Salve a tutti, siete all'ascolto di INSiDER - Dentro la Tecnologia, un podcast di Digital People e io sono il vostro host, Davide Fasoli.

Oggi vedremo come l'intelligenza artificiale può essere un efficiente strumento per prevenire o prevedere i crimini.

Prima di passare alle notizie che più ci hanno colpito questa settimana, vi ricordo che potete seguirci su Instagram a @dentrolatecnologia, iscrivervi alla newsletter e ascoltare un nuovo episodio ogni sabato mattina su Spotify, Apple Podcast, Google Podcast oppure direttamente sul nostro sito.

Dopo tre mesi di problemi tecnici e continui rinvii, la prima missione del programma Artemis è finalmente partita alle 7.47 di mercoledì 16 novembre.

L'obiettivo del test è quello di verificare l'operatività del razzo Space Launch System e della capsula spaziale Orion, che in questa precisa missione dovrà orbitare intorno alla Luna per poi rientrare verso la Terra dopo circa un mese dal lancio.

Se la prima missione del nuovo programma lunare sarà un successo, NASA e le agenzie spaziali collaboratrici come l'ESA, con cui abbiamo parlato proprio di Artemis nella puntata dello scorso 14 maggio, proseguiranno con il lancio della seconda missione, che a differenza della prima porterà un equipaggio di quattro astronauti in orbita attorno alla Luna, per poi sbarcare sulla superficie lunare con Artemis III nei prossimi anni.

Le sfide per riportare l'uomo e la prima donna sulla Luna però sono ancora molte.

Una di queste è la realizzazione del sistema di sbarco lunare, che attualmente è sotto la supervisione di SpaceX.

La NASA ha infatti affidato alla compagnia spaziale di Elon Musk il compito di rendere compatibile la navicella Starship con le future attività lunari.

Tuttavia, a causa dei ritardi nella progettazione e nel rilascio delle autorizzazioni da parte dell'amministrazione federale dell'aviazione americana, lo sbarco sulla Luna, fissato per il 2025, potrebbe subire qualche ulteriore ritardo.

I comuni di Lecce e Arezzo sono sotto indagine dal Garante della privacy, in quanto hanno intenzione di utilizzare sistemi di videosorveglianza dotati di intelligenza artificiale per aumentare la sicurezza delle città.

In particolare Lecce ha installato un sistema avanzato di videosorveglianza, ma il garante ha ricordato che questi sistemi, per essere utilizzati, hanno bisogno di un impatto con la prefettura.

In qualsiasi caso, fino al 31 dicembre 2024 è vietato l'uso dei sistemi di riconoscimento facciale.

Il comune dovrà dunque fornire al garante tutta la documentazione tecnica, l'elenco delle banche dati consultate e le base giuridiche dei trattamenti per dimostrare di seguire e applicare le norme previste in materia di privacy.

Per quanto riguarda Arezzo, invece, il comune ha deciso di dotare la polizia municipale di occhiali a realtà aumentata in grado di recuperare e mostrare in tempo reale i dati dei veicoli che commettono infrazione semplicemente inquadrandone la targa.

Anche in questo caso il garante dovrà verificare che il sistema non verrà utilizzato per altri scopi e dovrà valutare quanto questa tecnologia impatterà sulla privacy dei cittadini.

Amazon continua a investire nel settore medico.

Dopo l'avvio dei servizi Pharmacy e Care, il colosso dell'e-commerce ha lanciato il nuovo Amazon Clinic, attraverso il quale è possibile consultare un medico semplicemente tramite chat testuale.

Il servizio di telemedicina al momento è disponibile solamente negli Stati Uniti e secondo Amazon consentirà di snellire la comunicazione e la prescrizione di medicinali per malattie particolarmente comuni.

Sul portale dedicato si può infatti scegliere una serie di malattie per le quali si avvertono i sintomi e solamente dopo aver risposto ad alcune domande relative alla sintomatologia verrà fornito un responso medico via chat in poco tempo.

A differenza di Amazon Care, il quale si rivolge per lo più ai dipendenti interni e a quelli di altre aziende partner, il servizio di Clinic è stato pensato esclusivamente per i privati.

Nonostante sia attivo solamente in 32 Stati degli Stati Uniti, si spera che in futuro possa estendere i benefici della telemedicina come la riduzione delle liste da attesa e il risparmio sui costi anche agli altri paesi del mondo.

Rendere i quartieri i più sicuri possibili per i propri cittadini è sicuramente uno dei principali obiettivi in ogni città, le quali investono continuamente risorse per rafforzare ulteriormente i corpi di forza dell'ordine, ma anche per dotarsi di strumenti e tecnologie con l'obiettivo di abbattere il tasso di criminalità nei vari quartieri.

Negli ultimi anni, in particolare, anche il modo di investigare e di condurre operazioni per sventare i crimini più disparati è cambiato radicalmente proprio grazie all'utilizzo della tecnologia.

