Our blog

14.11.2013 00:37 | Our blog

Как IBM создала «виртуального детектива» — и что из этого вышло

Source: computerra.ru
Tags big data, ibm, разведка
Департамент полиции округа Майами-Дейд во Флориде — это нечто большее, нежели обеспечение безопасности двух с половиной миллионов граждан. Это обеспечение безопасности больших денег. Ведь туристы, которые приезжают со всего мира насладиться красотами Флориды, её великолепными пляжами и тёплым климатом, желают находиться в полной безопасности.
Полиция просто обязана предоставить все возможные гарантии, если штат не желает потерять около $20 млрд, которые сыплются из карманов приезжих на благодатные берега Майами. Да, безопасность — критичный фактор для экономики этого региона. Вероятно, именно посему в этой сфере пытаются применять самые передовые инструменты борьбы с преступностью.




Обычной полицейской практики патрулирования районов, нанесения на карту потенциально неспокойных точек города и их последующих обходов, устной передачи практики новичкам явно недостаточно для действительно эффективной работы. Специализированная команда детективов под руководством Арнольда Палмера, работающая с особо опасными рецидивистами, дерзкими ограблениями и постоянно следящая за «горячими точками» города, пришла к выводу, что масштаб проблем требует нового решения.
Экономика города развивалась, количество туристов росло. Число преступников и преступлений — соответственно. А бюджет на ресурсы полиции при этом увеличивался гораздо более скромными темпами, а то и вовсе сокращался. Перед Палмером встала парадоксальная задача — усилить борьбу с уличной преступностью, невзирая на сокращение числа полицейских на улице.

Ситуация усугублялась ещё и разрывом опыта между поколениями. Старые кадры меняли должности или уходили на пенсию, молодые и многообещающие специалисты не успевали перенять у них практические навыки, что особенно сказывалось на нестандартных задачах — например, раскрытии случаев, где катастрофически не хватает свидетелей и улик.

Решено было подключить к делу отдел информационных технологий: в частности, команда связалась со специалистами IBM. Оказалось возможным использовать аналитику для поиска опасных мест, где с высокой вероятностью произойдёт преступление. Впрочем, этот вопрос как раз решался просто за счёт статистических данных о демографии районов, предыдущих происшествиях, экономических показателей и тому подобной информации. Однако полицейским этого было недостаточно. Следовало не просто прогнозировать время и место преступления — необходимо было также максимально сузить круг подозреваемых.
Создание рабочего прототипа «виртуального детектива» потребовало многомесячного сотрудничества полицейских и ИТ-специалистов. Нужно было определить критичные параметры вычисления виновных, построить общую модель и наложить на неё необходимые ограничения. Все базировалось на практике действующих детективов. Результатом стало программное обеспечение, которое действительно способно идентифицировать преступника, базируясь на знакомых паттернах уличных преступлений, и реально помочь детективу.

Теперь сообщения о преступлениях обрабатываются во фреймворке Smarter Cities, разработанном в IBM. Все ключевые детали преступления с самого начала расследования собираются детективами согласно стандартизированной схеме и передаются в модель Blue Palms. За счёт интеграции всех данных департамента о ранее раскрытых преступлениях в общем репозитории система идентифицирует ряд отличительных признаков и общих закономерностей.
Анализируя ещё не раскрытое преступление, алгоритм позволяет с высокой степенью точности выделить подозреваемых. Это даёт возможность следователям сосредоточить усилия на наиболее вероятном круге лиц.

Blue PALMS базируется на программном обеспечении IBM SPSS Modeler Server — аналитической платформе, позволяющей использовать возможности искусственного интеллекта для решения задач как частных лиц, так и предприятий. В неё входит ряд алгоритмов и методов, включающих анализ текста, объектов, управленческих решений и оптимизации. Платформа позволяет в реальном времени автоматизировать и оптимизировать решения, комбинируя прогнозы и правила и подвергая анализу даже неструктурированные данные из произвольной базы (например, как из реляционной БД, так и из простого текстового файла).

Blue PALMS не меняет существующих основ полицейской практики. Полицейские продолжают работать с человеческим фактором: разговаривают со свидетелями, потерпевшими, с общественностью. Однако вся эта информация поступает в общую базу, и каждый новый раскрытый случай делает более точными прогнозы будущих преступлений. По мере того как информация в репозитории достигала критической точки, на прогнозы Blue PALMS действительно стало можно опираться. Иногда надо просто всё записывать…

Site development SeaDesign O2