Prevedere le intenzioni di un criminale può in molti casi evitare che un crimine abbia luogo o per lo meno limitarne le conseguenze. Un nuovo algoritmo basato sull’Intelligenza Artificiale è in grado di prevedere un crimine almeno una settimana prima con una precisione del 90%.
I ricercatori dell’Università di Chicago hanno creato il modello utilizzando i dati storici sulla criminalità per prevedere eventi futuri all’interno di aree specifiche. Questa nuova tecnologia è stata presentata in otto grandi città degli Stati Uniti, tra cui Chicago, Los Angeles e Filadelfia. “Abbiamo creato un gemello digitale degli ambienti urbani. Se gli fornisci i dati di ciò che è accaduto in passato, ti dirà cosa accadrà in futuro. Non è magico, ci sono dei limiti, ma l’abbiamo convalidato e funziona davvero bene”, spiega il professor Ishanu Chattopadhyay dell’Università di Chicago.
Lo strumento ideato da questo gruppo di ricercatori ricorda le previsioni del crimine fatte nel film di fantascienza del 2002 Minority Report, che a sua volta era basato sul racconto dello stesso del 1956 di Philip K. Dick. Una tecnologia simile basata sull’intelligenza artificiale viene già utilizzata in Giappone per informare le rotte dei cittadini in alcuni comuni dove è statisticamente più probabile che i crimini si verifichino in determinate aree in momenti particolari.
Prevedere i crimini una settimana prima: il nuovo algoritmo con Intelligenza Artificiale realizzato a Chicago
Diverse varianti di questa tecnologia si sono rivelate controverse. Ad esempio, è il caso del modello sui rischi di criminalità e vittimizzazione implementato dal dipartimento di polizia di Chicago nel 2012 ritenuto difettoso a causa dell’uso di dati storicamente distorti. Questi dati si basavano anche su un approccio sismico, per cui la criminalità è descritta come tipica in “punti caldi” che si diffondono nelle aree circostanti. Al contrario, i ricercatori di questo studio più recente hanno incorporato il complesso sistema sociale delle città, nonché la relazione tra la criminalità e gli effetti delle forze dell’ordine.
“I modelli a volte ignorano la topologia naturale della città”, afferma Max Palevskym, professore di sociologia all’Università di Chicago, coinvolto nella ricerca. “Le reti di trasporto rispettano strade, vie, treni e autobus. Le reti di comunicazione rispettano aree con un background socioeconomico simile. Il nostro modello consente la scoperta di queste connessioni”. Lo studio che descrive nel dettaglio la ricerca è stato pubblicato sulla rivista scientifica Nature Human Behaviour.
