SENTINEL · Fases 1–2 concluídas

Pistas de investigação que dá para rastrear até a origem

Raramente falta dado a um investigador. O difícil é achar o padrão dentro de milhares de registros que, um a um, não chamam atenção. O SENTINEL é uma ferramenta de desktop que lê dados públicos de criminalidade, roda a estatística sobre eles e ranqueia o que vale um olhar mais atento — e cada resultado volta até os registros, o modelo e os ajustes exatos de onde veio. Se um analista não consegue mostrar por que uma pista ficou onde ficou, ela não deveria ser uma pista.

LinguagemC++23
Interface de usuário (UI)Qt 6, painel de 9 páginas
Testes495 automatizados
ArmazenamentoSQLite
Último enviohá pouco
Dito de saída

Isto é software analítico que ranqueia locais e associações a partir de dados públicos de criminalidade. É uma ferramenta para direcionar a atenção de um analista, não um sistema que decide qualquer coisa sobre uma pessoa.

As páginas de calibração e de equidade existem porque um modelo bem ranqueado e mal calibrado é mais perigoso do que nenhum modelo. O planejamento das Fases 3–5 coloca a equidade em primeiro lugar de forma explícita, e benchmarks publicados são uma entrega declarada, não uma promessa de marketing.

Em português claro

O que isto é, em um minuto

O problema

Um arrombamento, um furto de dentro de um carro, um sinistro de seguro. Cada um, sozinho, não chama atenção, e o que os liga só aparece quando alguém enfileira centenas deles e olha. À mão, esse trabalho é lento, e os contratos de análise que o fazem em escala têm preço fora do alcance da maioria das polícias.

A solução

O SENTINEL lê os registros e roda sobre eles modelos estatísticos consagrados: onde o crime é denso, quais ocorrências parecem uma série em vez de várias, de que área uma série mais provavelmente foi operada. Ele ranqueia o que vale um olhar mais atento. Cada etapa anota o que fez, então a pista chega carregando os registros de origem, o modelo e os ajustes por trás dela.

Para quem é

Polícias menores e regionais, para quem os grandes contratos de análise estão fora de alcance — isto roda em um computador de mesa comum e é feito para um analista só, não para um departamento. Investigadores de fraude e de reincidência, em que o padrão atravessa ocorrências que ninguém arquivou juntas. Pesquisadores, que podem refazer o caminho de qualquer resultado até os registros que o produziram.

Ele aponta o analista para algo que vale conferir. Não decide nada sobre uma pessoa. O resto desta página é a engenharia: dois dos modelos reais rodando no seu navegador, o pipeline que os alimenta, o que funciona hoje e o que não funciona.
Os modelos em si

Dois dos modelos reais, compilados para WebAssembly

models/KDEHotspot e models/HawkesProcess — o mesmo C++ que um analista roda no desktop, compilado com Qt for WebAssembly e alimentado com pontos que você mesmo coloca. Clique no mapa para adicionar ocorrências.

KDEHotspot + HawkesProcess — WebAssembly

não carregada

2,4 megabytes (MB) porque o Qt6Core vem junto. Esse é o custo honesto de rodar o modelo de verdade em vez de um parecido, e nada é baixado até você pedir.

Ocorrências
0
Razão de ramificação
—
Razão de ramificação é o que o modelo de Hawkes aprendeu: o número esperado de ocorrências seguintes que cada ocorrência dispara. Perto de zero significa que os pontos não carregam autoexcitação — espalhe-os uniformemente e ele deve dizer isso.
Só os modelos. A ingestão, o banco de dados, a procedência e o painel são a aplicação, e a aplicação não está aqui — o build do próprio SENTINEL precisa de Qt6::Test, que precisa de Qt6::Concurrent, que um Qt WebAssembly de uma thread só não tem.
Pipeline

Ingestão → Processamento de Linguagem Natural (PLN) → features → modelos → inferência

Cada estágio escreve o que fez na cadeia de procedência, então a pista que sai no fim carrega o registro de como chegou até ali.

O pipeline do SENTINEL, da ingestão passando por PLN baseado em regras, modelos estatísticos e inferência até as pistas ranqueadas, com um trilho de procedência ligado a cada estágio
role para ver o diagrama inteiro →
O trilho por baixo é o produto. Cada estágio escreve o que fez na cadeia de procedência, então a pista chega com o registro de como chegou até ali.
Ingestão

Interface de Programação de Aplicações (API) da polícia do Reino Unido e feeds históricos, importação de Valores Separados por Vírgula (CSV) com detecção automática de layouts do Reino Unido / de cidades dos EUA / genéricos, clima via Open-Meteo, e pontuação de qualidade dos dados com limiares de quarentena.

