Hitachi predice el crimen gracias al Big Data

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De las nuevas tecnologías que se están viendo muy impulsadas en los últimos tiempos, hay dos sin duda que resultan muy esperanzadoras como motor de cambio en nuestras sociedades. Se trata del Big Data, o el análisis de datos masivos, que junto con la inteligencia artificial y el “machine learning” son capaces de hacer realidad logros que hace poco nos parecían de ciencia ficción. Y algo así es lo que presume haber conseguido Hitachi, que como en la película Minority Report, es capaz de predecir dónde y cuándo se va a producir un crimen apoyándose en este Big Data y la información de todo tipo de fuentes, desde cámaras en las calles, teléfonos móviles, sensores de detección de armas, etc., que se cruzan con multitud de otras fuentes como mensajes en redes sociales, información sobre el tiempo o información sobre los transportes públicos. El sistema de Hitachi se llama Visualization Predictive Crime Analytics (PCA) o “análisis predictivo del crimen”, está basado en en la plataforma de inteligencia artificial del fabricante, y se está probando ya en distintas ciudades de EEUU a modo de test “ciego” en el que se compararán sus resultados con los sucesos que se den en realidad para después valorar si se pone en “producción” como sistema de ayuda a las autoridades.

Hitachi prediccion crimen 2

El sistema forma parte de la llamada Hitachi Visualization Suite 4.5, un sistema híbrido basado en la nube que integra activos de vídeo y datos de sistemas de seguridad pública, como centralitas de urgencias automatizadas, lectores de matrículas, sensores de armas, etc., en tiempo real y los muestra en un mapa para permitir a las fuerzas de seguridad mejorar sus capacidades de investigación.

Hitachi prediccion crimen 3

Según sus creadores, la diferencia del sistema es que, al contrario que los investigadores humanos que basan sus predicciones en su experiencia o patrones definidos o conocidos, el análisis predictivo del crimen de Hitachi no tiene ningún patrón predefinido sino que va cruzando datos para ir encontrando correlaciones o anomalías. Así, los investigadores humanos no definen que variables son importantes o no a priori, sino que es el sistema el que se encarga de ello. Por supuesto, uno de los datos que resultan clave de este análisis son los que provienen de redes sociales como Twitter ya que pueden aumentar la precisión de las predicciones hasta en un 15 por cien y el sistema no sólo es capaz de entender el lenguaje natural o las palabras de la jerga callejera sino que es capaz de descubrir palabras o frases que que se usan de manera anormal, o que se empiezan a usar de manera frecuente y con cierta proximidad, lo que podría tener una mayor importancia.

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Periodista especializado con 18 años de experiencia en el sector de tecnología. Director y creador de publicaciones especializadas en tecnología como Macworld, iPhoneWorld e IDG Techstyle, concepto y desarrollo de medios web como Tecnopasión dentro de Marca.com o el portal de tecnología Tecnoaffinity.com, después integrado en OK Diario. Amplios conocimientos del mercado de tecnología, tanto en el plano profesional y de empresas como en el mercado de consumo, y con especial énfasis en el mercado Apple. Cubriendo noticias y eventos de tecnología a nivel nacional e internacional desde 1996.

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