Adopción de herramientas de investigación de nueva generación basadas en IA para las fuerzas y cuerpos de seguridad

La aplicación de métodos de inteligencia artificial (IA) al Big Data marca una nueva era en la labor policial, aumentando las capacidades operativas de las Agencias de Aplicación de la Ley (LEAs) en la lucha y la predicción del crimen en un amplio abanico de áreas de investigación, incluyendo la lucha contra la explotación sexual infantil (CSE), el terrorismo, la ciberdelincuencia y la protección de espacios públicos.

Actualmente, se están desarrollando soluciones y herramientas tecnológicas prometedoras en el marco de proyectos de I+D financiados por la UE y a nivel nacional, alcanzando niveles de madurez tecnológica (TRL) 6-7, y con aplicación en diversos campos de investigación.

Basándose en proyectos de I+D previos y en curso (AIDA, DANTE, GRACE, STARLIGHT), el objetivo principal del proyecto EMPOWER es fomentar la adopción de soluciones innovadoras basadas en herramientas impulsadas por IA, que permitan a las LEAs mejorar sus capacidades en estos ámbitos investigativos.

Para ello, EMPOWER llevará a cabo pruebas piloto de un total de 8 herramientas de investigación, en los campos de imagen/vídeo, voz/texto y aprendizaje federado, en una acción coordinada por un consorcio de 10 socios de 5 Estados miembros (Grecia, Irlanda, Italia, Portugal y España), representantes de la comunidad de I+D en seguridad y aplicación de la ley:

• 2 LEAs: Ministerio del Interior - Policía Nacional (MIR-PN) y Policía Judiciária (PJ)

• 6 empresas y PYMEs: ENG, HERTA, ICTLC, TGO, TREBE y VOI

• 2 organizaciones de investigación tecnológica (RTOs): CERTH y VICOM

Como resultado del proyecto, las 8 herramientas alcanzarán un TRL 8, tras ser probadas por MIR-PN y PJ con conjuntos de datos operativos en entornos reales.

Estas herramientas estarán disponibles para otras LEAs no participantes, a través de repositorios abiertos y esquemas de licencias, en coordinación con actores clave como Europol, EACTDA, ENFSI, EuCB y CERIS.

Finalmente, se divulgarán ampliamente:

• Conjuntos de datos anonimizados

• Un análisis de necesidades formativas

• Materiales de formación

• Y una serie de recomendaciones sobre:
  i) Interoperabilidad de datos y estandarización,
  ii) Confiabilidad de las herramientas de IA utilizadas por las LEAs, y
  iii) Modelos de adopción de innovación para nuevas soluciones basadas en IA por parte de las LEAs.