La inteligencia artificial atrapa a los delincuentes
La empresa rusa NTechLab se dedica a desarrollos en el campo de
El principal cliente de NTechLab es la aplicación de la leyórganos. En la primavera de 2019, con la ayuda de FindFace, la policía detuvo a 11 delincuentes en Tartaristán: el sistema comparó los rostros captados en la lente con la base de datos de las imágenes de los delincuentes. En la Copa Mundial de la FIFA en Rusia, FindFace ayudó a atrapar a más de 180 infractores, incluido el ladrón de la copa de patrocinio.
¿Cómo reconocer el rostro de un delincuente?
Startup china desarrolla tecnologíareconocimiento de rostros, voz y huellas dactilares, así como análisis de los movimientos y el comportamiento de las personas; la policía puede utilizarlo para predecir y prevenir posibles delitos.
A partir de 2017, la empresa ayudó a resolver más de 10 mil delitos.
¿Puedes confiar en un detector de mentiras?
Hoy en día existen muchas opciones de examen, lo que permite minimizar el factor humano. Por ejemplo, analizar rastros de ADN en la escena de un crimen. Pero no siempre se encuentran.
Érase una vez, los criminólogos depositaron sus esperanzas enpolígrafo. Registra una imagen compleja de reacciones corporales, como cambios en la conductividad eléctrica de la piel, la presión y los latidos del corazón. En teoría, si una persona miente, el cuerpo la delatará. En la práctica, todavía no ha sido posible encontrar pruebas de que exista un patrón de reacciones fisiológicas exclusivas del engaño.
Una persona sincera puede parecer un mentiroso si está muy nerviosa, y un pícaro puede estar tranquilo como un tanque, dando una leyenda reflexiva.
¿Qué puede decir la actividad cerebral?
En la década de 1960, los investigadores Robert Chapman yHenry Bragdon estudió a pacientes con trastornos neurológicos e hizo un descubrimiento. Descubrieron que el cerebro responde de manera diferente a estímulos visuales (imágenes) significativos e insignificantes. Y lo más importante es que esta reacción se puede rastrear mediante sensores EEG.
Si la imagen es significativa (por ejemplo, una cara familiar),Aproximadamente 300 milisegundos después de su demostración, aparece una desviación en la cinta: una «señal». A partir de este descubrimiento, hoy en día, por ejemplo, se pueden utilizar interfaces para aplicaciones «mental» comandos a la computadora.
Muchos años después, otros científicos, los neurocientíficosLawrence Farwell y su profesor Emmanuel Donchin de la Universidad de Illinois sugirieron que esta tecnología podría adaptarse a las necesidades de la policía y las agencias de inteligencia.
Farwell no se rindió. Realizó un experimento en el que a los empleados del FBI y a los voluntarios de un grupo de control se les presentaron palabras en una pantalla que sólo las personas de las agencias de inteligencia podían conocer.
Los resultados fueron impresionantes: en el 100% de los casos, la máquina indicó correctamente cuál de los participantes conocía las palabras y quién no. Además, logró lograr decisiones judiciales positivas, aunque de manera indirecta.
¿Cómo calcular con precisión la escena del crimen?
La empresa utiliza IA para predecirel lugar, la hora y el tipo de delito alegados. La tecnología PredPol fue desarrollada originalmente por el Departamento de Policía de Los Ángeles y la Universidad de UCLA y ahora está siendo desarrollada por Doctores en Matemáticas, Ciencias Forenses y Sociología en colaboración con oficiales de policía.
Un algoritmo desarrollado por PredPol analizasituación económica, tendencias sociales y comportamiento humano y compara la información con los datos sobre delitos. Calcula las áreas (con una precisión de 50 m²) y los intervalos de tiempo en los que es más probable que ocurra un delito.
La policía puede elegir el tipo de delito:por ejemplo, robo, vandalismo o vandalismo. El programa genera un mapa basado en Google Maps que muestra dónde es probable que ocurran los tipos de delitos seleccionados.
Robots de seguridad
Los robots de seguridad de Knightscope ayudan a la policía de EE. UU. A patrullar áreas potencialmente peligrosas: estacionamientos, grandes centros comerciales, vestíbulos de estadios deportivos.
Pueden reconocer rostros, leer matrículas y crear una imagen térmica. Gracias a esto, los robots de Knightscope pueden distinguir a un transeúnte ordinario de una persona sospechosa.
Encontrar criminales en la darknet
En agosto de 2015, agentes del orden canadienses ordenaron el desarrollo de un robot de búsqueda que explora las profundidades de la Deep Web. Busca ofertas de bienes y servicios ilegales.
La parte del software fue preparada por Mercur IT.Solutions, que ha colaborado con la policía anteriormente. También en Canadá, el 30 de agosto de 2016, una mujer fue detenida por comprar a través de Internet un elemento radiactivo mortal, el polonio-210.
Departamento de policía en una ciudad americanaBoston inició un nuevo programa a principios de enero de 2017 que recopila datos de la Deep Web y las redes sociales. Según el plan, el desarrollo del programa costará 1,4 millones de dólares.
dijo el comisionado Evans en una entrevista con Bostonradio que es “una herramienta esencial del estado de derecho que ayudará a mantener nuestros vecindarios libres de violencia y terrorismo, prevenir la trata de personas y proteger a los niños de los pedófilos”.
Los documentos obtenidos por el Boston Globe demostraron queel software mostrará a la policía la geolocalización de posibles infracciones en tiempo real. Anteriormente, la policía estadounidense ya cerró con éxito Silk Road, Silk Road 2, Black Market Reloaded y muchos otros mercados clandestinos.
¿Cómo utilizan la tecnología las fuerzas de seguridad rusas?
El Ministerio del Interior tiene previsto utilizar redes neuronales parainvestigando crímenes en serie y elaborando un "compuesto" basado en el ADN del violador. Técnicamente, esa posibilidad ya existe, pero en Rusia todavía hay una base de datos genómica insuficiente para el análisis.
El ministerio tiene la intención de utilizar activamente la inteligencia artificial en su trabajo, a saber:
- en software, que debería detectar automáticamente signos de delitos en serie (interconectados);
- en software que permitirádeterminar los signos anatómicos externos de los delincuentes (color de ojos y cabello, forma de la cara y la cabeza) basándose en biomaterial obtenido de la escena del crimen, por ejemplo, rastros de sangre.
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