Нейросеть делит город на одинаковые квадраты со стороной примерно 300 метров, анализирует время и место отдельных преступлений и выявляет закономерности для прогнозирования. Алгоритм протестировали в Чикаго, Атланте, Остине, Лос-Анджелесе и других крупных городах США.

Исследовательская группа изучила реакцию и действия полиции на преступления в различных частях города, проанализировав число арестов после соответствующих инцидентов и сравнив эти показатели среди районов с разным социально-экономическим статусом.

Ученые заметили, что повышения уровня преступности в более богатых районах приводит к большему числу арестов в них, в то время как количество арестов в неблагополучных районах сокращается. При этом сходное повышение числа преступлений в бедных районах не приводит к ожидаемому повышению числа арестов там, что свидетельствует о предвзятости в реакции полиции.

Что еще известно:

«Мы создали цифрового двойника городской среды. Если вы предоставите ему данные о том, что произошло в прошлом, он расскажет вам, что произойдет в будущем», — сказал соавтор разработки Ивану Чаттопадхьяй.

Алгоритм можно использовать как инструмент моделирования, чтобы увидеть, что произойдет, если преступность возрастет в одном районе города или усилится правоприменение в другом, объяснил он. По его словам, если использовать все эти переменные, можно увидеть, как системы развиваются в ответ.

Ученые не рекомендуют использовать алгоритм напрямую — усиливать патрулирование в местах будущих преступлений. Из-за это изменятся условия моделирования, и предсказания станут не такими точными. Вместо этого ученые предлагают добавить алгоритм в набор инструментов городской политики и полицейских стратегий для борьбы с преступностью.

Следить за событиями удобно в нашем новостном телеграм-канале. Присоединяйтесь