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Il software italiano che ha cambiato il mondo della polizia predittiva

L’algoritmo di KeyCrime è diverso dagli altri software che cercano di prevenire il crimine, sotto accusa per le loro limitazioni. Lo descrive il suo ideatore

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Diversamente dagli altri software, l’algoritmo italiano di KeyCrime non si basa sulla divisione in “zone pericolose” (foto: Getty Images)

Un quadrato rosso si accende sul display in dotazione alla volante della polizia, indicando in quale area della città e in che fascia oraria è più probabile che venga compiuto un crimine. Una previsione statistica effettuata analizzando migliaia di dati – dove sono stati compiuti i crimini più recenti, quando, in che circostanze, in quali condizioni meteo e altro ancora – e mettendo all’opera gli algoritmi di machine learning.

Le statunitensi PredPol, HunchLab, Palantir; la tedesca Precobs e molte altre funzionano – in estrema sintesi – in questo modo: sfruttando la cosiddetta hotspot analysis per segnalare alla polizia le aree calde della città. Un meccanismo che ha sollevato parecchie perplessità sulla sua effettiva utilità: se in una zona vengono segnalati più crimini – e di conseguenza viene inviata più polizia – inevitabilmente verranno individuati ancora più crimini; rendendo quella stessa zona, di conseguenza, ancora più soggetta a controllo.

Una sorta di circolo vizioso della polizia predittiva che – come sottolineato da The Verge – rischia di essere poco efficace, di lasciare completamente scoperte altre zone della città e di mettere sotto maggiore pressione determinate comunità, rafforzando il timore che questi algoritmi possano esasperare i pregiudizi già presenti nella società.

L’eccezione italiana: KeyCrime

Tutti i software di polizia predittiva funzionano in questo modo. Tutti, tranne uno: l’italiano KeyCrime, ideato dall’ex assistente capo della Questura di Milano Mario Venturi, il quale – dopo aver lavorato per decenni nella polizia – ha intrapreso una nuova carriera da imprenditore, trasformando il suo software in una startup. “Ho iniziato a lavorarci nel 2004. Quattro anni più tardi è iniziata la sperimentazione, quando l’allora questore decise di impiegare il mio sistema di analisi dei crimini per contrastare le rapine in ambito commerciale, racconta Venturi a Wired.

Il 2008 è stato infatti un anno difficile per i negozianti. Solo nella città di Milano ci furono 664 rapine (banche escluse). “È un tipo di reato che ha un impatto fortissimo sulla cittadinanza, il cui danno maggiore non è tanto nel crimine contro il patrimonio, ma in quello contro la persona, prosegue l’ex poliziotto. “Ho visto gestori chiudere la loro attività perché, dopo aver subito una rapina, vivevano nel terrore. Trattandosi di un crimine particolarmente diffuso e odioso, si è deciso di sperimentare il software in quell’ambito. Nel primo anno di sperimentazione siamo riusciti a individuare le responsabilità del 47% delle rapine compiute.

È un dato che continua a crescere negli anni e che oggi ha raggiunto il 60%“Numeri che non hanno eguali a livello mondiale”, afferma Venturi, e che hanno garantito a KeyCrime partnership con realtà come Ibm, validazioni scientifiche da parte di istituzioni come la Essex University o il National Bureau of Economic Research di Boston e l’ambizione di diffondere questo software – che per il momento è utilizzato solo nella provincia di Milano, e di cui a brevissimo sarà pronta la nuova versione – a livello globale. Tutto questo, facendo affidamento anche su 1,2 milioni di euro di investimenti forniti dalla società di venture capital Oltre, dal socio investitore Sdg Group e dall’imprenditore Giorgio Gandini.

Il ruolo del crime linking

Ma cos’è che differenzia KeyCrime dagli altri software di polizia predittiva? “L’idea è nata analizzando, per lavoro, una montagna di fascicoli inerenti ai vari crimini, in cui i dati erano raccolti malamente ma che contenevano comunque informazioni che avrebbero permesso di ipotizzare dietro quali crimini, seppur avvenuti in tempi e luoghi diversi, ci fosse la stessa mano, racconta il fondatore di KeyCrime.

