{"id":7179,"date":"2020-08-03T11:02:47","date_gmt":"2020-08-03T14:02:47","guid":{"rendered":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/?p=7179"},"modified":"2020-08-03T11:02:50","modified_gmt":"2020-08-03T14:02:50","slug":"inteligencia-artificial-preve-ocorrencia-de-crimes-em-areas-urbanas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/index.php\/2020\/08\/03\/inteligencia-artificial-preve-ocorrencia-de-crimes-em-areas-urbanas\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial prev\u00ea ocorr\u00eancia de crimes em \u00e1reas urbanas"},"content":{"rendered":"\n
Pesquisadores brasileiros desenvolvem sistema que identifica \u00e1reas que merecem maior aten\u00e7\u00e3o dos agentes de seguran\u00e7a p\u00fablica<\/em><\/h6>\n\n\n\n

Na regi\u00e3o central da cidade de S\u00e3o Paulo h\u00e1 1.522 esquinas com maior probabilidade de ocorr\u00eancia de assalto a transeuntes, al\u00e9m de outros pontos com alto risco de furtos e roubos de ve\u00edculos ou de carga. Juntos, esses locais s\u00e3o respons\u00e1veis por quase metade dos registros desses tipos de crimes no centro da capital paulista.
A identifica\u00e7\u00e3o dessas regi\u00f5es na cidade, que devem merecer maior aten\u00e7\u00e3o dos agentes de seguran\u00e7a p\u00fablica, tem sido feita por meio de ferramentas baseadas em ci\u00eancias de dados e intelig\u00eancia artificial, desenvolvidas nos \u00faltimos anos por pesquisadores vinculados ao Centro de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas Aplicadas \u00e0 Ind\u00fastria (CeMEAI) \u2013 um dos Centros de Pesquisa, Inova\u00e7\u00e3o e Difus\u00e3o (CEPIDs) financiados pela Fapesp.
As ferramentas computacionais despertaram o interesse de \u00f3rg\u00e3os e secretarias de seguran\u00e7a p\u00fablica de cidades como S\u00e3o Carlos, no interior paulista, afirma Lu\u00eds Gustavo Nonato, pesquisador respons\u00e1vel pelo projeto.
\u201cO objetivo \u00e9 que essas ferramentas possam ajudar esses \u00f3rg\u00e3os a predizer regi\u00f5es das cidades com maior probabilidade de ocorr\u00eancia de crimes, visando a implementa\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00f5es preventivas\u201d, diz Nonato.
Uma das linhas de pesquisa do CeMEAI, sediado no Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o da Universidade de S\u00e3o Paulo (ICMC-USP), campus de S\u00e3o Carlos, \u00e9 a aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de ci\u00eancia de dados para compreender o impacto de fatores como a infraestrutura urbana, o fluxo de pessoas e at\u00e9 mesmo o clima em problemas como, por exemplo, o da criminalidade.
Para realizar os estudos, s\u00e3o empregadas ferramentas da \u00e1rea de computa\u00e7\u00e3o, matem\u00e1tica e estat\u00edstica, mesclando t\u00e9cnicas de ci\u00eancia de dados e de intelig\u00eancia artificial, em especial, de aprendizado de m\u00e1quina.
Os resultados dessas an\u00e1lises complexas s\u00e3o apresentados por meio de plataformas de visualiza\u00e7\u00e3o computacional, de modo a facilitar a intera\u00e7\u00e3o dos gestores p\u00fablicos com os dados disponibilizados.
\u201cA ideia \u00e9 ajudar os gestores a entender como esses fatores se correlacionam com ocorr\u00eancias criminais, por exemplo, para auxiliar na cria\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas p\u00fablicas de baixo custo e com grande impacto econ\u00f4mico e social nas cidades\u201d, diz Nonato.<\/p>\n\n\n\n

