Mail.ruПочтаМой МирОдноклассникиИгрыЗнакомстваНовостиПоискСмотриComboВсе проекты
8
Цена по запросу
20
Цена по запросу
Спецпредложения
27 декабря 2018, Источник: N + 1

Компьютер предскажет следующую цель серийного домушника с точностью до квартала

Американские разработчики создали алгоритм, который предсказывает, где серийный грабитель совершит следующий взлом.

Американские разработчики создали алгоритм, который предсказывает, в каком месте серийный преступник совершит следующий взлом, причем эффективнее всего программа работает, если район предсказания соответствует по размерам небольшому городскому кварталу. Компьютер учитывает индивидуальные предпочтения преступника и определяет присущие ему закономерности, сообщается в препринте, опубликованном на arXiv.org.

ElisaRiva/CC0

В прошлом году британская полиция начала использовать программу, которая позволяет определять, где с наибольшей вероятностью произойдет следующее преступление. Ключевая особенность алгоритма заключается в том, что с помощью данных о времени, типе и месте преступления, а также о криминальной обстановке в целом, он создает карту, на которой показаны районы, где преступность наиболее вероятна. Однако, в то время как технология хорошо подходит для определения места следующего правонарушения (как сообщает The Independent, компьютер имеет в 10 раз больше шансов предсказать район будущего преступления, чем случайное патрулирование), она не различает отдельных преступников и не подходит для работы с серийными преступлениями.

Новая модель машинного обучения, которую разработали Юйни Ли (Yunyi Li) и Тон Ван (Tong Wang) из Университета Айовы, решает эту проблему. Алгоритм Next Hit Predictor состоит из двух основных компонентов: один учитывает так называемый фоновый риск (background risk), который представлен в виде среднего уровня преступности в районе в течение длительного периода времени, а второй — спровоцированный риск (triggered risk), который связан с прошлыми деяниями определенного преступника, а точнее с его «излюбленным» типом мест.

Согласно криминальной теории Джанет Варрен, преступник склонен выбирать схожую обстановку, так как она ему кажется знакомой. Именно это позволяет ученым определять присущие вору паттерны.

Для своей работы исследователи собрали данные о 4,9 тысячах взломов, произошедших в Кэмбридже, штат Массачусетс, между 1997 и 2006 годом. Из них 682 случая были связаны с серийными преступлениями (всего было 55 «цепочек»). Разработчики использовали полученную информацию для тренировки алгоритма, оставив последнее преступление в каждой серии для проверки модели.

В ходе теста программа генерировала карту, на которой каждой ячейке присваивалось значение в соответствии с уровнем риска (от низкого к высокому). Проверка Next Hit Predictor и сравнение ее с другими, более простыми моделями показали, что она «демонстрировала неизменно хорошие результаты» на разных картах — стоит отметить, что авторы не сообщают точной информации об эффективности работы алгоритма, поэтому точность предсказания оценить не представляется возможным. Самого лучшего показателя, по словам разработчиков, удалось добиться, когда размер каждой клетки соответствовал квадрату 70 на 70 метров — это примерно соответствует размеру городского квартала.

С развитием технологий машинного обучения компьютер стал все чаще использоваться правоохранительными органами для борьбы с преступностью.

Так, в московском метро работает система распознавания лиц, которая уже помогла распознать и задержать, как минимум, 42 человека.

В Китае похожий алгоритм внедрен в умные очки, которые использует железнодорожная полиция округа Чжэнчжоу.

Кристина Уласович.

Читайте также
Спецпредложения
Новости партнера
Недавний старт продаж
3
ЖК «Мята», ул. Магистральная 1-я, д.25
2 июля 2020
Ипотека
ФЗ 214
Старт продаж
Отделка
от 5 296 915 Р
Монолитный дом бизнес-класса высотой в 22 этажа будет построен по индивидуальному архитектурному проекту и находится в одном из самых динамичных районов столицы. Мы...
1-комн. от 5 296 915 Р
2-комн. от 7 577 010 Р
ЗастройщикМИЦ ГКСдача ГКIV квартал 2022
Полежаевская, 10 мин. пешком
8
Мкрн «Домашний», ул. Донецкая
8 июля 2020
Ипотека
ФЗ 214
Старт продаж
Мат. капитал
от 6 367 020 Р
Новый микрорайон «Домашний» — проект крупномасштабной застройки на берегу Москвы-реки. Проект станет самой современной и благоустроенной частью сложившегося района....
1-комн. от 6 367 020 Р
2-комн. от 8 508 596 Р
3-комн. от 11 086 884 Р
ЗастройщикОАО "Мосстройснаб"Сдача ГКIII Квартал 2021
Марьино, 4 мин. транспортом
25
ЖК «Фили Сити», проезд Багратионовский, д.влд5
2 июля 2020
Ипотека
ФЗ 214
Старт продаж
Отделка
от 12 500 000 Р
Корпуса ADM - ANDANTE и ADAGIO – выдержаны в природных оттенках, с обширными зелеными зонами на территории и крыше первого этажа. Концепция Speech отсылает к...
1-комн. от 12 500 000 Р
ЗастройщикMR GroupСдача ГКII квартал 2020 года
Фили, 6 мин. пешком
15
ЖК «Донской квартал», пер. Духовской, д.влд17А
2 июля 2020
Ипотека
ФЗ 214
Старт продаж
Отделка
от 5 252 681 Р
ЖК расположен в 11 минутах ходьбы от метро «Тульская», в районе с развитой инфраструктурой и транспортной доступностью. В непосредственной близости находятся живописный...
1-комн. от 5 252 681 Р
2-комн. от 7 985 944 Р
3-комн. от 12 483 963 Р
4+ комн. от 26 145 000 Р
ЗастройщикСтрана-ДевелопментСдача ГКIII квартал 2021
Тульская, 10 мин. пешком