Por Delfim Miyamaru, presidente da Fundação Ezute
A segurança pública enfrenta desafios crescentes, incluindo ameaças cibernéticas, crimes violentos, fraudes de todas as ordens, além dos desastres naturais. É extremamente importante para tomada de decisão que o agente de segurança tenha uma consciência situacional.
Para que se tenha essa consciência situacional é essencial o uso combinado de algumas tecnologias em todos os segmentos da segurança pública e pelas suas unidades e agências de inteligência. Nesse contexto, a inteligência deve ser capaz de antever potenciais ameaças ou crises, para que de forma estratégica e com antecipação esses eventos sejam evitados ou que tenham minimizados seus impactos perante a sociedade.
Atualmente, algumas tecnologias combinadas refletem diretamente no aumento considerável da efetividade da ação do agente de segurança e, principalmente, na resposta para sociedade. Uma solução baseada em integração de informações, ciência de dados e inteligência artificial oferece uma série de benefícios e oportunidades para melhorar a eficiência e a eficácia das operações de segurança.
A importância da integração de informações reside na capacidade de reunir dados de várias fontes, base de dados e internet, transformando-os em conhecimento acionável. Com a quantidade crescente de informações disponíveis, é essencial que os setores de inteligência e segurança pública possam coletar, analisar e compartilhar dados de maneira eficiente. A integração de informações permite que diferentes agências e departamentos compartilhem dados relevantes, evitando a duplicação de esforços e melhorando a colaboração.
A ciência de dados desempenha um papel crucial na análise dessas informações integradas. Por meio de técnicas avançadas de análise de dados, as agências podem identificar padrões, tendências e anomalias que podem ser indicativos de atividades criminosas ou ameaças à segurança. A ciência de dados permite que as agências identifiquem rapidamente informações relevantes em grandes volumes de dados, fornecendo uma visão mais precisa e detalhada do cenário de segurança.
A inteligência artificial complementa a integração e ciência de dados, fornecendo a capacidade de automatizar tarefas complexas e detecção de anomalias e tomar decisões com base em algoritmos e modelos preditivos. Por meio do uso de algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais, a inteligência artificial pode analisar grandes quantidades de dados em tempo real, identificar padrões sutis e prever possíveis ameaças. Isso permite que as agências de inteligência e segurança pública ajam de forma proativa, antecipando e prevenindo incidentes antes que ocorram.
Um dos maiores desafios das forças de segurança é o contingente limitado de agentes, muitas vezes não sendo suficiente para suprir toda a demanda da segurança pública. Com esse tipo de solução tecnológica, a automação de tarefas rotineiras e a análise automatizada de dados podem liberar recursos humanos para se concentrarem em atividades de maior valor, como análise estratégica e tomada de decisões.
Em resumo, uma solução combinando a integração de informações, ciência de dados e inteligência artificial, é capaz não somente de integrar dados, mas também de validar e garantir a consistência e veracidade desses dados; de gerar cenários para permitir o preparo prévio das ações de segurança e a consequente redução dos impactos negativos; permite ainda uma capacitação contínua do agente público. Pode-se dizer, portanto, que o maior resultado a ser conquistado com esse tipo de solução é o aumento da proteção e da percepção de segurança da sociedade.
Atualmente, muitos países, utilizam amplamente esses recursos tecnológicos no combate à criminalidade, como por exemplo:
Predição de crimes: em Chicago/USA, a polícia utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para prever áreas com maior probabilidade de crimes.
Reconhecimento facial: em Londres/UK, a polícia utiliza sistemas de reconhecimento facial baseados em inteligência artificial para identificar suspeitos em tempo real.
Análise de dados e vigilância: em Singapura, o governo utiliza a ciência de dados para analisar grandes volumes de dados provenientes de câmeras de vigilância.
Prevenção de terrorismo: em Israel, as agências de segurança utilizam algoritmos de aprendizado para analisar dados de inteligência e identificar padrões que possam indicar atividades terroristas.
Detecção de fraudes: em diversos países, como os Estados Unidos e Austrália, as instituições financeiras utilizam a ciência de dados e a inteligência artificial para detectar fraudes em transações financeiras. Algoritmos de aprendizado de máquina analisam padrões de comportamento e transações suspeitas.
Mesmo diante de todos esses exemplos, demonstrando o uso consolidado de ciência de dados e inteligência artificial no mundo, não existe uma aplicação padrão, ou seja, algoritmos devem ser desenvolvidos conforme a realidade de cada localidade, e no caso do Brasil, que já vem dando alguns passos nessa direção, por meio da utilização de drones, reconhecimento facial e câmeras nos uniformes dos policiais (Body Cams), por ser um país continental, esse tipo de solução pode variar de região para região.
Em suma, a combinação de tecnologia para aumento da consciência situacional representa um avanço significativo. Com a integração de informações, a ciência de dados e a inteligência artificial como aliadas, o futuro da segurança pública se apresenta com mais eficiência, agilidade e, principalmente, com uma maior percepção de segurança para a sociedade.