Search
Close this search box.
Search
Close this search box.

دراسة حالة

نظام تنبؤي للتنبؤ بالجرائم للشرطة البولندية.

التحدي

إنشاء نظام تكنولوجيا المعلومات للشرطة البولندية لدعم المدى القصير لاستباق الأحداث، بما في ذلك الجرائم والجنح، والذي يوحي للضباط مكان ووقت الحدث المحتمل.

الملف التعريفي للمنظمة

الشرطة البولندية هي تشكيل مركزي ومسلح ذو زي موحد. ويشرف ما يقرب من 100 ألف شرطي على سلامة الناس والحفاظ على النظام العام، مدعومين بنحو 25 ألفًا من الموظفين المدنيين. يشكل الشرطة البولندية المعاصرة ضباط يعملون في المجال الجنائي والوقائي ودعم نشاط الشرطة في المجالات التنظيمية واللوجستية والفنية.

يتم توقيف أخطر المجرمين من قبل شرطة مكافحة الإرهاب، المكونة من عناصر مسلحة ومدربة بشكل جيد. عناصر الشرطة في المكتب المركزي لمباحث الشرطة تحارب جماعات الجريمة المنظمة والإرهاب الإجرامي وتهريب المخدرات.

الحل

تعتبر طرق التعلم الآلي فعالة للغاية في التنبؤ بالأحداث الإجرامية.
يمكن استخدامها، من بين أمور أخرى للتنبؤ بالمكان والزمان اللذين قد تقع فيهما مثل هذه الأحداث والحصول على العلاقات بين الزمكان والعثور عليها.

افتراضات النظام التنبؤية: يعتمد حل MIM Solutions على افتراضات نظام PredPol. نظامPredPol هو النظام الأول لتنبؤ

الجريمة والذي حقق نجاحًا كبيرًا في منع الجرائم / الجنح.
يعمل النظام في 11 مدينة رئيسية في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة. الميزة الرئيسية لهذا النظام
هو العدد القليل جدًا من البيانات اللازمة لإجراء التنبؤات وبالتالي سرعة ومرونة التطبيق في مختلف المراكز. النظام الأساسي قائم
فقط على مكان ووقت ونوع الحدث. يعمل نظام MIM Solutionsعلى تقديم الدعم واقتراح مكان وزمان الجريمة المحتملة.
يستخرج النظام أنماط الجريمة المختلفة من البيانات التاريخية (على سبيل المثال أيام الجمعة في المساء هناك المزيد من حوادث السرقة في هذه المنطقة، وهناك عمليات اقتحام للبيوت في أيام العمل غالبًا ما تحدث في هذا المكان، وما إلى ذلك)، والتي قد لا يلاحظها الفرد.

البيانات المستخدمة لإنشاء النموذج: استند النظام التنبئي إلى بيانات الشرطة: من نظام SWD (نظام دعم القيادة)، والذي يتضمن مكان ووقت ونوع الحدث؛ تمت معالجة هذه البيانات للحصول على الإحداثيات الدقيقة للمكان بناء على الوصف.

إنشاء النظام التنبؤي: يستخدم نموذج MIM Solutionsنموذج الانحدار الزمكاني القائم على الخوارزميات من نوع GBDT
(Gradient Boosting DecisionTrees). والذي يتنبأ باحتمالية الحدث التالي بناءً على الأحداث السابقة المرصودة في منطقة معينة. يتيح النظام التكامل السهل للمصادر الخارجية من البيانات مثل الطقس والأحداث الثقافية والرياضية. ويجعل هذا من الممكن عمل تنبؤات لأي فترة زمنية، على سبيل المثال: الساعة، اليوم، الشهر. عند إعداد تنبؤ بالجريمة لمنطقة معينة (مثل المدن والبلديات، والمقاطعات)، قمنا بتقسيم المنطقة إلى مناطق مربعة صغيرة (تسمى بالمواقع). حجم المربع الافتراضي الموصى به هو 200 × 200 متر.
أحد الجوانب الرئيسية لأي خوارزمية التعلم الآلي هي الخصائص (بالانكليزية features)، التي تستخدمها الخوارزمية. لقد تأكدنا من أن الميزات تحتوي فقط على معلومات حول الجرائم السابقة – تلك التي ستكون متاحة عند إعداد التوقعات.

تستند النتائج إلى مثال مدينة بياويستوك. مع وجود 20 دورية شرطة، نحن قادرون على وضع الدورية في مكان الجريمة في أكثر من 30٪ من الحالات. مع زيادة عدد رجال الشرطة، فإنه يتزايد عدد الإجراءات الوقائية الناجحة.

الاتصال السريع

إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول كيفية قيام شركة MIM Solutionsبتطوير إمكانات الذكاء الاصطناعي في شركتك، فيرجى الاتصال بنا.