Desarrollan un mapa urbano basado en inteligencia artificial para mejorar la seguridad ciudadana

Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial que mejora la seguridad ciudadana, mediante un mapa virtual urbano que define las rutas de patrullaje policial en Málaga. La herramienta, probada en un entorno digital con datos reales sobre criminalidad  de la ciudad, identifica cuántas patrullas son necesarias en cada zona y cómo deben moverse para maximizar la vigilancia de los puntos con mayor incidencia delictiva.

Infografía sobre el funcionamiento del mapa urbano basado en inteligencia artificial.

Uno de los principales avances del estudio es la creación de un gemelo digital de los delitos de Málaga, una representación virtual de la ciudad que integra información geográfica, social y de seguridad. Este mapa permite a los cuerpos de seguridad ensayar estrategias de vigilancia antes de aplicarlas sobre el terreno.

Además, el modelo incorpora un nuevo indicador, denominado índice de cobertura, que mide hasta qué punto las patrullas consiguen vigilar las zonas según su nivel de seguridad. Este criterio sustituye a otros enfoques más clásicos, centrados en el tiempo que pasa un área sin visitarse o en la frecuencia de paso, y evalúa la eficacia real del despliegue policial.

Los resultados muestran que la herramienta no solo mejora la cobertura de los puntos críticos, sino que también ayuda a determinar el número ideal de patrullas a pie necesarias en cada área, evitando tanto la falta de vigilancia como el uso excesivo de recursos policiales.

Rutas menos predecibles

Tal y como explican los expertos en el artículo ‘Cooperative patrol routing: Optimizing urban crime surveillance through multi-agent reinforcement learning’ publicado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence, a diferencia de los modelos tradicionales, el sistema propuesto genera rutas distintas para cada patrulla, evitando patrones repetitivos. “Este enfoque se basa en teorías criminológicas que apuntan a que unos recorridos menos previsibles pueden disuadir la actividad delictiva”, explica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Málaga Eduardo Guzmán.

Con esta premisa, el sistema simula sobre el gemelo digital de Málaga el comportamiento de las patrullas, que trata como ‘agentes’. Para ello, los investigadores han dividido el entorno urbano en cuadrículas de 50 por 50 metros, con lo que analizan con gran precisión dónde se concentran los delitos y cómo se distribuyen en el espacio.

Uno de los principales avances del estudio es la creación de un gemelo digital de los delitos de Málaga.

Así, el sistema aprende a mejorar los recorridos de sus ‘agentes’ mediante inteligencia artificial, en concreto, a través técnicas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Esto significa que el modelo no sigue rutas fijas, sino que aprende de forma autónoma a coordinar varias patrullas para cubrir mejor el territorio.

El sistema se ha validado en tres áreas urbanas de Málaga con características diferentes en tamaño y condiciones de seguridad. En estos escenarios, el modelo se ha adaptado a cada contexto y ha propuesto estrategias de patrullaje ajustadas a las necesidades de cada zona.

El sistema se ha validado en tres áreas urbanas de Málaga con características diferentes en tamaño y condiciones de seguridad.

Una ciudad digital

Aunque la propuesta todavía no se ha implementado en un entorno real, los investigadores destacan que el modelo ya contempla condiciones operativas como turnos de ocho horas y recorridos a pie, lo que facilita su futura aplicación. “Este trabajo pone de manifiesto el potencial de la inteligencia artificial para desarrollar herramientas de apoyo a la toma de decisiones en el ámbito policial. El objetivo es ayudar a optimizar los recursos disponibles y mejorar la vigilancia de forma más eficiente”, señala Eduardo Guzmán.

El grupo de Investigación y Aplicaciones en Inteligencia Artificial ya trabaja en nuevas líneas de investigación para ampliar el modelo. Entre ellas, el desarrollo de un sistema orientado a la gestión de emergencias, que pueda adaptarse y dar respuesta a incidentes en tiempo real. Asimismo, planean añadir nuevas variables al gemelo digital, como factores socioeconómicos, ambientales o de movilidad urbana, que lo hagan aún más realista.

El estudio se ha realizado en colaboración con la Unidad Territorial de Inteligencia de la Comisaría Provincial de Málaga de la Policía Nacional.

El trabajo se enmarca en la tesis doctoral de Juan Palma-Borda, desarrollada en el marco del proyecto ATREIDES del Plan Nacional de I+D, en colaboración con la Unidad Territorial de Inteligencia de la Comisaría Provincial de Málaga de la Policía Nacional.

Según indica el equipo de expertos el estudio ha sido también parcialmente financiado por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía y del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), a través del proyecto ‘Modelos de Predicción de Delitos basados en Agentes y Ciencia de Datos’.

Reportaje iDescubre: Simular una ciudad para mejorar la vigilancia urbana sobre el terreno

Referencias

Palma-Borda, J., Guzmán, E., & Belmonte, M. V. (2026). Cooperative patrol routing: Optimizing urban crime surveillance through multi-agent reinforcement learning. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 166, 113706.

Más información:

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