Le città possono dotarsi di telecamere sempre più avanzate, dotate di riconoscimento facciale o in grado di identificare comportamenti illeciti.

Le forze dell'ordine integrano sempre di più figure professionali esperte in analisi di dati, informatica, cyber security o scienze forensi.

Tema tra l'altro che avevamo approfondito nella puntata scienze forensi, crimini e investigazioni digitali.

Queste tecnologie, infatti, non vengono utilizzate solamente nell'ambito dei crimini informatici, ma sono di grande utilità in tutti gli ambiti, dai crimini per così dire di strada al contrasto delle grandi organizzazioni criminali come mafia e Ndrangheta.

E tra l'altro di qualche giorno fa, la notizia per cui la polizia italiana, collaborando con le forze di polizia degli altri paesi dell'Unione Europea, adotterà degli algoritmi predittivi basati sull'intelligenza artificiale per contrastare e prevenire le infiltrazioni della criminalità organizzata nell'ambito dei fondi del PNRR.

In questa puntata approfondiremo proprio questo aspetto, analizzando come funzionano e vedendo qualche esempio di algoritmi di intelligenza artificiale che, grazie ai dati storici, riescono a prevedere e di conseguenza prevenire i crimini nelle piccole e grandi città.

Iniziamo dunque dal capire cosa sono e come funzionano gli algoritmi predittivi.

Il nome in questo caso è abbastanza esplicativo.

Infatti questi sono algoritmi di intelligenza artificiale che si occupano di analizzare i dati a disposizione per riuscire in generale a predire un evento o un andamento e nel nostro caso specifico, calcolare con quanta probabilità un crimine possa venire in un determinato luogo e ad una determinata ora.

Ma come fa? La risposta va cercata proprio nei dati che utilizza l'algoritmo.

Ne abbiamo parlato più volte in diverse puntate.

Per addestrare un buon algoritmo ad apprendimento automatico e intelligenza artificiale servono numerosi dati.

Questi dati, fortunatamente, sono facilmente recuperabili, in quanto le informazioni sui crimini avvenuti sono sempre state registrate, addirittura nel corso dei secoli.

Tuttavia, solitamente vengono considerati solamente i dati storici dei crimini avvenuti negli ultimi 5 anni, in quanto quelli precedenti sarebbero troppo vecchi e di conseguenza non solo non aiuterebbero l'algoritmo a prevedere nuovi eventi, ma possono addirittura peggiorarne le previsioni per colpa di informazioni che riguardano un contesto potenzialmente e spesso completamente diverso da quello attuale.

E il contesto in questo caso è fondamentale per poter predire un crimine.

In particolare la data, l'ora, il luogo e la tipologia di un crimine, ad esempio un furto in un appartamento, una rapina o una rissa, sono le informazioni base fondamentali per iniziare a cercare di prevedere questi crimini in futuro.

Quasi tutti gli algoritmi utilizzati infatti producono una mappa divisa in zone dove ad ogni zona è associato un rischio di criminalità, ovvero la probabilità che si verifichi una certa tipologia di crimine, ad esempio in base all'ora e ad altre caratteristiche, come la presenza di eventi o le condizioni meteorologiche.

Ecco dunque perché è importantissimo non solo fornire data e luogo dei crimini già commessi, ma anche tutte le informazioni possibili che riguardano le condizioni, il contesto in cui questi si sono svolti, e il perché questi algoritmi, come vedremo nei prossimi esempi, funzionano, è da ricercare in diversi fattori.

Uno di questi è chiamato multivittimizzazione, per cui chi ha subito crimini in passato è più probabile ne subisca nuovamente in futuro, magari anche dello stesso tipo.

E con un esempio si capisce subito la motivazione.

Nell'ambito dei furti in appartamento, ad esempio, uno di questi può essere preso di mira molteplici volte, magari perché è vecchio ed è quindi più semplice forzarlo ed entrare.

O non è video sorvegliato, o magari è situato in un posto per i ladri strategico e vicino a vie di fuga rapide e facilmente raggiungibili.

O ancora, gli inquilini sono spesso fuori casa dando ai criminali maggiori occasioni per compiere il furto.

Un altro fattore molto importante che spiega perché questi algoritmi riescono a predire i crimini riguarda invece la sfera psicologica.

I criminali, sia singolarmente sia in gruppo, infatti, tendono ad essere abitudinari, ad avere un modus operandi sempre uguale e con obiettivi tra loro simili.

Tracciare un identikit, un profilo psicologico o dello dei criminali, diventa quindi fondamentale, perché solo in questo modo è possibile capire quale e quando potrebbe essere il prossimo obiettivo.

E queste tecniche, chiaramente, venivano già utilizzate in passato, con un approccio magari più approssimativo.

Grazie all'avvento della tecnologia e dell'intelligenza artificiale, invece, le previsioni seguono un approccio più metodologico, preciso e basato su una quantità maggiore di dati e esempi a cui l'algoritmo può accedere per produrre dei risultati che siano quanto più affidabili possibile.

