Big Data: Inteligência Artificial para combater a criminalidade

“Precisamos saber mais sobre os crimes, onde, como e quando eles ocorrem para ter uma orientação mais eficaz das ações das forças de segurança pública”, afirmou o ministro Sergio Moro, durante a entrega da primeira etapa da plataforma Big Data e Inteligência Artificial, realizada no dia 20 de agosto/2019, durante o Seminário de Boas Práticas em Tecnologia da Informação Voltadas à Segurança Pública. O evento reuniu o secretário Nacional de Segurança Pública, Guilherme Theophilo e representantes das secretarias estaduais.

A ferramenta promove a integração de dados em larga escala para auxiliar na elaboração de políticas públicas contra a criminalidade, as organizações criminosas e a corrupção. Na prática, agentes de segurança poderão acompanhar as ocorrências de todo o país, buscar informações e ficha criminal de suspeitos, monitorar veículos roubados, atuar no combate ao tráfico nas regiões de fronteiras, além de agir de prontidão na prevenção de assaltos e homicídios.

“O policial não pode estar em todo o lugar e quanto mais informações ele detiver, melhor. Inteligência é tudo. Informação é tudo”, reforçou o ministro Moro.

O Big Data inaugura o uso, no Brasil, de tecnologia e ciência de dados, em grande escala e velocidade, para obter resultados positivos. Inicialmente, a entrega dispõe de quatro ferramentas o:

1. Sinesp Big Data;
2. Sinesp Geo Inteligência; 
3. Sinesp Tempo Real; 
4. Sinesp Busca

Será direcionada aos municípios que vão receber Em Frente Brasil, projeto piloto de enfrentamento à criminalidade violenta: Espírito Santo, Goiás, Pará, Paraná e Pernambuco.

O Ceará também será contemplado nesta primeira fase, já que o Big Data e Inteligência Artificial foi desenvolvido em parceria com a Universidade Federal do Ceará (UFC), com base em uma prática de sucesso adotada pelo estado.

Até o final do ano, o projeto chega a outros oito estados: Acre, Alagoas, Amapá, Piauí, Rio Grande do Norte, Roraima, Sergipe, Tocantins.

“Temos o apoio de todos os gestores de estatística e de tecnologia da informação, por isso, garantimos a qualidade dos dados”, afirmou o diretor de Gestão e Integração de Informações da Secretaria Nacional de Segurança Pública (Senasp), Wellington Porcino. 

Nos próximos anos, todas as unidades da federação estarão integradas na plataforma. 

Sinesp Big Data
O projeto Big Data e Inteligência Artificial será entregue em etapas ao longo dos próximos quatro anos e conta com onze ferramentas. Além da base do sistema, serão entregues as ferramentas Sinesp Cidadão, Sinesp Alerta, Sinesp Agente de campo, Sinesp Corrupção, Sinesp Vínculos, Alerta Brasil 3.0 e Seminários de transferência. Neste primeiro momento estão sendo entregues os seguintes produtos:

Sinesp Big Data: Base dos sistemas da Sinesp, com tecnologias e soluções para execução em larga escalaBig Data - Geo inteligência: Georreferenciamento das ocorrências em relação ao tempo e o espaço em que registrada. Será possível, por exemplo, visualizar rotas de policiamento e mapas de calor com os locais onde mais acontecem crimes e em quais horários;Big Data - Tempo real: Monitoramento inteligente para rápida intervenção, acompanhamento de ocorrências criminais, detecção por sensores, câmeras de segurança, viaturas e agentes e pessoas com restrição de liberdade que fazem uso de tornozeleiras eletrônicas;Big Data - Busca: Permitirá a busca de informações em boletins de ocorrência de outros estados e municípios, além de pesquisas a dados de pessoas, objetos e documentos.

Investimento
O MJSP investirá, ao todo, R$ 32 milhões ao longo dos próximos quatro anos em infraestrutura digital com objetivo de facilitar a integração e análise de grandes volumes de dados na segurança pública. O Big Data e Inteligência Artificial será constantemente aprimorado com novas soluções e recursos de tecnologias sem nenhum custo para os estados. Os dados, subsidiados por todos os órgãos da administração pública estadual e federal, serão hospedados em uma nuvem.

Boas Práticas
O Big Data e Inteligência artificial, desenvolvido por cientistas da Universidade Federal do Ceará (UFC), foi inspirado nas boas práticas adotadas na cidade de Fortaleza. A aplicabilidade da tecnologia do Big Data no estado cearense e o investimento no combate ao crime colaborou para a redução no número de roubos e furtos de veículos e no aumento nos índices de recuperação de carros e motocicletas. Há, ainda, registros na redução dos índices criminais. Atualmente, Fortaleza segue no 14º mês de redução nos crimes violentos letais e intencionais (CVLI) - com 866 vidas salvas em 2019. Além dos crimes contra a vida, o estado tem obtido, nos últimos 23 meses, queda nos índices de crimes violentos contra o patrimônio (CVP).

Big Data 

BIG DATA é a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados grandes demais para serem analisados por sistemas tradicionais. O termo Big Data surgiu em 1997 e seu uso foi utilizado para nomear essa quantidade cada vez mais crescente e não estruturada de dados sendo gerados a cada segundo. No que tange a ciência, o surgimento do Big data representou a criação de um novo paradigma (4° paradigma) sendo concebido um novo método de avançar as fronteiras do conhecimento, por meio de novas tecnologias para coletar, manipular, analisar e exibir dados, construindo valor agregado com as análises geradas.

Quanto mais dados são gerados, maior é o esforço para extrair informações, e os centros de dados tiveram que aprender a lidar com o crescimento exponencial de dados gerados e tiveram que desenvolver ferramentas que fossem para além de bancos de dados relacionais e sistemas paralelos de bancos de dados]. Sendo assim, a velocidade para obter a informação faz parte do sucesso que o Big data pode proporcionar em sua empresa. 

O conceito de Big data foi definido inicialmente por 3'V mas a literatura mostrou que seu conceito pode ser expandido para 5'V, representados pelos seguintes conceitos:

• Volume: relacionado a grande quantidade de dados gerados;
• Variedade: as fontes de dados são muito variadas, o que aumenta a complexidade das análises;
• Velocidade: Devido ao grande volume e variedade de dados, todo o processamento deve ser ágil para gerar as informações necessárias;
• Veracidade: A veracidade está ligada diretamente ao quanto uma informação é verdadeira.
• Valor: Este conceito está relacionado com o valor obtido desses dados, ou seja, com a “informação útil”.

FONTE

aqui