INTEGRAÇÃO DE DADOS POLICIAIS E PENAIS PARA PREVISÃO DE RECIDIVA CRIMINAL COM INTELIGÊNCIA ARTIFICAL

Autores

  • Carlos de Souza Lima Policia Militar do Estado de RO, PMRO, Brasil.

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Recidiva Criminal, Machine Learning, Dados Policiais, Políticas Públicas

Resumo

Este estudo investiga o uso de inteligência artificial para prever a recidiva criminal no Brasil por meio da integração de dados policiais e penais em modelos de machine learning. A recidiva criminal, um problema significativo para a segurança pública e a eficácia das políticas penais, será abordada através da análise e aplicação de técnicas avançadas de IA. A pesquisa busca desenvolver modelos preditivos robustos, que identifiquem fatores de risco associados à reincidência e que possam ser aplicados em diversas regiões do país. A metodologia quantitativa envolve a coleta e análise de grandes volumes de dados, a aplicação de técnicas de machine learning, e a validação rigorosa dos modelos desenvolvidos. Espera-se que os resultados contribuam para políticas públicas mais informadas e uma justiça penal mais equitativa.

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Biografia do Autor

Carlos de Souza Lima, Policia Militar do Estado de RO, PMRO, Brasil.

Profissional altamente especializado nas áreas de segurança pública, inteligência e tecnologia da informação, com uma carreira marcada pela implementação de soluções inovadoras e pela formação de novos talentos. Com uma vasta experiência no desenvolvimento e otimização de sistemas operacionais e administrativos para a Casa Militar do Estado de Rondônia, tenho contribuído significativamente para a melhoria da gestão e controle das operações de segurança. Entre meus projetos notáveis estão a criação de sistemas de controle para a CMRO e para o Estado de Rondônia, a concepção de uma plataforma avançada de monitoramento social e político baseada em inteligência artificial e a implementação de cursos especializados, como o Curso de Operações de Segurança com Drones, que visa capacitar profissionais na utilização dessas tecnologias emergentes. Minha formação acadêmica é extensa e diversificada, incluindo uma graduação em Redes de Computadores, múltiplas pós-graduações em áreas como Cibersegurança, Metodologia do Ensino Superior, Administração Escolar e Segurança Pública, além de diversos cursos de aperfeiçoamento e certificações em tecnologia e segurança. Em reconhecimento ao meu comprometimento e contribuição para a segurança pública, fui agraciado com a Medalha Mérito Cultural da Polícia Militar de Rondônia em 2022 e 2023. Também tive a oportunidade de compartilhar meu conhecimento através da publicação de um artigo relevante sobre operações com drones em segurança pública. Atualmente, continuo a atuar como Policial Militar na Casa Militar do Estado de Rondônia, onde aplico minha expertise para garantir a segurança e a eficiência das operações, consolidando meu papel como um profissional essencial no cenário da segurança pública e tecnológica. professorsouzalima@gmail.com

Referências

BISHOP, C. M. Reconhecimento de Padrões e Aprendizado de Máquina. Springer, 2006.

BREIMAN, L. Florestas Aleatórias. Aprendizado de Máquina, v. 45, n. 1, p. 5-32, 2001.

JAMES, G., et al. Introdução ao Aprendizado Estatístico. Springer, 2013.

LIU, Y., et al. Inteligência Artificial e Big Data na Justiça Criminal. Revisão Anual de Criminologia, v. 1, p. 537-560, 2018.

MINAYO, M. C. S. O Desafio do Conhecimento: Pesquisa Qualitativa em Saúde. São Paulo: Hucitec, 2014.

SILVER, D., et al. Dominando o Jogo de Go com Redes Neurais Profundas e Busca em Árvore. Natureza, v. 529, n. 7587, p. 484-489, 2016.

WITTEN, I. H., FRANK, E., & HALL, M. A. Mineração de Dados: Técnicas e Ferramentas de Aprendizado de Máquina Práticas. Morgan Kaufmann, 2011.

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Publicado

09/27/2024