Policia 2.0 la inteligencia artificial para detectar denuncias falsas

Hoy desde I am Jarvis os mostramos como la policía europea está aplicando en las denuncias procesos de inteligencia artificial para detectar de manera efectiva aquellas que son falsas.

El proyecto financiado con fondos de la Unión Europea VALCRI ha desarrollado varios ensayos en los que se emplearon tres años de datos anónimos sobre delitos que abarcaron cerca de 6,5 millones de registros ejecutando un análisis de la escena del delito escaneando en cuestión de segundos millones de fuentes de información de distintos formatos, como registros, interrogatorios e imágenes.

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El sistema detecta patrones sospechosos y reconstruye escenas para sacar a relucir líneas de investigación prometedoras y presentar los hallazgos a los analistas en pantallas táctiles interactivas.

Esta metodología elimina las tareas más laboriosas y lentas para los analistas y así dejarles tiempo para investigar y preparar casos con mayor velocidad y precisión. Es más, se espera que el sistema sea capaz de identificar conexiones que podrían pasar desapercibidas a los humanos debido a errores o sesgos.

El sistema es completamente transparente y es posible analizar cada uno de los pasos dados en su razonamiento permitiendo de esta manera supervisar las principales conclusiones del proceso y los motivos para llegar a las mismas.

Un algoritmo avanzado permite que el sistema establezca relaciones conceptuales mejores e integra capacidades de aprendizaje automático, lo que supone que sus capacidades analíticas mejoran al aumentarse sus bases de datos y exponerlo a nuevos perfiles delictivos.

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Los resultados analíticos presentados en las pantallas táctiles muestran tres zonas que permiten interactuar con los datos disponibles, el análisis informático de los datos (que puede incluir datos importados) y las conclusiones resultantes generadas a partir de los indicios obtenidos.

Al permitir modificar y organizar los datos seleccionándolos y arrastrándolos a distintos puntos de la pantalla, el proceso es más intuitivo que otras fuentes tradicionalmente más estáticas, como las listas. De este modo, el sistema fomenta la resolución de problemas y la extracción de sentido de un modo más imaginativo, creativo e informativo. Además, las investigaciones pueden presentarse en distintos formatos visuales como mapas o gráficos.

VALCRI aprovecha los progresos alcanzados gracias a su motor de inteligencia artificial y los combina con análisis visual para lograr una interacción analítica entre los datos en tiempo real. El sistema también se sirve de software de reconocimiento facial para detectar e identificar a personas concretas a partir de fuentes como las cámaras de circuito cerrado de televisión.

En caso de la policía española lo emplea por medio de su software VeriPol, el cual promete una eficiencia de más de un 80 por ciento a la hora de identificar entre una reclamación de seguro falsa de una verdadera.

Junto al Aprendizaje Profundo, la IA permite identificar falsas afirmaciones para evitar que la policía pierda su tiempo. Lo más curioso de todo es que palabras como iPhone y Samsung alertarán al sistema de una posible denuncia falsa, mientras que bicicleta o collar están relacionados con delitos verdaderos.

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VeriPol se basa en parte en procesamiento del lenguaje natural, una rama de la Inteligencia Artificial que ayuda a los ordenadores a entender, interpretar y manipular el lenguaje humano. Utiliza algoritmos para identificar y cuantificar varias características en el texto, como adjetivos, acrónimos, verbos, sustantivos, signos de puntuación y números y cifras. Los informes policiales históricos que se sabían que eran falsos se han alimentado a través de VeriPol para que pueda codificar cada uno y comenzar a “aprender” los patrones específicos.

Un estudio piloto en Murcia y Málaga en junio de 2017 encontró que, una vez que VeriPol identificó un informe con una alta probabilidad de ser falso, el 83% de estos casos se cerraron después de que los reclamantes se enfrentaran a más interrogatorios. En total, se detectaron 64 falsas denuncias en una semana.

Publicado por: Daniel Bermúdez

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