Aprendizado de Máquina aplicado ao cenário de Criminalidade na cidade de Chicago - Oliveira, Eric Azevedo de; Gomes, Gabriel Luciano; Cunha, Felipe Domingos da (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2024: Anais do VIII Workshop de Computação Urbana, 2024)
Este estudo investiga os padrões de crimes sexuais na cidade de Chicago, empregando uma abordagem multidisciplinar que integra análises espaciais e sociais com técnicas avançadas de aprendizado de máquina, incluindo Self-Organizing Maps (SOM), K-means e DBSCAN. Por meio da análise de bases de dados públicas, foram identificados padrões espaciais significativos que correlacionam a ocorrência desses crimes com fatores geográficos e demográficos. Os resultados revelam uma complexidades nos padrões de criminalidade sexual, oferecendo resultados favoráveis para estratégias de prevenção e intervenção. Este estudo se destaca pela sua importância da aplicação de tecnologias de cidades inteligentes e inteligência artificial para melhorar a segurança urbana e definir políticas públicas eficazes.