La IA define las rutas de patrulla de la Policía para mejorar la seguridad en Málaga

Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga (UMA) ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial (IA) capaz de mejorar las rutas de patrulla de la Policía y aumentar la seguridad en Málaga, mediante un mapa virtual de Málaga que define rutas en función de la estadística de delitos.

La herramienta, probada por ahora en un entorno digital con datos reales de criminalidad de la ciudad, permite identificar cuántas patrullas son necesarias en cada zona y cómo deben desplazarse para reforzar la vigilancia en los puntos con mayor concentración de delitos.

Representación virtual del mapa de delitos de Málaga

Uno de los principales avances del estudio es la creación de un gemelo digital de los delitos de Málaga, una representación virtual de la ciudad que integra información geográfica, social y de seguridad. Este mapa permite a los cuerpos policiales ensayar estrategias de vigilancia antes de aplicarlas sobre el terreno.

El modelo incorpora además un nuevo indicador, denominado índice de cobertura, que mide hasta qué punto las patrullas logran vigilar cada zona según su nivel de seguridad. A diferencia de otros sistemas más clásicos, centrados en el tiempo que un área permanece sin ser visitada o en la frecuencia de paso, este criterio evalúa la eficacia real del despliegue policial.

¿Qué se consigue con esta herramienta?

Los resultados apuntan a que la herramienta no solo mejora la cobertura de los puntos críticos, sino que también ayuda a calcular el número adecuado de patrullas a pie en cada área, evitando tanto la falta de vigilancia como un uso excesivo de recursos.

El trabajo ha sido publicado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence bajo el título Cooperative patrol routing: Optimizing urban crime surveillance through multi-agent reinforcement learning. Según explican los investigadores, el sistema genera rutas diferentes para cada patrulla, lo que evita recorridos repetitivos y previsibles.

“Este enfoque se basa en teorías criminológicas que apuntan a que unos recorridos menos previsibles pueden disuadir la actividad delictiva”, ha señalado a la Fundación Descubre el investigador de la UMA Eduardo Guzmán.

División de la ciudad en cuadrículas

Para desarrollar el modelo, los expertos han dividido el entorno urbano en cuadrículas de 50 por 50 metros, lo que permite analizar con precisión dónde se concentran los delitos y cómo se distribuyen por la ciudad. Sobre ese escenario, la inteligencia artificial simula el comportamiento de las patrullas, que funcionan como “agentes” capaces de aprender y coordinarse entre sí.

En concreto, el sistema utiliza técnicas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Esto significa que no trabaja con rutas fijas, sino que aprende de forma autónoma a organizar varios recorridos para cubrir mejor el territorio.

La herramienta se ha validado en tres zonas urbanas de Málaga con características diferentes en tamaño y nivel de seguridad. En cada caso, el modelo ha sido capaz de adaptarse al contexto y proponer estrategias de patrullaje ajustadas a las necesidades concretas de cada área.

Una ciudad digital para anticipar decisiones

Aunque el sistema todavía no se ha aplicado en un entorno real, los investigadores destacan que el modelo ya contempla condiciones operativas habituales, como turnos de ocho horas y recorridos a pie, lo que facilita una posible aplicación futura.

“Este trabajo pone de manifiesto el potencial de la inteligencia artificial para desarrollar herramientas de apoyo a la toma de decisiones en el ámbito policial. El objetivo es ayudar a optimizar los recursos disponibles y mejorar la vigilancia de forma más eficiente”, ha apuntado Guzmán.

Ampliar el modelo

El grupo de Investigación y Aplicaciones en Inteligencia Artificial de la UMA ya trabaja en nuevas líneas para ampliar el modelo. Entre ellas figura el desarrollo de un sistema orientado a la gestión de emergencias, capaz de adaptarse y responder a incidentes en tiempo real.

Los investigadores también prevén añadir nuevas variables al gemelo digital, como factores socioeconómicos, ambientales o de movilidad urbana, para hacerlo más preciso y realista.

El estudio forma parte de la tesis doctoral de Juan Palma-Borda y se ha desarrollado en el marco del proyecto ATREIDES del Plan Nacional de I+D, en colaboración con la Unidad Territorial de Inteligencia de la Comisaría Provincial de Málaga de la Policía Nacional.

La investigación ha contado además con financiación parcial 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