Criminalidade no entorno de escolas<\/h4>\n\n\n\n

O projeto foi iniciado em 2015 por meio de uma colabora\u00e7\u00e3o com o N\u00facleo de Estudos da Viol\u00eancia (NEV), outro CEPID financiado pela Fapesp.
No \u00e2mbito dessa parceria, os pesquisadores do CeMEAI puderam ter acesso a uma grande quantidade de dados sobres crimes na cidade de S\u00e3o Paulo reunidos pelo NEV e empregar ferramentas de ci\u00eancia de dados e intelig\u00eancia artificial para identificar padr\u00f5es de criminalidade e suas rela\u00e7\u00f5es com vari\u00e1veis externas associadas \u00e0 infraestrutura urbana.
A primeira ferramenta desenvolvida por meio da parceria foi o CrimAnalyzer \u2013 uma plataforma que possibilita identificar padr\u00f5es de criminalidade ao longo do tempo em regi\u00f5es da cidade e, dessa forma, verificar quais s\u00e3o os mais prevalentes em termos quantitativos, por exemplo.
Por meio da plataforma, os pesquisadores realizaram estudo para avaliar a rela\u00e7\u00e3o entre a criminalidade e a infraestrutura no entorno de escolas p\u00fablicas na cidade de S\u00e3o Paulo. Reuniram dados de indicadores socioecon\u00f4micos, informa\u00e7\u00f5es sobre a infraestrutura urbana, como pontos de \u00f4nibus e bares, al\u00e9m do fluxo de pessoas e hist\u00f3rico de crimes, como assalto a pedestres, de estabelecimentos comerciais e roubo de carros, durante o dia, \u00e0 tarde, \u00e0 noite e de madrugada, em um raio de 200 metros no entorno de seis mil escolas p\u00fablicas em S\u00e3o Paulo.
Constataram que as escolas localizadas em regi\u00f5es da cidade com melhores indicadores socioecon\u00f4micos e cercadas por um grande n\u00famero de pontos de \u00f4nibus tendem a apresentar um maior n\u00famero de crimes, principalmente roubo de carros e assalto a transeuntes \u2013 este \u00faltimo concentrado no per\u00edodo da tarde.
O intenso fluxo de pessoas devido ao grande n\u00famero de pontos de \u00f4nibus pode ser o fator a explicar o volume de assaltos de pedestres, diz Nonato. \u201cExiste uma forte correla\u00e7\u00e3o entre pontos de \u00f4nibus e crimes no entorno dessas escolas\u201d, afirma o pesquisador. \u201cIsso mostra a efetividade dessa metodologia de ci\u00eancias de dados para revelar padr\u00f5es\u201d, avalia Nonato.
Resultado de uma colabora\u00e7\u00e3o, al\u00e9m do NEV-USP, com a Escola de Matem\u00e1tica Aplicada da Funda\u00e7\u00e3o Get\u00falio Vargas (FGV), as universidades federais do Esp\u00edrito Santo (Ufes) e de Alagoas (Ufal) e a New York University, dos Estados Unidos, o projeto est\u00e1 sendo implementado em S\u00e3o Carlos por meio de conv\u00eanio da Secretaria de Seguran\u00e7a P\u00fablica da Prefeitura Municipal com o ICMC\/USP para utilizar as ferramentas.
\u201cA prefeitura de S\u00e3o Carlos tem viabilizado o acesso a diversos dados, possibilitando um grande avan\u00e7o no projeto\u201d, diz Nonato.<\/p>\n\n\n\n

