Gradiant presenta sus avances en modelos de IA para detección de amenazas terroristas, tráfico de drogas y discursos de odio
Los socios de PRESERVE, una iniciativa europea liderada por Gradiant e iniciada en septiembre de 2024, se reúnen estos días en Bucarest con el objetivo de poner en común progresos, hitos y definir las próximas fases del proyecto
El objetivo de PRESERVE es detectar y prevenir el cibercrimen y el terrorismo, salvaguardando la privacidad, la imparcialidad de la vigilancia policial y cumpliendo con los estándares éticos de la UE para la IA.
Gradiant, participa estos días en la que constituye la tercera reunión presencial de la alianza europea PRESERVE, que se celebra en Bucarest, para dar a conocer los avances realizados en los últimos meses por el Centro Tecnológico. El objetivo de esta iniciativa es detectar y prevenir el cibercrimen y el terrorismo, salvaguardando la privacidad, la imparcialidad de la vigilancia policial y cumpliendo con los estándares éticos de la UE para la IA, además de mejorar la asignación de recursos policiales.
En concreto, Gradiant, ha presentado sus avances en el desarrollo de los modelos de inteligencia artificial que dan soporte a los diferentes casos de uso del proyecto, así como la definición e implementación de la arquitectura de captura, procesamiento y análisis de datos descentralizada.
Luis Pérez Freire, director general de Gradiant, señala que “actualmente, no existe una plataforma como PRESERVE en el mercado. La innovación en este campo reside en conjugar en una misma plataforma la protección de la privacidad de los usuarios, el uso ético de la IA y la capacidad de mejorar la toma de decisiones en los procedimientos policiales”. Y añade que “la ventaja tecnológica del proyecto radica en su capacidad para recopilar y procesar grandes cantidades de datos de diversas fuentes de manera eficiente y segura”.
Principales casos de uso de PRESERVE
La solución PRESERVE para el análisis de datos con garantías de privacidad se validará en cuatro casos de uso diferentes:
Prevención e investigación de abusos sexuales a menores, ofreciendo a las fuerzas de seguridad un conjunto de paneles avanzados y herramientas de visualización para mejorar el proceso de investigación y comprender las relaciones entre los delincuentes y las posibles víctimas, explorar sus conexiones y descubrir posibles víctimas o redes de abusadores.
Identificación y mitigación de discursos de odio mediante el desarrollo de una plataforma que ofrece a las fuerzas de seguridad paneles e informes interactivos para identificar y mitigar discursos de odio. La herramienta analiza tendencias, puntos críticos geográficos, niveles de riesgo y actores influyentes, correlacionando datos históricos con incidentes actuales.
Riesgo de radicalización: proporcionando cuadros de mando avanzados para mejorar el análisis de riesgos y el proceso de toma de decisiones en las LEA (Law Enforcement Authorities), pudiendo analizar el riesgo potencial de radicalización de determinados usuarios o comunidades y la prevalencia geográfica del riesgo.
Tráfico de drogas: mejorando la detección precoz del tráfico de drogas correlacionando bases de datos policiales con actividad en línea, incluidas redes sociales y fuentes abiertas. A través de técnicas de procesamiento de lenguaje natural, visión artificial y modelos de grafos, la plataforma permite identificar sustancias emergentes, términos encubiertos o redes organizadas. Además, analiza la opinión pública sobre el consumo de drogas para evaluar riesgos en zonas, grupos o eventos, y optimiza el análisis de casos policiales aplicando modelos espaciales y temporales sobre sospechosos, dispositivos y contactos.
Durante su reunión en Bucarest, representantes de los 13 socios han puesto en común progresos e hitos y definido las próximas fases del proyecto, además de perfeccionar los requisitos de los usuarios finales, las medidas de seguridad, la arquitectura y las funcionalidades de la plataforma, con el fin de preparar el conjunto de herramientas para su despliegue en septiembre de 2027.
This project has received funding from the European Union’s Horizon Europe Research and Innovation programme under grant agreement N°101168309.
