Российская полиция привлечёт нейросети к раскрытию преступлений
Как сообщает «Коммерсантъ», Научно-производственное объединение «Специальная техника и связь» МВД России объявило тендер на исследование зарубежной практики использования нейронных сетей для раскрытия и предотвращения серийных преступлений. Работы должны быть выполнены к июлю 2022 года — МВД готово заплатить за них 23,1 миллиона рублей. Победитель конкурса станет известен в середине сентября текущего года.
Исполнитель должен будет отобрать способы применения технологий машинного обучения для задач полиции, сформировать перечни признаков преступлений, которые позволят «устанавливать взаимосвязи с уже имеющимися материалами и выделять из представленной информации признаки серийности преступлений». Также нужно будет разработать макет профильной информационной системы.
Подключение к раскрытию преступлений новых технологий входит в программу цифровой трансформации МВД, на которую государство выделило 55 миллиардов рублей. В заказанном исследовании также должны быть представлены результаты обработки нейронными сетями информации из материалов уголовных и административных дел, оперативных сводок, заявлений граждан, аудиоматериалов и экспертных заключений, уточняется в тендерной документации.
Нейросеть должна уметь распознавать тексты и извлекать из них ключевые данные, например, ФИО, пол, дату и место рождения человека, национальность, особые приметы, например, татуировки, орудие преступления и его характеристики, способ совершения преступления и геолокацию. Результаты должны быть представлены в виде интерактивных графиков и географической карты.
По мнению экспертов, ценность технологии заключается прежде всего в экономии времени, однако внедрение нейросетей обойдётся ведомству в огромные деньги. Также, поскольку в случае с работой следствия речь всегда идёт о секретных данных, то возникает вопрос обеспечения кибербезопасности, поскольку любую программу можно взломать и использовать в преступных целях, отмечают юристы.
На помощь следователям придут нейронные сети и машинное обучение