S\u00e9ries temporais<\/h4>\n\n\n\n

Uma das limita\u00e7\u00f5es do CrimAnalyzer \u00e9 que os dados dos crimes estavam agregados por setor censit\u00e1rio \u2013 unidade territorial estabelecida para fins de controle cadastral, formada por \u00e1rea cont\u00ednua e situada em um \u00fanico quadro urbano ou rural. Essa forma de apresenta\u00e7\u00e3o de dados prejudicava a captura de padr\u00f5es de criminalidade.
Em raz\u00e3o dos resultados alcan\u00e7ados com o projeto, os pesquisadores come\u00e7aram a ter acesso a dados georreferenciados sobre crimes na cidade de S\u00e3o Paulo e desenvolveram uma nova ferramenta, batizada de Mirante.
\u201cO acesso aos dados georreferenciados fez uma diferen\u00e7a enorme no poder de an\u00e1lise e tamb\u00e9m na forma como passamos a apresentar e obter os padr\u00f5es de criminalidade\u201d, afirma Nonato.
Por meio de tratamentos estat\u00edsticos, a plataforma faz o geoprocessamento em mapas de rua e, dessa forma, permite avaliar mudan\u00e7as no padr\u00e3o de criminalidade em locais da cidade ao longo do tempo.
Ao analisar uma esquina em S\u00e3o Paulo que em 2010 n\u00e3o registrava roubos de ve\u00edculos e que, a partir de 2017, come\u00e7ou a registrar, os pesquisadores observaram que um dos fatores que contribu\u00edram para essa mudan\u00e7a foi a altera\u00e7\u00e3o no lado da via liberada para estacionamento.
Antes de 2010 era proibido estacionar no lado da via de m\u00e3o dupla que d\u00e1 acesso a uma avenida principal com liga\u00e7\u00e3o a uma via marginal. Com a libera\u00e7\u00e3o para estacionamento, aumentou o roubo de carros na regi\u00e3o.
\u201cIsso pode ter facilitado aos criminosos roubar carros e sair rapidamente para a marginal, enquanto anteriormente eles teriam que dar uma volta dentro do bairro para poder ter acesso \u00e0 marginal\u201d, explica Nonato.<\/p>\n\n\n\n

Padr\u00f5es de criminalidade<\/h4>\n\n\n\n

Ao come\u00e7ar a aplicar a ferramenta, perceberam que ela n\u00e3o permitia identificar regi\u00f5es da cidade com padr\u00f5es semelhantes de criminalidade.
Desenvolveram ent\u00e3o uma metodologia que permite comparar s\u00e9ries temporais de crimes em diferentes regi\u00f5es da cidade. O modelo matem\u00e1tico e estat\u00edstico indicou que em um conjunto de 20 mil esquinas com maior registro de assaltos a pedestres no centro de S\u00e3o Paulo, 1.535 (7,65%) concentram quase a metade dessas ocorr\u00eancias.
Utilizando t\u00e9cnicas de deep learning \u2013 tecnologia de aprendizado de m\u00e1quina que propicia o reconhecimento de padr\u00f5es \u2013, eles tamb\u00e9m criaram uma ferramenta que permite agrupar regi\u00f5es da cidade que apresentam s\u00e9ries temporais de crimes semelhantes e, dessa forma, identificar padr\u00f5es e eventuais mudan\u00e7as.
Essa ferramenta permitiu observar que, entre as esquinas na cidade de S\u00e3o Paulo onde n\u00e3o havia registros de crimes at\u00e9 2012, uma delas come\u00e7ou a ter ocorr\u00eancias a partir de 2017. As an\u00e1lises indicaram que, at\u00e9 2012, a infraestrutura urbana dessa regi\u00e3o era bem preservada e que, a partir de 2017, o local ficou completamente abandonado.
Noutro conjunto de esquinas com alta criminalidade, foi identificada uma que come\u00e7ou a ter redu\u00e7\u00e3o de crimes a partir de 2017, quando seu entorno ganhou a filial de uma rede de drogarias. \u201cIsso pode ter sido uma das causas para a redu\u00e7\u00e3o de crimes\u201d, diz Nonato.
A meta, agora, \u00e9 desenvolver ferramentas que possibilitem predizer a probabilidade de ocorr\u00eancias de crimes em regi\u00f5es da cidade com base na identifica\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de padr\u00f5es espa\u00e7o-temporais.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: Revista Galileu<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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