Popularni Postovi

Izbor Urednika - 2019

Novi algoritam borbe protiv kriminala mogao bi predvidjeti ponovnu pojavu ilegalne aktivnosti

Anonim

Novi algoritam razvijen od strane Sveučilišta Surrey i Georgia Tech mogao bi policijski odjeli pružiti nadmoć u borbi protiv kriminala zahvaljujući svojoj sposobnosti da brzo obradi podatke u stvarnom vremenu i predvidi gdje se ilegalna aktivnost može ponoviti.

oglas


Policijske uprave širom svijeta suočavaju se sa sve većim pritiscima na njihove resurse, stvarnost koja potiče rast prediktivnog softvera za policiranje koji pomaže vlasti da donose odluke o tome gdje se trebaju usredotočiti svoje napore. Jedna od najpopularnijih metoda je prilagoditi model epidemijske vrste sekvence (ETAS) na podatke o urbanim zločinima - pristup temeljen na grid mapama koji je mogao predvidjeti dva puta više zločina kao i jedan posvećeni analitičar.

U radu objavljenom računalnom statistikom i analizom podataka, istraživači iz Surrey i Georgia, Atlanta, detaljno su opisali novi pristup sličan onome koji se koristi u vremenskim prognozama i Apollo svemirskim misijama, koja nadopunjuje ETAS. Istraživači su mogli koristiti ovaj pristup kako bi razvili novi algoritam - Ansambl Poisson Kalman Filter (EnPKF) - koji je u stanju kombinirati podatke u stvarnom vremenu urbanog kriminala i ETAS model. EnPKF je u mogućnosti pružiti prognoze u stvarnom vremenu za stopu kriminala i dati naznaka koliko bi vjerojatno zločin mogao ponoviti u određenom području. Algoritam također može dati policijskim odjelima prijedloge o tome gdje se mogu pojaviti kratkoročni vrućini kriminala i koje su dodatne resurse potrebne za rješavanje takvog porasta.

Matematičari su testirali svoj algoritam prema podacima o više od 1000 nasilnih zločina u gradu u Los Angelesu od 1999. do 2002. godine - skup podataka koji sadrži 33 poznate bande.

Istraživači vjeruju da algoritam ima širok raspon mogućih primjena jer EnPKF može napraviti prognoze pomoću modela koji nisu ETAS. Smatra se da se EnPKF može koristiti za praćenje kašnjenja vlakova, potresa nakon potresa i čak osiguranja u subsaharskoj Africi.

Dr. David Lloyd sa Sveučilišta Surrey's Department of Mathematics rekao je: "Oprezno smo uzbuđeni zbog ansambla Poisson Kalman Filter, pristup koji nam daje uvid u to kada se može predvidjeti zločin, te nam je pokazao važnost korištenja real- vremenskim podacima kako bi cjelokupni sustav bio jači. Već smo na putu za jačanje algoritma i događaj je testiran protiv podataka iz Chicaga.

"Važno je zapamtiti da su EnPKF, i algoritmi slični ovome, alati koji služe pomoći našoj policiji koji naporno radi na održavanju naših zajednica, a njihova će upotreba u konačnici biti određena potrebama pojedinih odjela."

oglas



Izvor priče:

Materijali koje pruža University of Surrey . Napomena: Sadržaj se može uređivati ​​za stil i duljinu.


Referenca dnevnika :

  1. N. Santitissadeekorn, MB Short, DJB Lloyd. Sekvencijalna asimilacija podataka za 1D samouvjereni proces s primjenom podataka o urbanom kriminalu . Računalna statistika i analiza podataka, 2018; DOI: 10.1016 / j.csda.2018.06.014