Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial aplicada a la seguridad ciudadana que permite optimizar las rutas de patrullaje policial en Málaga. La herramienta se apoya en un mapa virtual de la ciudad con datos reales de criminalidad, capaz de determinar cuántas patrullas son necesarias en cada zona y cómo deben desplazarse para maximizar la vigilancia en los puntos con mayor incidencia delictiva.
Un gemelo digital para simular la criminalidad urbana
Uno de los principales avances es la creación de un gemelo digital urbano de los delitos, una representación virtual que integra información geográfica, social y de seguridad. Este modelo permite a los cuerpos policiales simular estrategias de vigilancia antes de aplicarlas en el entorno real, mejorando la toma de decisiones.
El sistema incorpora además un nuevo indicador, el índice de cobertura, que mide el grado en que las patrullas vigilan eficazmente las zonas según su nivel de riesgo. Este enfoque supera a los métodos tradicionales centrados en la frecuencia de paso o el tiempo sin vigilancia, aportando una evaluación más precisa del rendimiento policial.
Más eficiencia y mejor distribución de recursos policiales
Los resultados muestran que esta tecnología mejora la cobertura de los puntos críticos y permite calcular el número óptimo de patrullas a pie, evitando tanto la falta de vigilancia como el uso ineficiente de recursos.
Tal y como explican los expertos en un artículo publicado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence, el sistema genera rutas dinámicas y diferenciadas para cada patrulla, evitando patrones predecibles. “Este enfoque se basa en teorías criminológicas que apuntan a que unos recorridos menos previsibles pueden disuadir la actividad delictiva”, explica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Málaga Eduardo Guzmán.
Aprendizaje por refuerzo multiagente aplicado a la seguridad
El sistema simula el comportamiento de las patrullas dentro del gemelo digital, tratándolas como agentes autónomos. Para ello, el entorno urbano se divide en cuadrículas de 50 por 50 metros, lo que permite analizar con precisión la distribución espacial de los delitos.
El modelo utiliza aprendizaje por refuerzo multiagente, una técnica avanzada de inteligencia artificial que permite coordinar múltiples patrullas sin rutas predefinidas. Así, el sistema aprende de forma continua a optimizar los recorridos y mejorar la cobertura del territorio.
Validación en entornos reales y aplicación futura
La herramienta se ha validado en tres áreas urbanas de Málaga con características diferentes en tamaño y nivel de seguridad, demostrando su capacidad de adaptación a distintos contextos.
Aunque aún no se ha implementado en escenarios reales, el sistema ya contempla condiciones operativas como turnos de ocho horas y patrullaje a pie. “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”, señala Eduardo Guzmán.
Próximos avances en inteligencia artificial y seguridad
El grupo de Investigación y Aplicaciones en Inteligencia Artificial trabaja en nuevas líneas como la gestión de emergencias en tiempo real y la incorporación de variables socioeconómicas, ambientales y de movilidad urbana para mejorar la precisión del modelo.
