Зачастую квартирный вор долгое время орудует в пределах одного района или даже квартала, однако даже в этом случае стражам порядка порой удаётся поймать его далеко не сразу. Более того, действия таких людей не являются в полной степени непредсказуемыми, поскольку они руководствуются теми или иными критериями, выбирая следующую цель. Методы машинного обучения позволили специалистам создать программу, способную «угадывать» логическую цепочку злоумышленников и давать информацию о том, где он с высокой вероятностью появится в будущем.
Это не первая программа такого рода — с прошлого года аналогичный алгоритм используется полицией в Великобритании, причём он способен предсказывать не только ограбления, но и преступления другого рода, предугадывая «тип» правонарушения, а также место и время, где его следует ожидать. Программа функционирует за счёт того, что зачастую несколько «одинаковых» правонарушений подряд происходят примерно на той же территории и в отношении примерно таких же людей, что и первое из них. Эксперты утверждают, что их технология по эффективности превосходит случайное патрулирование на порядок.
Алгоритм, предложенный американцами, как утверждается, ещё более эффективен при поиске «серийных» квартирных воров, чем уже существующий его аналог. Как отмечается, это в наибольшей степени проявляется, если следующая цель преступника располагается в пределах того же квартала, что и предыдущая.
При этом более точных данных о том, насколько алгоритм эффективен в «процентных» или иных показателях, эксперты пока не сообщают. Информацию о принципах работы программы можно найти в архиве препринтов Корнелльского университета arXiv.org.
Читайте материал «Голландские физики вычислили «безопасное» расстояние между пешеходами»