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Sistema basado en inteligencia artificial será aplicado por Fiscalía para mejorar la detección de delitos

Este proyecto FONDEF contó con la participación de  la Universidad de Chile, la Universidad del Bío Bío, la Universidad de los Andes (CL), el Ministerio Público y SOSAFE. Además, contó con la coordinación de nuestro Centro de Sistemas Públicos de Ingeniería Industrial. 

El modelo matemático es resultado del proyecto FONDEF  “Sistema de analítica integrada de información para la persecución de delitos contra la propiedad: inteligencia artificial para detectar estructuras criminales”, liderado por el Director del Departamento de Ingeniería Industrial, Richard Weber, en conjunto con la Unidad Coordinadora de Análisis Criminal y Focos Investigativos de la Fiscalía Nacional. Se trata de una innovadora iniciativa que también contó con la participación de la Universidad del Bío Bío, la Universidad de los Andes y SOSAFE, además de la coordinación de nuestro Centro de Sistemas Públicos de Ingeniería Industrial.    

Este algoritmo, capaz de construir una red de vínculos entre personas con historial delictivo e identificar a potenciales miembros de una agrupación asociada a un hecho criminal específico, comenzará a ser usado por Fiscalía de Chile para casos de delitos contra la propiedad en las fiscalías regionales del Maule, Coquimbo y Metropolitana Centro Norte y pronto se probará adaptado a casos de homicidios y drogas.

“Con este sistema cada fiscal y su equipo ya no tendrán que analizar muchas carpetas para dar con potenciales vínculos, ya que la máquina hará un filtro y le propondrá un número acotado. La ventaja es reducir el volumen y la complejidad de la búsqueda, al hacerla más inteligente”, destaca Weber agregando que, con esto, el algoritmo también aportará a validar hipótesis investigativas.

Para ello, el algoritmo se nutre de información de diferentes bases de datos, como la del Sistema de Apoyo a los Fiscales (SAF). Para el análisis, integra modus operandis (lugares, horas, perfiles de víctimas, etc.), conocimiento de ciertas técnicas necesarias para llevar a cabo el delito (oxicorte, por ejemplo) y reincidencias, entre otros elementos.

“El objetivo es ayudar a los y las fiscales a determinar rápidamente, en cosa de segundos, qué personas podrían haber actuado en un hecho delictual atribuible a una banda. Eso, tanto si contamos con un sospechoso como si no contamos con él, por lo que esperamos que sea de gran ayuda para bajar las tasas de delitos con imputados desconocidos”, explicó el Fiscal Nacional, Ángel Valencia, durante la presentación oficial del sistema.

Agrega: “Así, ante delitos recién ocurridos, podremos pedirle al sistema que nos proponga los nombres de un número inicial de sujetos. Luego podremos ir aumentando ese número en el transcurso de la investigación”.

El equipo de investigación liderado por Weber e integrado por Carla Vairetti, de la Universidad de Los Andes, y Fredy Troncoso, de la Universidad del Biobío, ya ha realizado varias pruebas en casos de robos, con altas tasas de efectividad. A modo de ejemplo, en uno de ellos se trabajó un hecho reciente en el que, se sabía, estaban involucradas 12 personas. Al sistema se le entregaron sólo dos de esas identidades, siendo capaz de rastrear y proponer la identidad de siete individuos nuevos que estaban dentro de los que fueron condenados.

¿Cómo se puede con esta IA identificar a imputados desconocidos?

El mecanismo consiste en identificar a una persona como un nodo inicial, de quien se desprenden vínculos con terceros con los que haya participado en al menos un delito anterior. De esta forma, se genera un mapa de redes criminales.

En el caso que no exista esa persona inicial, el sistema compara hechos, jurisdicción y normas aplicadas, entre otras variables.

23 de marzo de 2023