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Inteligencia artificial ayudaría a anticiparse a los crímenes en Bogotá

Modelos basados en la técnica conocida como machine learning, o aprendizaje de máquinas, permitirían predecir la posible ocurrencia de eventos delincuenciales en la capital del país.

Bogotá D. C., 22 de abril de 2019Agencia de Noticias UN-

El proyecto busca construir modelos basados en inteligencia artificial para predecir eventos delincuenciales en Bogotá. Fotos: Agencia de Noticias - Unimedios

La iniciativa tiene una financiación de cerca de 3.000 millones de pesos del Fondo Ciencia, Tecnología e Innovación. Foto: Creative Commons

Se busca construir modelos basados en inteligencia artificial y aprendizaje de máquina.

Uno de los retos del proyecto es superar el sesgo de las bases de datos que se usen.

Esta es una alianza entre la U.N., la Secretaría Distrital de Seguridad, Convivencia y Justicia y la empresa Quantil.

Esto se puede conseguir si se tienen datos suficientes sobre la configuración particular de acciones y actores que intervienen en los crímenes, debido a que los patrones emergen como relaciones entre conjuntos de datos, los cuales se analizarían con dicha técnica de inteligencia artificial.

De esa manera se busca construir, en 30 meses, modelos para describir cuatro problemáticas relacionadas con el crimen, la seguridad y la convivencia en Bogotá: los homicidios, los crímenes al patrimonio con uso de violencia, las lesiones personales y las dinámicas detrás de la percepción de seguridad que tiene la ciudadanía.

“La idea es construir un modelo de naturaleza predictiva para cada uno de esos componentes, es decir que nos permita anticiparnos a la ocurrencia: cuándo, dónde, quién y, eventualmente, por qué”, explica el profesor Francisco Gómez, del Departamento de Matemáticas de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.).

“En el supuesto que opera detrás de la ocurrencia de crímenes existe un patrón común que, mediante modelación matemática, hace posible que podamos dilucidarlo, verlo más claro”, señala.

“Por ejemplo se tienen datos que describen el tiempo y el lugar donde ocurre cierto evento criminal y se tiene un registro histórico que puede venir de la Policía, de denuncias de la ciudadanía o de reportes que se hagan en las redes sociales; las fuentes pueden ser diversas. A partir de esto se pueden utilizar técnicas de aprendizaje de máquina para caracterizar el patrón que subyace detrás de esos datos asociando cierta configuración”, detalla el docente.

Se trata de algo similar a lo que se hace con los correos electrónicos, en los que se analiza su contenido para clasificarlos como spam o no, pero en este caso a lo que se aspira es a tratar de construir una función matemática que diga si va a ocurrir un crimen o no.

Estas ideas son las que busca desarrollar el proyecto emprendido por la U.N., la Secretaría Distrital de Seguridad, Convivencia y Justicia y la empresa de matemática aplicada Quantil, en el que se contará con la financiación de uno 3.000 millones de pesos del Fondo de Ciencia, Tecnología e Innovación, del Sistema General de Regalías.

Según explica el profesor Gómez, el trabajo de modelación es la parte pequeña del proyecto: “lo que se debe hacer en la práctica es sentarse con las personas que conocen el problema y discutir con ellas qué datos son importantes, cuáles podríamos buscar, y cuando tengamos modelos, interpretar lo que nos muestren”, asegura.

Además, resalta que este no es un proyecto para construir métodos y modelos que serán usados inmediatamente por los decisores. Esta es una prueba de concepto para ver si lo que se consigue se puede adoptar en el país con las problemáticas y particularidades de las dinámicas sociales, culturales y económicas de Bogotá.

Superar los sesgos

Aunque se trata de un proyecto líder en Latinoamérica, desde hace algunos años se ha implementado desarrollos como este en países como EE. UU., donde se ha advertido sobre errores en aplicaciones de inteligencia artificial en las que se han introducido sesgos raciales y económicos en los procesos penales.

Los investigadores involucrados en el proyecto colombiano esperan enmendar esta situación. “Necesitamos ver qué tan sesgados están los datos de entrada, para lo cual se deben diseñar unos instrumentos y trabajar con las personas responsables de ellos”, explica el profesor Gómez.

Agrega que se deben diseñar mecanismos que corrijan el sesgo desde el punto de vista algorítmico de los métodos, además de contar con la participación de la sociedad civil en el proceso de interpretación de los resultados, pues es sobre esta que eventualmente se ejecutarán decisiones, por lo que también debe entender las consecuencias de una decisión sesgada.

(Por: fin/ALP/MLA/LOF
)
N.° 161

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