Dietro a centinaia di rapine, infatti, non ci sono centinaia di rapinatori, ma qualche decina. Invece di utilizzare la hotspot analysis per prevedere in quale area della città potrebbero avvenire dei crimini (con tutti i limiti già evidenziati), non sarebbe meglio sfruttare un software per capire quali crimini vengano compiuti dagli stessi rapinatori e prevedere dove, come e quando questi stessi rapinatori compiranno le loro prossime azioni?

È questa la caratteristica fondamentale di KeyCrime, che analizza migliaia di dati (dove si sono compiute le rapine, a che ora, in che modo, come si sono comportati i rapinatori, che mezzi e armi hanno usato, come erano vestiti e molto altro ancora) per mettere in correlazione diversi crimini e determinare quali sono stati compiuti dalla stessa persona o gruppo di persone. È il crime linking, quindi, l’aspetto fondamentale del software ideato da Mario Venturi; che permette di segnalare le serie criminali effettuate dagli stessi soggetti e prevedere dove si svolgeranno le prossime azioni.

Dopo aver individuato una serie di furti compiuti in una farmacia, per esempio, KeyCrime è in grado di prevedere statisticamente quando e in quale farmacia si potrebbe compiere la prossima rapina“Questo è l’aspetto più scenico, che attrae di più l’attenzione. Ma senza il primo passaggio, senza l’algoritmo che ci permette di astrarre la serie criminale, non potremmo sviluppare questa capacità predittiva”, prosegue Venturi. Un altro aspetto fondamentale del crime linking è che consente – dopo il lavoro di indagine dei procuratori – di imputare a un rapinatore la sua intera serie criminosa (e non solo l’evento che ha portato all’arresto) e di ottimizzare il lavoro della polizia; facendo sì che a occuparsi di un’intera serie di crimini sia un unico ufficio.

Quante delle previsioni di KeyCrime su un crimine futuro si avverano? “Questo è un dato che non forniamo e che personalmente considero poco importante”, replica Venturi. “Quel che conta è la riduzione dei crimini, che ha raggiunto il 50%. Una percentuale che rappresenta un caso unico in Italia e che è confermata da analisi indipendenti basate su dati Ossif.

L’utilizzo del crime linking ha però un altro risvolto importante: “Noi non criminalizziamo le aree, come invece può avvenire con l’utilizzo degli hotspot. Noi poniamo la nostra attenzione solamente sull’autore o sugli autori dei crimini che abbiamo individuato e sugli obiettivi a rischio”, spiega Venturi. Una precisazione importante, che può ridurre ampiamente il pericolo che questi strumenti di polizia predittiva si trasformino in un via libera tecnologico per sottoporre a controlli indiscriminati chi magari ha la sola colpa di vivere nelle zone meno sicure delle città o di passeggiare in un quartiere segnalato dal software.

KeyCrime, a differenza di altri sistemi (che vi hanno rinunciato in seguito a numerose polemiche, che hanno mostrato come l’utilizzo di questi algoritmi possa causare discriminazioni contro i soggetti più deboli della società), archivia e utilizza anche i dati relativi all’etnia del rapinatore. “A livello di indagine, le informazioni sull’etnia di chi ha compiuto i crimini sono fondamentali; se gli sviluppatori di alcuni software hanno deciso di non raccogliere questi dati, mi vengono dei dubbi sulla bontà del loro software”.

I rischi della polizia predittiva

Per chiarire questo punto fondamentale, è utile fare un esempio. Un software come PredPol potrebbe indicare che in un quartiere di Milano, a una certa ora e in base ad altri fattori (comprese le condizioni atmosferiche), è possibile che si verifichino violenze a opera magari di una certa minoranza etnica. Questo sistema rischia di provocare un eccesso di controlli e perquisizioni su persone che hanno la sola colpa di essere della stessa etnia di quella indicata dal software. Una conseguenza insopportabile (che, per ovvie ragioni, non può invece avvenire nei confronti della maggioranza etnica) che ha portato alcuni software a escludere dal database le informazioni relativa all’etnia.

