Mejoras en la seguridad de Almería con inteligencia artificial en patrullajes policiales

Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga ha desarrollado un innovador sistema basado en inteligencia artificial que busca mejorar la seguridad ciudadana. Este sistema utiliza un mapa virtual urbano diseñado para definir las rutas de patrullaje policial en Málaga, y ha sido probado con datos reales sobre criminalidad en la ciudad. La herramienta es capaz de identificar cuántas patrullas son necesarias en cada zona y cómo deben moverse para maximizar la vigilancia en los puntos con mayor incidencia delictiva.

Uno de los logros más destacados del estudio es la creación de un gemelo digital de los delitos en Málaga, una representación virtual que integra información geográfica, social y de seguridad. Este mapa permite a los cuerpos de seguridad ensayar estrategias de vigilancia antes de aplicarlas en el terreno real. Además, el modelo introduce un nuevo indicador, conocido como índice de cobertura, que mide la efectividad con la que las patrullas vigilan las áreas según su nivel de seguridad. Este enfoque sustituye métodos más tradicionales que se centraban únicamente en el tiempo transcurrido sin vigilancia o en la frecuencia de paso, evaluando así la eficacia real del despliegue policial.

Análisis y optimización del patrullaje

Los resultados obtenidos indican que la herramienta no solo mejora la cobertura de los puntos críticos, sino que también ayuda a determinar el número óptimo de patrullas a pie necesarias en cada área, evitando tanto la falta como el exceso de recursos policiales. Según explican los expertos en el artículo ‘Cooperative patrol routing: Optimizing urban crime surveillance through multi-agent reinforcement learning’, publicado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence, este sistema genera rutas diferenciadas para cada patrulla, evitando patrones repetitivos. «Este enfoque se basa en teorías criminológicas que sugieren que recorridos menos previsibles pueden disuadir la actividad delictiva», comenta Eduardo Guzmán, investigador de la Universidad de Málaga.

El sistema simula el comportamiento de las patrullas tratándolas como ‘agentes’ dentro del gemelo digital de Málaga. Para ello, los investigadores han dividido el entorno urbano en cuadrículas de 50 por 50 metros, lo que les permite analizar con gran precisión dónde se concentran los delitos y cómo se distribuyen geográficamente.

Perspectivas futuras y aplicación práctica

La inteligencia artificial utilizada en este sistema permite a las patrullas aprender y mejorar sus recorridos mediante técnicas avanzadas como el aprendizaje por refuerzo multiagente. Esto significa que el modelo no sigue rutas fijas, sino que aprende autónomamente a coordinar varias patrullas para cubrir mejor el territorio.

Aunque aún no se ha implementado en un entorno real, los investigadores subrayan que el modelo ya considera condiciones operativas como turnos de ocho horas y recorridos a pie, facilitando su futura aplicación. «Este trabajo demuestra el potencial de la inteligencia artificial para desarrollar herramientas que apoyen la toma de decisiones en el ámbito policial. El objetivo es optimizar los recursos disponibles y mejorar la vigilancia», añade Eduardo Guzmán.

El grupo de Investigación y Aplicaciones en Inteligencia Artificial está trabajando actualmente en nuevas líneas para ampliar este modelo. Entre ellas se encuentra el desarrollo de un sistema orientado a la gestión de emergencias que pueda adaptarse y responder a incidentes en tiempo real. También planean añadir variables adicionales al gemelo digital, como factores socioeconómicos o ambientales, para hacerlo aún más realista.

Este proyecto forma parte de la tesis doctoral de Juan Palma-Borda y se desarrolla dentro del marco del proyecto ATREIDES del Plan Nacional de I+D, junto con la Unidad Territorial de Inteligencia de la Comisaría Provincial de Málaga. La iniciativa cuenta además con financiación parcial por parte de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación y del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), a través del proyecto ‘Modelos de Predicción de Delitos basados en Agentes y Ciencia de Datos’.