Ma vediamo ora qualche esempio di come diversi algoritmi sono stati in Italia e all'estero utilizzati per prevenire la criminalità, le tecnologie che sono state usate nei diversi casi e per le diverse necessità e che i risultati hanno ottenuto nel rendere le città più sicure per i propri abitanti.

Il Dipartimento di Polizia di Santa Cruz, in California, nel 2010 e 2011, seguendo proprio il principio della multivitimizzazione, ha utilizzato un algoritmo per predire i crimini contro le proprietà.

In particolare, nel caso specifico, la città è stata divisa in piccole griglie e ad ogni griglia viene associata la probabilità con cui si può verificare un crimine.

Si viene quindi a creare quella che è definita una “heat map” che visivamente è proprio una mappa della città con tanti quadratini colorati che solitamente vanno dal blu o verde al rosso e indicano appunto il tasso di criminalità.

Quando un nuovo crimine avviene in una certa zona, poi, per i giorni successivi, il quadratino associato mantiene una probabilità maggiore rispetto al solito, in quanto ci si aspetta che nella stessa zona possa avvenire un crimine simile a distanza di poco tempo.

Man mano che i giorni passano, poi, il tasso di criminalità associato torna a scendere fino ad un valore stimato dai dati storici.

Con questo metodo, nei due anni in cui l'algoritmo è stato utilizzato, i criminali si sono ridotti di circa il 23% ed è stato possibile anche definire quali giorni e quali fasce orarie della settimana sono più a rischio.

Rimanendo sugli esempi statunitensi, un altro software che ha dimostrato la sua efficienza per contrastare la criminalità è PredPol, ed è stato realizzato nel 2013 grazie a una collaborazione tra la polizia di Los Angeles, l'Università di Santa Clara e l'Università della California.

La particolarità di questo algoritmo sta nella sua semplicità, per funzionare infatti utilizza solo tre variabili, ossia il luogo, la data e la tipologia dei crimini relativi agli ultimi cinque anni.

Sulla mappa, come nel caso precedente, vengono disegnate di volta in volta le zone più a rischio, di conseguenza le forze di polizia vengono maggiormente concentrate in quelle aree durante i pattugliamenti.

In Italia, invece, e in particolare a Milano, dal 2007 si utilizza un software chiamato Keycrime, sviluppato proprio in Italia dall'idea di un ex agente di polizia della questura milanese per sventare le rapine nelle farmacie, ma che viene utilizzato contro le rapine in generale.

In questo caso, il fattore principale che è stato tenuto in considerazione per lo sviluppo dell'algoritmo è stato il secondo di cui abbiamo parlato, ossia il fatto che i criminali hanno dei comportamenti abituali, ripetitivi.

Quando avviene una rapina, quindi, la polizia si occupa di raccogliere quante più informazioni possibili, che oltre alla semplice data, ora e luogo, riguardano anche i fattori ambientali, le modalità, l'identikit, il veicolo o le armi utilizzate e così via.

Il software con queste informazioni riesce poi a creare dei collegamenti tra le rapine simili, che potenzialmente sono state compiute dalla stessa persona o gruppo di persone, e riesce a indicare quale e quando potrebbe essere il prossimo obiettivo di quel determinato criminale.

Il risultato? Keycrime viene utilizzato da ormai una decina di anni, ed è stata registrata una riduzione di circa l'88% per quanto riguarda le rapine ad attività commerciali.

Infine, un ultimo esempio, sempre italiano, viene dal software X-Law.

In questo caso, l'intelligenza artificiale analizza e acquisisce le caratteristiche del territorio, che oltre alla topografia in sé, riguarda anche la tipologia di edifici presenti, stazioni di bus o metropolitane, mercati, esercizi commerciali, eventi e molto altro.

Combinando queste caratteristiche con i dati storici dei crimini, ogni mezz'ora viene creata una mappa con indicate le zone più a rischio, fornendo anche la tipologia di crimine e le modalità con cui questo potrà avvenire.

Anche in questo caso, la sperimentazione era iniziata a Napoli nel 2004, registrando una riduzione del 22% dei reati commessi.

Come possiamo vedere, quindi, l'uso dell'intelligenza artificiale per predire i crimini non è sicuramente una novità, ma viene utilizzata da diversi anni nelle più grandi città con ottimi risultati.

E proprio per questo, questi algoritmi vengono e verranno sempre più utilizzati non solo per i furti o rapine, ma anche per contrastare la criminalità organizzata, l'evasione fiscale e numerosi altri crimini.

L'obiettivo, chiaramente, è sempre uno, usare tutti gli strumenti a disposizione per creare un paese quanto più sicuro possibile per i propri cittadini.

E così si conclude questa puntata di INSiDER - Dentro la Tecnologia.

Io ringrazio come sempre la redazione e in special modo Matteo Gallo e Luca Martinelli che ogni sabato mattina ci permettono di pubblicare un nuovo episodio.

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Noi ci sentiamo la settimana prossima.