PLN

Extração clássica de modus operandi baseada em regras e classificação de crimes. Nenhum modelo de linguagem no circuito — de propósito, porque a saída precisa ser explicável.

Modelos

Contagens de Poisson, processos auto-excitantes de Hawkes, detecção de séries por Agrupamento Espacial de Aplicações com Ruído Baseado em Densidade (DBSCAN), focos por KDE, regressão por processos gaussianos, camadas bayesianas e de ensemble.

Inferência

Perfilamento geográfico de Rossmo, análise de MO, pontuação de evidências, detecção de anomalias, PageRank de coautoria criminal e detecção de comunidades, e o motor de dicas.

Interativo

Dois modelos sobre as mesmas ocorrências

Coloque ocorrências no mapa. KDE pergunta onde o crime é denso. A fórmula de Rossmo pergunta algo diferente e mais interessante: dado que os infratores evitam uma zona-tampão em torno de casa, onde é mais provável que o infrator more? Os dois rodam ao vivo, sobre os mesmos pontos que você coloca.

sentinel — inferência espacial

Clique para adicionar uma ocorrência. As superfícies são recalculadas a cada ponto.

Ocorrências
0
Densidade de pico
—

Pista mais bem ranqueada

Sem pistas
Coloque pelo menos três ocorrências.

Cadeia de procedência

Rossmo é contestado. O perfilamento geográfico vai bem em séries de um único infrator com um ponto de âncora estável, e mal quando essas suposições caem. Tratar o pico dele como prova sobre uma pessoa seria um uso indevido.
Implementações ao vivo de KDE gaussiano e da fórmula de direcionamento geográfico criminal de Rossmo, escritas para esta página. A ferramenta entregue acrescenta processos de Hawkes, detecção de séries por DBSCAN e regressão por processos gaussianos sobre dados reais já ingeridos.
Pronto

O que funciona hoje

  • Pipeline de ponta a ponta, da ingestão às pistas ranqueadas
  • 495 testes automatizados
  • Validação com dados reais em conjuntos do Reino Unido e dos EUA
  • Empacotamento para Windows e Linux
  • API de Transferência de Estado Representacional (REST) local, somente leitura
  • Painel de nove páginas: eventos, mapa, calibração, casos, grafo de coautoria criminal, pistas, log de auditoria, configurações, depuração
Limitações

O que não funciona

  • Só PLN baseado em regras. A extração de modus operandi é clássica, com os limites de recall que isso implica.
  • Desktop de uma máquina só. Sem implantação multiusuário, sem estado de caso compartilhado entre analistas.
  • Poucos conectores ao vivo. Poucas fontes de dados em tempo real estão ligadas.
  • Mapa básico. Desenhado sob medida, não um Sistema de Informação Geográfica (GIS). A integração opcional com GIS é item da Fase 3–5.

Fases 3–5, planejadas

Suporte a múltiplas jurisdições, integração opcional com GIS, benchmarks publicados, implantação com equidade em primeiro lugar e um possível serviço gerenciado. A lista de pendências está em REMAINING.md e não numa apresentação de roteiro.

Para quem é

Acha padrões em dados de criminalidade, e mostra as contas

Os analistas se afogam em registros de ocorrência. Isto procura os padrões entre eles e ranqueia o que vale um olhar mais atento, mantendo uma trilha de volta até a evidência por trás de cada sugestão.

01

Polícias menores e regionais

Os grandes contratos de análise estão fora do alcance da maioria dos orçamentos. Isto roda em um computador de mesa comum e é feito para um único analista, não para um departamento.

02

Investigadores de fraude e de reincidentes

Fraude em seguros e furto organizado no varejo parecem ocorrências sem relação até alguém alinhá-las. Isto faz o alinhamento, e aponta onde a próxima provavelmente vai estar.

03

Pesquisadores que estudam crime e policiamento

Todo resultado pode ser rastreado até os registros e as configurações exatas que o produziram, então outro pesquisador consegue conferir o trabalho em vez de aceitá-lo na confiança.

Reconhece a sua situação aqui? Isto está aberto para teste beta agora, e as pessoas para quem ele é construído são aquelas cujo retorno de fato o muda. Seja um testador beta →
Procedência

Cada pista carrega o próprio comprovante

Registro de origem, modelo, parâmetros e a transformação em cada estágio. Um visualizador de log de auditoria é uma das nove páginas do painel, não um pedido de funcionalidade. Para um software que ranqueia para onde vai a atenção da polícia, essa é a barra mínima — e é por isso que o protótipo de pesquisa por trás dele, o ARIA-INTEL, é rotulado como não pronto para o mesmo uso.