностью около 90%.
Модель ИИ делит город на равные квадраты со стороной около 300 метров. И данные с вероятностью какого-то происшествия определяются для каждого из них.
Алгоритм уже успешно протестировали в Чикаго, Атланте, Детройте, Лос-Анджелесе, Портленде, Сан-Франциско и других городах.
Сами создатели ИИ считают, что применять такие системы напрямую для обеспечения правопорядка не стоит. Ведь увеличение числа полицейских в районах города, где ожидается преступление, приведёт к изменению условий моделирования. А это уже может снизить эффективность и точность предсказания, нарушив все условия.
На данном этапе подобные прогностические модели позволяют не столько готовиться к преступлению, сколько выявлять причины изменения их числа, а также улучшать контроль за работой самих полицейский, выявляя системные нарушения в их работе и предвзятость.
