Алгоритм использует технологию машинного обучения, большие объемы социологических данных и отчетов о криминогенной активности
Социологи и аналитики Чикагского университета (США) разработали алгоритм, позволяющий искусственному интеллекту (ИИ) предсказывать вероятные места совершений насильственных преступлений. По словам авторов работы, ИИ может прогнозировать преступления на неделю вперед и с точностью до 300 метров. Точность предсказаний составляет 90%.
«Мы создали цифрового двойника городской среды, — рассказал журналистам доцент факультета медицины Чикагского университета и старший автор нового исследования Ишану Чаттопадхьяй. – Если вы предоставите ему данные о том, что произошло в прошлом, он расскажет вам, что произойдет в будущем. Это не волшебство: есть ограничения, но мы проверили модель, и она работает очень хорошо. Теперь вы можете использовать ее как инструмент моделирования, чтобы увидеть, что произойдет, если преступность возрастет в одном районе города или усилится правоприменение в другом районе. Если вы используете все эти переменные, сможете увидеть, как системы развиваются в ответ».
В отличие от более ранних прогностических моделей, алгоритм исследователей Чикагского университета учитывает не только данные по количеству и характеру ранее совершенных преступлений, а также обрабатывает данные по социальному составу анализируемого района, его положению, связям с другими районами, активности полиции и другим факторам. При анализе город разбивается на квадраты со стороной в 300 метров, и для каждого из них просчитывается вероятность преступлений определенных категорий.
Первоначально алгоритм был опробован на данных Чикаго, применительно к нападениям и кражам. В дальнейшем модель применили к семи другим городам США: Атланте, Остину, Детройту, Лос-Анджелесу, Филадельфии, Портленду и Сан-Франциско. И во всех случаях она себя хорошо показала.
Алгоритм использует только общедоступные данные; его можно «натравить» на прогнозирование таких преступлений, как убийства, нанесение побоев, кражи со взломом, угоны автомобилей и даже обычные уличные кражи.