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IBM crea plataforma para combatir tráfico de personas

El proyecto se llama “Traffik Analysis Hub” y está alimentado por Inteligencia Artificial para ayudar en el combate al tráfico de personas a nivel mundial.

ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas

En datos de la Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito (UNODC, por sus siglas en inglés) desde 2003 se ha recopilado información sobre aproximadamente 225,000 víctimas de trata detectadas a nivel mundial, lo que ha revelado apenas la punta del icerberg de lo que parece ser un gran negocio para las organizaciones criminales que mantienen esclavizadas a decenas de miles de personas en diferentes países.

 

La esclavitud moderna en un problema prioritario para combatir, puesto que la trata de personas tiende a explotar a mujeres, niños y hombres con numerosos propósitos, incluyendo el trabajo forzoso y la ejercicio sexual involuntario.

Aunque a nivel mundial cada vez son más los países que detectan a víctimas y denuncian a los traficantes de mafias, aún existe una gran brecha para descubrir a todas las organizaciones dedicadas a traficar con personas.

Por esta razón, la compañía IBM desarrolló una plataforma denominada “Traffik Analysis Hub” la cual es gestionada por el Centro de Análisis de Traffik (TA Hub) una asociación conformada por compañías, organismos civiles, instituciones financieras, agencias de seguridad y organismos diversos de gobierno, que comparten como objetivo general producir un banco de datos públicos que ayuden a generar conocimiento para detener la trata de personas utilizando tecnologías cognitivas avanzadas como la Inteligencia Artificial.

IBM, en colaboración con diversos organismos públicos y privados desarrolló la plataforma Traffik Analysis Hub para ayudar a combatir el tráfico de personas.

 

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De acuerdo al portal de este proyecto, para las organizaciones que luchan contra el tráfico de personas resulta complicado compartir datos de forma sencilla y sistemática, sumado a que la fuente de tales datos varía geográficamente alrededor del mundo y cuando menos se lo sospechan.

La plataforma Traffik Analysis Hub detecta indicadores del delito conectando los puntos entre eventos que a simple vista no están relacionados y a través de modelos computacionales que utilizan redes neuronales genera cálculos de predicción y detección de patrones sobre todos estos datos para facilitar las operaciones de combate e inteligencia de este delito.

Utilizando Watson Natural Language Understanding, el TAHub ha sido entrenado por el IBM Ireland Lab con términos de búsqueda y otros recursos como tipo de explotación y detalles demográficos. El TAHub utiliza el aprendizaje automático y datos estructurados de los colaboradores para identificar las características de los incidentes de trata de personas (por ejemplo, medios de transporte y reclutamiento).

De acuerdo con IBM, los analistas también podrán analizar visualmente los datos enriquecidos y combinarlos con fuentes de datos adicionales para identificar redes de tráfico, patrones y puntos conflictivos para impulsar la colaboración liderada por la inteligencia.

El proyecto busca producir información real sobre incidentes, polígonos geográficos y demás datos que faciliten las labores de inteligencia y combate a las organizaciones delictivas dedicadas a la trata de personas.

 

“Podemos y debemos trabajar juntos para detener la trata de seres humanos. Y la tecnología en el mundo avanzado de hoy nos permite encontrar e interrumpir el núcleo del tráfico mundial a través del rescate, la interrupción de las redes y la eliminación de los beneficios”, menciona el portal del proyecto Traffik Analysis Hub.

Las cifras de este proyecto revelan que aproximadamente 40.3 millones de personas en todo el mundo son explotadas, generando 150,000 millones de dólares en ganancias para los traficantes. Los esfuerzos mundiales para combatir la trata de seres humanos mediante la búsqueda de este rastro de beneficios son ineficaces y fragmentados además de peligrosos, lo que hace que las acciones para mitigar este problema sean ineficaces.

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