Zebulon Steele
Veri odaklı içgörülere giderek bağımlı hale gelen bir dünyada, Shreyas Mahimkar, kamu güvenliğini artırmak için büyük veri analitiği kullanmada bir öncü olarak öne çıkmıştır. 2016’dan 2021’e kadar, makine öğrenimi ve büyük veri tekniklerini kullanarak suçları tahmin ve önleme amacıyla devrim niteliğinde bir projeyi yönetmiştir; bu proje, kolluk kuvvetlerinin suç faaliyetlerini tahmin etme, önleme ve yanıt verme biçimini köklü bir şekilde değiştirdi.
Mahimkar’ın yaklaşımı basit ama derindi: suçla ilgili büyük verileri analiz etmek için gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak, suçların en olası olduğu yerleri ve zamanları tahmin etmek. Bu, polis departmanlarının kaynakları stratejik olarak dağıtabilmesini sağladı; böylece, yüksek riskli alanlarda önceden polis memurları konumlandırılabiliyor ve acil durumlara yanıt verme süreçleri önemli derecede optimize edilebiliyordu.
Onun öncü çalışması, suç tahminini modernleştirerek topluluk güvenliğini yeniden şekillendirmektedir; bu da onu daha doğru ve güvenilir hale getirmiştir. Mahimkar’ın yaklaşımının etkinliği, devasa suç verilerinin hızlı bir şekilde işlenmesini sağlayan Map-Reduce çerçevesini kullanmasından kaynaklanmaktadır; bu da %35’lik bir tahmin doğruluğu artışı sağlamıştır. Bu iyileştirme, kolluk kuvvetlerinin kaynakları daha etkili bir şekilde dağıtmasına olanak tanımış ve olaylara yanıt verme süresini %25’e kadar hızlandırmıştır.
Belki de en çarpıcı olanı, Mahimkar’ın karmaşık verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere yoğunlaştırma yeteneğidir; suç veri analizini %60 hızlandırmıştır. Bu çığır açıcı çalışma yalnızca kamu güvenliğini ilerletmekle kalmamış; aynı zamanda çeşitli endüstrilerde devrim yaratan gerçek zamanlı büyük veri analitiği gücünü de gözler önüne sermiştir. Shreyas Mahimkar’ın çabaları, veri biliminin toplumsal refahı ve kamu güvenliğini artırmadaki dönüştürücü potansiyelini güçlü bir şekilde göstermektedir.
Büyük Veri Kamu Güvenliğini Nasıl Değiştiriyor: Gelecek İnovasyonlarına Bir Bakış
Son yıllarda, Shreyas Mahimkar, suçun önlenmesi ve tahmini yoluyla kamu güvenliğini artırmada büyük veri analitiğinin kullanımında önde gelen bir figür haline gelmiştir. 2016 ile 2021 yılları arasındaki çalışmaları, makine öğreniminin kolluk kuvvetleri süreçleriyle entegrasyonu için bir emsal teşkil etmiştir, böylece ajansların suç faaliyetlerini tahmin etme ve yanıt verme biçimini optimize etmiştir.
Mahimkar’ın Suç Tahmin Modelinin İnovasyonları ve Özellikleri
Mahimkar’ın yaklaşımındaki önemli yeniliklerden biri, gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarının uygulanması olmuştur. Bu algoritmalar, karmaşık veri setlerini işleyerek suç kalıplarını öngörme yeteneği sağlamıştır. Map-Reduce çerçevesini kullanarak, Mahimkar’ın modeli, geniş çapta suç verilerini hızlı bir şekilde işleyerek %35’lik bir tahmin doğruluğu artışı sağlamıştır.
Toplum Güvenliği Üzerindeki Dönüştürücü Etki
Mahimkar tarafından geliştirilen model, kolluk kuvvetlerinin kaynakları daha stratejik bir şekilde konumlandırmasına olanak tanıyarak yanıt sürelerini %25 artırmış ve topluluk alanlarını daha güvenli hale getirmiştir. Gerçek zamanlı veri içgörülerinin entegrasyonu sayesinde, Mahimkar suç tahminini devrim niteliğinde değiştirerek hem daha kesin hem de uygulanabilir hale getirmiştir.
Kolluk Kuvvetlerinde Büyük Verinin Artıları ve Eksileri
Artıları:
– Geliştirilmiş Doğruluk: Tahmin doğruluğunda sağlanan önemli iyileştirmeler, kolluk kuvvetlerine suçların önlenmesi adına güvenilir veri sağlıyor.
– Kaynak Optimize Edilmesi: Gerçek zamanlı veri analizi, memurları daha verimli bir şekilde konumlandırmaya yardımcı oluyor, acil durumlara yanıt sürelerini azaltıyor.
– Ölçeklenebilirlik: Modelin Map-Reduce çerçevesine olan bağımlılığı, gerektiğinde daha büyük veri setlerini ele alacak şekilde ölçeklenebilirlik sağlıyor.
Eksileri:
– Gizlilik Endişeleri: Büyük veri yöntemleri yaygınlaştıkça, kamu güvenliği ile bireysel gizlilik arasındaki denge üzerine devam eden tartışmalar bulunmaktadır.
– Uygulama Maliyetleri: Bu tür gelişmiş sistemlerin uygulanması ve sürdürülmesi, daha küçük yargı alanları için maliyet açısından sıkıntılı olabilir.
Pazar Analizi ve Gelecek Trendleri
Kolluk kuvvetlerinde veri odaklı stratejilere olan artan bağımlılık göz önüne alındığında, benzer teknolojiler için pazarın önemli ölçüde büyümesi beklenmektedir. Yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki yenilikler, tahmin doğruluğunu ve operasyonel verimliliği daha da artıracak.
Güvenlik Aspektleri ve Değerlendirmeler
Bu teknolojiler kamu güvenliği ajanslarına daha entegre hale geldikçe, veri güvenliği ön plana çıkmaktadır. Hassas bilgilerin ihlallerden korunması, kamu güveninin korunması ve tahmin sistemlerinin etkinliğinin sağlanması açısından kritik öneme sahiptir.
Kamu Güvenliğinde Büyük Veri için Tahminler
Kamu güvenliğinde büyük verinin geleceği, umut verici gelişmeler içermektedir. Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, suç tahmin modellerinde artan doğruluk, gerçek zamanlı veri toplama için IoT cihazlarıyla daha fazla entegrasyon ve küresel kolluk kuvvetleri arasında genişletilmiş tahmin yetenekleri beklenebilir.
Büyük verinin dönüştürücü uygulamaları hakkında daha fazla okumak için IBM web sitesini ziyaret edebilirsiniz.
