Servicio web para la predicción de los delitos de robo utilizando machine learning en la ciudad de Lima Metropolitana

Abstract

El presente trabajo de tesis tiene como objetivo implementar una propuesta para el desarrollo de una solución tecnológica que permita la predicción de delitos de robo en la ciudad de Lima utilizando la inteligencia artificial. En la solución propuesta se ha planteado la exposición de servicios web API, los cuales podrán ser consumidos con tokens de seguridad por plataformas web o aplicaciones de celulares, a través de estos servicios web los usuarios podrán registrar los delitos y consultar las zonas predichas de robo por medio de coordenadas. Asimismo, dentro de la propuesta se plantea el uso de un modelo de inteligencia artificial basado en machine learning para la predicción de delitos, la solución propuesta y el modelo predictivo están desplegados en la nube de Azure.

El aporte del proyecto resalta por su innovación al usar un algoritmo predictivo de inteligencia artificial, diseñar una arquitectura orientada a microservicios y contar con una infraestructura en la nube de Azure, de esta forma se busca garantizar un óptimo performance en la solución y contar con una infraestructura escalable que soporte una alta concurrencia de usuarios. Por otro lado, el software propuesto busca brindar información a los ciudadanos para que tomen prevención en base al conocimiento de futuros delitos, también se trata de ayudar la Policía Nacional del Perú para que tomen una postura más proactiva al conocer ubicaciones geográficas en donde ocurrirán delitos a futuro.

Se han analizado diferentes plataformas cloud que permitan diseñar el modelo predictivo de delitos de robo, en donde como criterio de selección se tuvo si la plataforma brindaba servicios de machine learning, los costos del servicio, una prueba gratuita para pruebas de concepto, facilidad de usar, y también validar si brinda repositorio de experimentos de inteligencia artificial de ejemplo. Además, se ha realizado un análisis y recopilación de información a través de una encuesta para conocer la opinión del público con respecto a buenas prácticas que se deben considerar para tener un proceso adecuado de registro y atención de denuncias, en base a ello se obtiene un bajo el nivel de madurez del proceso actual en donde se evidencia que hay puntos por mejorar tales como la información que se brinda a los ciudadanos sobre delitos, el registro de delitos, la arquitectura de aplicación e infraestructura, etc. Estos puntos sí son considerados y mejorados con la solución propuesta.

The objective of this thesis work is to implement a proposal for the development of a technological solution that allows the prediction of robbery crimes in the city of Lima using artificial intelligence. In the proposed solution, the exposure of API web services has been proposed, which may be consumed with security tokens by web platforms or cell phone applications, through these web services users will be able to register crimes and consult the predicted areas of theft. by means of coordinates. Likewise, within the proposal the use of an artificial intelligence model based on machine learning for the prediction of crimes is proposed, the proposed solution and the predictive model are deployed in the Azure cloud.

The contribution of the project stands out for its innovation by using a predictive algorithm of artificial intelligence, designing an architecture oriented to microservices and having an infrastructure in the Azure cloud, in this way it seeks to guarantee optimal performance in the solution and have a scalable infrastructure that supports a high concurrence of users. On the other hand, the proposed software seeks to provide information to citizens so that they take prevention based on the knowledge of future crimes, it is also about helping the National Police of Peru to take a more proactive stance by knowing geographic locations where crimes will occur. to future.

Different cloud platforms have been analyzed that allow the design of the predictive model of theft crimes, where the selection criterion was if the platform provided machine learning services, the costs of the service, a free trial for concept tests, ease of use. , and also check if it provides a repository of example artificial intelligence experiments. In addition, an analysis and compilation of information has been carried out through a survey to find out the opinion of the public regarding good practices that must be considered in order to have an adequate process for registering and dealing with complaints, based on which a under the maturity level of the current process where it is evident that there are points to improve such as the information provided to citizens about crimes, the crime registry, the application architecture and infrastructure, etc. These points are considered and improved with the proposed solution.