KeyCrime, lavorando sul profilo degli autori di una serie criminale e sui luoghi precisi dove potrebbero colpire ancora, riduce effettivamente questo rischio; fornendo un appoggio molto più circostanziato alla polizia di quanto non sia l’indicazione di quale area pattugliare. “Noi conosciamo molte caratteristiche della persona che stiamo cercando”, prosegue Venturi. “Sappiamo, per esempio, che gira su un motorino bianco, che è alto 1.82, di corporatura robusta e anche di che etnia è. In alcuni casi, abbiamo anche una sua immagine. Di conseguenza, la polizia non ferma le persone indiscriminatamente, ma solo quelle che corrispondono al profilo. Inoltre, i rapinatori solitamente vengono bloccati appena prima di compiere la rapina, quando sono già con la pistola in mano, o addirittura subito dopo”.

Nonostante le valide rassicurazioni sul funzionamento dell’algoritmo di Venturi, un dubbio rimane: non sarebbe il caso che un algoritmo con compiti di tale responsabilità, e che maneggia informazioni così delicate, fossero trasparenti e analizzabili dall’opinione pubblica? “Non ce n’è bisogno”, conclude Venturi. “La prevenzione nel nostro caso è mirata: il software ti propone solo il crime linking e la predizione dei prossimi obiettivi. KeyCrime inoltre non ha valenza scientifica in sede processuale. Il nostro algoritmo è parte di un processo che segue un iter giudiziario normale e in cui è la polizia a decidere se e come utilizzare le informazioni che le forniamo. KeyCrime è un tassello importante di un processo investigativo, ma l’ultima parola dev’essere sempre dell’uomo.



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Detective presso Computer Crime Research Center. Investigazioni Roma. Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni Seminario Analisi del Crimine Violento Università di Roma

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Reti sociali: un modello per studiare gli effetti della propagazione virale

Pubblicati su “Plos One” i risultati di una ricerca dell’Università Statale di Milano che ha messo a punto un software per la simulazione di fenomeni di propagazione virale all’interno di reti sociali e dei loro effetti sulla conoscenza che gli individui maturano riguardo al tema al centro dell’epidemia

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© Science Photo Library RF

Lo studio pubblicato su Plos One propone un modello per descrivere come la diffusione di un fenomeno virale in una rete sociale (per cui si usa spesso il termine di epidemia, riferito non solo a malattie ma anche a dipendenze e alla diffusione di opinioni) influenzi la conoscenza che di esso hanno gli individui, determinando comportamenti differenti, volti in alcuni casi a prevenire il contagio, in altri a favorirlo. La ricerca evidenzia come il risultato delle modifiche nei comportamenti vada a cambiare la diffusione virale.

Il lavoro si inserisce nell’ambito degli studi di coevoluzione di sistemi complessi in presenza di fenomeni epidemici: una rete sociale (digitale o non digitale) ha caratteristiche tipiche dei sistemi complessi e le due dinamiche, la diffusione virale e i comportamenti degli individui, si influenzano vicendevolmente, coevolvono.

Definire dei meccanismi di variazione della conoscenza sufficientemente semplici da poter essere modellati e simulati con un tool software appositamente sviluppato è stato lo scopo dello studio.

Il modello è stato ideato e coordinato da Marco Cremonini dell’Università di Milano e sviluppato insieme a Samira Maghool, dottoranda in Fisica dell’Alzhara University di Teheran (Iran) e visiting researcher presso il dipartimento di Informatica dell’ateneo milanese da settembre 2018.

Per il modello e il simulatore è stato usato un approccio multi-agente, nel quale gli individui vengono rappresentati da componenti software (agenti) che eseguono azioni sulla base delle informazioni che ricavano dalla rete sociale di agenti; come il linguaggio di programmazione è stato scelto Python.

Per gli autori è stato importante lavorare in particolare su alcuni aspetti caratterizzanti e nuovi:
–  definire la conoscenza acquisita dagli agenti come prodotto di componenti distinte: la conoscenza pregressa individuale, l’osservazione del contesto locale ed eventuali stimoli provenienti da agenti connessi;
–  adottare l’imitazione come il meccanismo fondamentale per adattare la conoscenza, prevedendo scenari diversi, dalla pura osservazione del contesto locale e adozione di precauzioni, tipico del caso di epidemie biologiche, all’imitazione del comportamento di gruppi sociali di riferimento, tipico nel caso di dipendenze o la diffusione di idee;
–  prevedere che le variazioni di conoscenza avrebbero potuto comportare sia una riduzione sia un’accelerazione della propagazione del fenomeno virale.

