Un total de 300 vehículos robados han sido recuperados en lo que va del año, gracias al uso de la tecnología que usa el Centro de Control, Comunicación, Cómputo y Coordinación (C5I), y al trabajo coordinado con las corporaciones de seguridad de los tres niveles de gobierno.
Así lo informó el secretario de Seguridad Pública del Estado (SSPE), Manuel Alonso García, quien dijo que seguirán trabajando por la paz y el bienestar de la sociedad, tal y como lo ha pedido la gobernadora de Aguascalientes, Tere Jiménez.
Agregó que en este delito se ha tenido una reducción constante en los últimos meses, gracias al trabajo que se realiza todos los días.
Por su parte, la directora general del C5i, Michelle Olmos, explicó que con el apoyo de la Inteligencia Artificial se acelera la ubicación de unidades con reporte de robo.
Añadió que el C5I para recuperar vehículos robados también se cuenta con un sistema lector de placas, mediante el cual se emite una alerta que avisa a las corporaciones de seguridad, lo que permite que las unidades más cercanas al punto lleguen al lugar en menor tiempo y recuperen el vehículo.
El uso de la IA en la recuperación de vehículos robados
El uso de la inteligencia artificial (IA) en la recuperación de vehículos robados ha ganado popularidad en los últimos años. La IA se ha utilizado en varias etapas del proceso de recuperación, desde la detección de robos hasta la localización y recuperación de los vehículos.
Una forma en que se utiliza la IA es a través de sistemas de detección de robos basados en algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos analizan patrones y comportamientos para identificar actividades sospechosas, como intentos de robo o movimientos no autorizados del vehículo. Los sistemas pueden utilizar sensores, como cámaras o dispositivos GPS, para recopilar datos en tiempo real y aplicar modelos de IA para detectar eventos inusuales.
Además, la IA también se utiliza para el seguimiento y la localización de vehículos robados. Los sistemas de localización basados en IA pueden aprovechar datos de múltiples fuentes, como señales GPS, redes de comunicación inalámbrica y datos de tráfico en tiempo real, para determinar la ubicación actual del vehículo. Estos sistemas pueden utilizar algoritmos de IA para analizar los datos y predecir la ruta probable que podría tomar un vehículo robado.