Resumo
Agências de segurança brasileiras têm deficiências tecnológicas em ferramentas estado da tarde na extração de conhecimento em bases de dados massivas. As poucas agências de segurança que possuem acesso a tecnologias recentes, as utilizam principalmente em vigilância, ao invés de resolver tarefas complexas analíticas que ajudam a planejar políticas de prevenção à criminalidade. A tecnologia usada nessas poucas cidades brasileiras, somente detectam situações de crime em tempo real ao invés de extrair conhecimento de bases de dados massivas para direcionar diretrizes gerais na prevenção de crimes. Vale mencionar que vigilância, patrulhamento e repressão são políticas usadas há muito tempo pela polícia com resultados efetivos em termos de redução de crimes, mas com pouco impacto na sensação de insegurança da população. Essa proposta visa criar um arcabouço de aprendizado de máquina e visualização de dados para explorar os dados já coletados pelas agências de segurança. Iremos criar ferramentas que guiem agências governamentais a tomar decisões e informem a população em geral (dado que o cidadão tem o direito de saber o nível de insegurança na região que vive). Esse projeto tem três metas principais: 1) Adquirir dados socioeconômicos, de infraestrutura e de criminalidade e estimar suas frequências em diferentes distritos da cidade. 2) Estudar a relação desses dados para predizer novos crimes e estimar a percepção de segurança usando três estratégias: i) métodos estatísticos e de aprendizado de máquina tradicionais para explorar a relação entre essas variáveis; ii) explorar processamento de sinais em grafos e aprendizado profundo para extrair padrões temporais com a finalidade de prever ocorrências criminais; iii) usar aprendizado profundo para capturar a percepção de segurança em imagens de ruas. 3) Criar ferramentas visuais para auxiliar especialistas a compreender os padrões. Como resultado final, esperamos criar uma ferramenta útil que auxilie governantes e agências de segurança pública a investir em novas soluções analíticas para prevenção de crimes numa década em que o panorama econômico brasileiro tem reduzido o investimento na maioria das cidades brasileiras. (AU)
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