Lo studio ha introdotto elementi di novità nell’ambito dei modelli di coevoluzione dinamica per fenomeni epidemici complessi.

Scenari riconducibili al modello studiato sono molteplici, non solo i casi biologici tradizionalmente considerati dall’epidemiologia, ma soprattutto le molteplici varianti di propagazione di idee, opinioni, rumor, fake news e false credenze all’interno di reti sociali, digitali e non digitali. Un altro scenario interessante e ancora poco studiato riguarda la propagazione di malware in reti di computer, per le quali esiste una coevoluzione tra azioni guidate esclusivamente da tecnologie e reti sociali con le azioni di operatori e utenti.

“Nonostante i limiti dovuto alla modellazione dei fenomeni e all’utilizzo di un modello di rete sociale e di dati artificiali, lo studio fornisce spunti innovativi per l’interpretazione di sistemi complessi che, come la rete, presentano caratteristiche di coevoluzione, ovvero dinamiche che si influenzano vicendevolmente. Capire gli effetti della percezione e della conoscenza che le persone hanno di un fenomeno epidemico è importante per comprendere la dinamica di un sistema sociale complesso, per migliorare.



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35 formule matematiche che hanno fatto la storia

Dalla matematica alla fisica, passando per la biologia, la finanza, l’informatica e la teoria della probabilità, un breve viaggio attraverso i secoli alla scoperta delle formule più importanti per il mondo della scienza, e non solo

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Ogni nuova formula, antica o recente che sia, ha contribuito a proprio modo a cambiare il corso della storia. Dall’antico Egitto e dall’antica Grecia si arriva fino ai giorni nostri, con alcune equazioni che ancora oggi non sono state completamente dimostrate.

Il tour nelle formule che hanno segnato la storia umana è anzitutto un giro per il mondo, laddove nei diversi secoli le civiltà hanno saputo creare nuovo sapere matematico e migliorare la nostra conoscenza dei fenomeni naturali, grazie al sapiente uso e alle geniali intuizioni sulla simbologia di cui la matematica si nutre.

Ed è anche un viaggio alla scoperta delle persone, per la maggior parte scienziati, che hanno lasciato un segno indelebile nella storia: da Pitagora e Nepero si spazia fino all’Ottocento e al Novecento, tra fisici come Erwin Schrödinger, ingegneri come Claude Shannon, matematici come Carl Friedrich Gauss ed Emmy Noether e geni assoluti come Albert Einstein.

Magari avrete incontrato alcune di queste formule ed equazioni nel corso degli studi, altre le ricorderete a memoria, altre ancora risulteranno completamente sconosciute, e magari anche un po’ oscure nel loro significato e nelle loro implicazioni. Quel che importa però è che tutte, ancora oggi oppure in epoche passate, hanno rappresentato uno strumento indispensabile a disposizione di donne e uomini di scienza. Sintesi perfette ed eleganti di intere classi di fenomeni o di teorie matematiche, tanto da essere a fondamento – ciascuna – di intere discipline.

 

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Come il 5G cambierà il nostro modo di guidare

Sorpasso assistito, incrocio cooperativo, mappe realmente intelligenti: saranno queste le prime soluzioni tecniche che la nuova rete potrebbe portare

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In un evento presso il circuito di Guida Sicura ACI, alle porte di Milano, Vodafone ha mostrato come il 5G potrà cambiare il mondo della mobilità. L’operatore telefonico, però, non si è limitato a presentare ipotesi e applicazioni futuristiche sviluppate in sinergia con 38 parner industriali e istituzionali (tra cui il Politecnico di Milano, Pirelli, FCA, Magneti Marelli). Ha concretamente permesso alle persone presenti nel di sperimentare su pista alcune soluzioni 5G per l’automotive: il sorpasso assistito, l’incrocio cooperativo, l’aumento della fluidità del traffico e le mappe realmente intelligenti.

