Cooperazione internazionale di polizia

2024-08-13 16:07:28

L'Intelligenza artificiale (#AI) offre soluzioni innovative per la polizia dei crimini ambientali, riducendo costi e tempi

@Intelligenza Artificiale
Un interessante studio apparso sul sito dell’ Institute for Securities Studies (ISS) approfondisce gli aspetti relativi all’ausilio che può fornire l’intelligenza artificiale alle forze di polizia impegnate nella lotta ai crimini ambientali, con particolare riguardo al continente africano (l’articolo è qui: issafrica.org/iss-today/ai-can…).

L'aspetto di maggior interesse è che l’AI può analizzare enormi quantità di dati in tempi brevi, identificando modelli di comportamento criminale e movimenti di beni illeciti.
Quali prima di tutto le sfide per i progetti di Intelligenza Artificiale nella lotta contro i crimini ambientali in Africa?
Innanzitutto, mancanza di dati locali: la disponibilità limitata e la scarsa qualità dei dati locali ostacolano l'efficacia dei modelli di IA, rendendo difficile l'analisi accurata delle attività illecite.

Quindi le infrastrutture inadeguate: la carenza di infrastrutture di comunicazione e digitali limita la capacità di implementare e gestire tecnologie avanzate in aree remote.
Ancora, risorse e competenze limitate: la mancanza di investimenti in ricerca, sviluppo e formazione tecnica riduce la capacità delle forze dell'ordine di utilizzare efficacemente l'AI nella lotta contro i crimini ambientali.
Quali invece i vantaggi dell'Intelligenza Artificiale nella lotta contro il bracconaggio?
In primis, risparmio di tempo e risorse: l'uso dell'AI consente di risparmiare ore di lavoro per le forze dell'ordine, migliorando l'efficienza operativa.

Poi il “rilevamento precoce”: l’AI consente un monitoraggio continuo e in tempo reale, identificando attività sospette e facilitando interventi tempestivi.
A seguire, nell’ambito del ciclo intelligence di polizia, l’analisi predittiva: utilizzando modelli predittivi, l'AI può anticipare le rotte di bracconaggio e le aree a rischio, migliorando la pianificazione delle operazioni di pattugliamento e fornendo, di conseguenza, efficienza operativa, poiché automatizzando l'analisi dei dati e il riconoscimento delle immagini, l'AI riduce il carico di lavoro per le forze dell'ordine, permettendo loro di concentrarsi su azioni concrete contro il bracconaggio mediante interventi tempestivi, grazie a tecnologie come TrailGuard (sistemi di telecamere intelligenti che utilizzano modelli per filtrare il 99% delle immagini false e inviare avvisi in tempo reale) permettono risposte rapide a minacce, facilitando l'arresto di criminali e la prevenzione di danni ambientali.

Ad esempio, progetti impiegano l’AI per riconoscere specie specifiche da immagini catturate, facilitando il monitoraggio della fauna selvatica, come Operation Pangolin lanciata nel 2023 come collaborazione tra università, iniziative di conservazione e l'Agenzia nazionale per i parchi nazionali del Gabon. Raccoglie ed elabora i dati dalle telecamere esistenti, utilizzando l'intelligenza artificiale per riconoscere i pangolini dalle trappole fotografiche e dalle telecamere termiche. Le immagini vengono utilizzate con i dati dello strumento di monitoraggio spaziale e reporting delle pattuglie dei ranger per costruire modelli predittivi per il bracconaggio dei pangolini. L'obiettivo a lungo termine del progetto è quello di sviluppare modelli di intelligenza artificiale separati che aiutino a prevedere le rotte e i mercati della tratta.
Del pari l’analisi dei dati satellitari, attuata mediante piattaforme come Digital Earth Africa e Skylight la utilizzano per analizzare dati geospaziali e identificare attività illecite come l'estrazione mineraria e la pesca illegale. Si tratta del così detto monitoraggio avanzato: questi progetti utilizzano tecnologie di intelligenza artificiale per analizzare dati da telecamere e strumenti di monitoraggio, migliorando la capacità di rilevare e rispondere a minacce come il bracconaggio.
Focalizzandosi sulla costruzione di capacità locali, questi progetti garantiscono che le tecnologie e i dati rimangano utili anche oltre la loro durata, promuovendo una gestione sostenibile della fauna selvatica.
In conclusione, investimenti in capacità locali e legislazione sull'IA sono necessari per migliorare l'efficacia della lotta contro i crimini organizzati.
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