Explorando a Relação entre a Malha Viária e o Roubo de Veículos em São Paulo

• Processo: 24/07478-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Luis Gustavo Nonato
• Beneficiário: Raissa Rosa dos Santos Januário
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/09091-8 - Criminalidade, insegurança e legitimidade: uma abordagem transdisciplinar, AP.ESCIENCE.TEM
• Assunto(s): Criminalidade Inteligência artificial explicável Ciência de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Criminalidade | Inteligência Artificial Explicável | Rede Neurais em Grafos | roubo de veículos | Ciência de Dados

Resumo

Nos últimos anos, os estudos em criminologia têm cada vez mais considerado a infraestrutura urbana como um fator crucial que pode influenciar a ocorrência de crimes. No entanto, poucos se especializaram na análise da malha viária como possível fator determinante para incidência dessas ocorrências em certas localidades. Nesse contexto, este projeto visa apresentar uma abordagem computacional para análise da influência da malha viária nos roubos de veículos na cidade de São Paulo - SP, Brasil. Propõe-se a utilização de algoritmos matemático computacionais para cálculo dos pontos quentes, no qual a discretização espacial é baseada em rede de ruas, onde iremos empregar kernels definidos em grafos (derivados de cadeias de Markov) no cálculo de pontos quentes. O estudo de uma possível relação entre os pontos quentes de roubo de veículos e a organização da malha viária será feita via uma combinação de redes neurais em grafos e métodos de Inteligência Artificial Explicável (Explainable Artificial Intelligence - XAI).