Desarrollan un sistema de IA para optimizar patrullas policiales en Málaga

Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga ha desarrollado un innovador sistema que utiliza inteligencia artificial para optimizar la seguridad ciudadana. Este avance se materializa en un mapa virtual que define las rutas de patrullaje policial en la ciudad, permitiendo una gestión más eficaz de los recursos disponibles. La herramienta ha sido probada en un entorno digital con datos reales sobre criminalidad y es capaz de determinar cuántas patrullas son necesarias en cada área y cómo deben desplazarse para maximizar la vigilancia en los puntos más conflictivos.

Uno de los logros más significativos del estudio es la creación de un gemelo digital de los delitos en Málaga, que representa virtualmente la ciudad al integrar información geográfica, social y de seguridad. Este mapa permite a las fuerzas del orden ensayar estrategias antes de implementarlas en el terreno. Además, se introduce un nuevo indicador conocido como índice de cobertura, que evalúa hasta qué punto las patrullas logran vigilar las zonas según su nivel de seguridad, reemplazando enfoques tradicionales que se centraban únicamente en el tiempo sin vigilancia o la frecuencia de paso.

Mejoras en la vigilancia policial

Los resultados obtenidos demuestran que esta herramienta no solo aumenta la cobertura en áreas críticas, sino que también ayuda a establecer el número óptimo de patrullas a pie requeridas en cada sector, evitando tanto la falta como el exceso de vigilancia. Según el artículo titulado ‘Cooperative patrol routing: Optimizing urban crime surveillance through multi-agent reinforcement learning’, publicado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence, este sistema genera rutas únicas para cada patrulla, lo cual evita patrones predecibles que podrían ser aprovechados por delincuentes.

El investigador Eduardo Guzmán explica que “este enfoque se basa en teorías criminológicas que sugieren que recorridos menos previsibles pueden disuadir actividades delictivas”. El sistema simula el comportamiento de las patrullas tratándolas como ‘agentes’ dentro del gemelo digital, dividiendo el entorno urbano en cuadrículas de 50 por 50 metros para analizar con precisión dónde ocurren los delitos y cómo se distribuyen geográficamente.

Ajuste a diferentes contextos urbanos

A través del uso de técnicas avanzadas como el aprendizaje por refuerzo multiagente, el modelo no sigue rutas fijas; aprende autónomamente a coordinar varias patrullas para una mejor cobertura territorial. Esta metodología ha sido validada en tres áreas urbanas distintas de Málaga, adaptándose a las características específicas y necesidades de cada zona.

Aunque aún no se ha implementado en un entorno real, los investigadores subrayan que el modelo ya considera condiciones operativas como turnos laborales y recorridos a pie, lo cual facilitará su futura aplicación. “Este trabajo demuestra el potencial de la inteligencia artificial para crear herramientas que apoyen la toma de decisiones policiales”, afirma Guzmán.

Nuevas líneas de investigación

El grupo detrás del proyecto continúa explorando nuevas líneas de investigación para expandir este modelo. Entre sus planes se incluye desarrollar un sistema orientado a la gestión de emergencias capaz de responder a incidentes en tiempo real. También buscan incorporar variables adicionales al gemelo digital, tales como factores socioeconómicos y ambientales, lo que enriquecería aún más su realismo.

Este esfuerzo forma parte de la tesis doctoral de Juan Palma-Borda, realizado bajo el proyecto ATREIDES del Plan Nacional de I+D y con colaboración directa con la Unidad Territorial de Inteligencia de la Comisaría Provincial de Málaga. El estudio ha recibido financiación parcial por parte de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación y del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).

Preguntas sobre la noticia