Per saggiare le quattro esperienze sono state utilizzate tre vetture  ottimizzate con soluzioni di connettività 5G fornite da Marelli e pneumatici intelligenti Cyber Tyre Pirelli in grado di rilevare le reali condizioni di aderenza dell’asfalto. A questi si deve aggiungere il Multi-Access Edge Computing (MEC) di Vodafone. Si tratta di particolari strutture di calcolo che invece di avere un’unica grande sede sono distribuite verso i bordi periferici (edge) della rete. Ciò garantisce la prossimità fisica alla strada delle risorse computazionali necessarie a ridurre i tempi di latenza (tempo che passa tra il comando e la sua esecuzione) della comunicazione tra i veicoli. Ma soprattutto tra l’infrastruttura di raccolta delle informazioni –come telecamere e semafori intelligenti– e le vetture connesse. Ecco in dettaglio le quattro experience.

Il sorpasso assistito

Il 5G promette di essere la soluzione per i sorpassi in totale sicurezza. In Vodafone lo hanno chiamato See Through (guardare attraverso) perché sfrutta la comunicazione tra due veicoli (V2V) per scambiare video in alta definizione e in tempo reale. Lo scopo è estendere il raggio visivo del guidatore in scenari di visibilità ostruita. Grazie al 5G, il conducente riceve in tempo reale sul display della vettura il video con la visione soggettiva frontale della prima macchina che lo precede: quella immediatamente davanti al veicolo che ne ostruisce parzialmente la visuale. Ciò permette di vedere attraverso l’ostacolo per verificare che la carreggiata sia libera e sicura nel concludere la manovra di sorpasso.

L’incrocio cooperativo

Seduti sul sedile posteriore dell’auto abbiamo assistito alla cronaca annunciata di un mancato incidente. L’Urban Cross Traffic Cooperativo è una soluzione che sfrutta la comunicazione trai veicoli e tra gli stessi con l’infrastruttura (come telecamere intelligenti) per ampliare il raggio visivo degli attuali sistemi di sicurezza.

Obiettivo ultimo è evitare la collisione tra veicoli che si approssimano a un incrocio, lanciando segnali visivi e acustici di warning al guidatore fino ad attuare una frenata automatica di emergenza (AEB – Automatic Emergency Breaking). In questo caso d’uso, la bassissima latenza del 5G (si parla di qualche millisecondo) garantisce la reattività  dei sistemi di frenata automatica che anticipano i tempi di reazione sia dell’automobilista, sia dei sistemi di assistenza alla guida come il radar anticollisione.

Niente più code

In gergo, questa soluzione si definisce Highway Chauffeur. Anche in questo caso si sfrutta la comunicazione tra due veicoli per scambiare in tempo reale informazioni di posizione e velocità di veicoli circolanti in colonna su una corsia. Lo scopo è permettere all’automobilista di mantenere una velocità e una corretta distanza di sicurezza che si adatta dinamicamente alle condizioni di traffico. Grazie a questa soluzione, sarà possibile migliorare la fluidità del traffico, ridurre gli ingorghi, il consumo di carburante e le emissioni. Si tratta di un’evoluzione degli attuali sistemi standard di Adaptive Cruise Control (ACC).

A bordo di Alfaromeo Giulia Quadrifoglio per la prova dell’Intelligent Speed Adaptation Control


Le mappe realmente intelligenti

L’ultima delle quattro soluzioni presentate nell’ambito della sperimentazione 5G di Vodafone è stata l’Intelligent Speed Adaptation and Control. Anche in questo caso si sfrutta la comunicazione V2V e I2V (Infrastructure-to-Vehicle) per la condivisione di informazioni statiche e dinamiche dell’ecosistema stradale intorno al veicolo: limiti di velocità, lavori in corso temporanei, restringimenti di carreggiata, curve pericolose, stato degli impianti semaforici e l’elenco sarebbe ancora lungo.

A queste informazioni si aggiungono quelle rilevate da altri veicoli circostanti. Tra queste, le condizioni pericolose del manto stradale registrate dai pneumatici sensorizzati Pirelli. Il nostro passaggio su una zona a scarsissima aderenza ha inviato a tutte le altre auto in prossimità l’alert e informato il conducente di adeguare la velocità di marcia per non incorrere in pericoli.

I quattro esperimenti sono andati tutti a buon fine; senza intoppi e senza incidenti. A conti fatti, sembra proprio che il 5G sia una reale tappa di avvicinamento verso la guida autonoma. Serve però che anche i legislatori stiano al passo con l’innovazione non solo a parole, ma con regolamenti e leggi adeguate.



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