ENGГосударственный сектор активно внедряет технологии в свою работу — моделирование тарифов на медпомощь, выявление по спутниковым снимкам мест катастроф и консультации с чат-ботом по мерам господдержки — эти функции помогают модернизировать госсектор. Искусственный интеллект активно внедряют и в правоохранительные структуры. Так, в ноябре МВД разработало проект внедрения искусственного интеллекта, который займется поиском серийных преступников и созданием фотороботов. Как уже сейчас технологии помогают в охране правопорядка?
Что уже умеет искусственный интеллект
Сотрудники органов внутренних дел активно используют современные цифровые технологии в расследовании и раскрытии преступлений. В настоящее время особое внимание уделяется использованию систем видеонаблюдения и биометрических алгоритмов распознавания личности. Определение параметров лица подозреваемого и способность систем видеонаблюдения находить интересуемого фигуранта в конкретном адресе, как в архиве данных, так и в реальном времени, позволяет сотрудникам оперативно принимать меры и отслеживать соответствующих субъектов.
При установлении личности преступника с помощью интегрированной базы данных распознавания лиц перед правоохранителями встаёт вторая задача — получение полной информации об интересуемом лице. К примеру, места фактического нахождения, использование автотранспорта, криминальные связи, места работы, учёбы, места наиболее частого появления (банки, магазины, где интересуемое лицо могло использовать банковскую карту) и прочее.
На автомобильных дорогах активно используются системы видеонаблюдения, которые позволяют определять места работы водителей, их ночёвки и др. Стоит отметить, что список необходимой информации о водителе довольно широк. Возможность получения таких данных есть, однако создание единой высокоинтеллектуальной базы данных позволит получить важнейшие сведения, которые помогут не только раскрывать совершённые преступления, но и осуществлять профилактическую работу. О положительной динамике после установки наблюдения и камер говорит статистка. В Москве после установки комплексов фотовидеофиксации аварийность на участке снижается примерно на четверть. Для сравнения — установленный знак «Ограничение скорости» снижает аварийность на 0,5%, а камера видеофиксации нарушений ПДД — уже на 30–50%.
Не стоит забывать и про использование технологий, включающих в себя генетическое исследование. Пока данный процесс достаточно трудоёмок и требует от сотрудников ОВД наличия специальных знаний в области криминалистики. Доступ к комплексному анализу данных позволит сотрудникам правоохранительных органов применять их в оперативно-служебной деятельности, что существенно повысит раскрываемость преступлений и снизит рост преступности.
Как это работает
МВД в последние годы действительно серьезно продвинулись в области современных цифровых технологий, в частности в использовании алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Однако, как упоминается по тексту, основным камнем преткновения является наличие полной, достоверной и формализованной базы данных.
Апробация и внедрение современных технологий происходит с существенным опережением цифровизации процессов и данных. Информация хранится в разных системах и разных форматах, многие данные вовсе не оцифрованы. В связи с этим многие кейсы, которые потенциально можно решить с помощью ML, в настоящий момент остаются потенциальными и требуют непосредственного участия человека. Очевидно, здесь необходимы определенные решения, в том числе на законодательном уровне, регламентирующие порядок и принципы хранения и обработки данных в едином унифицированном хранилище. Резюмируя сказанное выше, классическая проблема внедрения в продакшн любого современного решения, базирующегося на ML, — это качество, полнота и репрезентативность данных.
Авторы: Никита Андреянов, руководитель группы внедрения центра исследования и разработки компании Cross Tech Solutions Group,
Дмитрий Потапов, сотрудник УВД по ВАО ГУ МВД России по г. Москве
