Inteligencia artificial ayuda a la policía a determinar si un reporte de robo es verdadero o falso

Científicos en computación pertenecientes a la Universidad de Cardiff en el Reino Unido y a la Universidad Carlos III de Madrid, desarrollaron una herramienta que ayuda a la policía a determinar si un reporte sobre robo es verdadero o falso.

La herramienta se llama VeriPol y se basa en inteligencia artificial.  El algoritmo de aprendizaje de máquina de VeriPol fue entrenado con más de 1.000 reportes de robo registrados en al Policía Nacional de España y entre esos reportes se encuentran varios que fueron determinados como falsos.

Luego en las pruebas y más precisamente en una de las pruebas piloto realizada en Junio del año pasado en las ciudades de Málaga y Murcia, si bien la herramienta no terminó siendo un 100% efectiva, fue mucho mejor de lo esperado.  De todos los reportes considerados por VeriPol con altas posibilidades de ser falsos, el 83% fue realmente falso luego de que la policía comenzó a indagar un poco más profundamente a los que reportaron los robos.



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En total se detectaron 64 reportes falsos en solo una semana. Históricamente  alrededor de 12 reportes falsos son detectados por la policía en una semana de Junio en Málaga y alrededor del 3 en Murcia, por lo que esta herramienta terminó siendo muchísimo más efectiva.

VeriPol trabaja identificando varias características en un reporte y entre ellas identifica verbos, adjetivos y signos de puntuación en el texto, para luego compararlo con patrones de reportes falsos.  Una característica de los reportes falsos es que tienden a ser cortos y en lugar de estar enfocados en el robo, se enfocan más en el objeto robado.

Como dije anteriormente, esta herramienta no es un 100% efectiva y puede cometer errores, los cuales pueden ser resueltos por una investigación más profunda.

Fuente | journal Knowledge-Based Systems
Vía | Quartz

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