Transparencia del sistema

Acerca del sistema

Security Forecast AI es una plataforma de apoyo a la toma de decisiones que utiliza análisis geoespacial, aprendizaje automático e inteligencia artificial local para estimar niveles de riesgo, analizar rutas y visualizar información histórica de seguridad en la provincia del Azuay.

Información general

Nombre
Security Forecast AI
Tipo
Proyecto Integrador
Carrera
Tecnología Superior en Big Data
Institución
Instituto Superior Tecnológico del Azuay
Provincia
Azuay — Ecuador
Año
2026

Datos que analiza

Registros históricos oficiales, agrupados en siete ejes de análisis.

  • Muertes violentas
  • Personas desaparecidas
  • Armas ilícitas
  • Detenidos y aprehendidos
  • Sustancias ilícitas
  • Trata de personas
  • Tráfico de migrantes

Los cuatro primeros cuentan con coordenadas geográficas y modelo de riesgo entrenado. Los tres restantes se analizan a nivel provincial, sin desagregación por cantón.

Tecnologías utilizadas

Componentes principales sobre los que se construyó la plataforma.

Backend

FastAPI

Servicio en Python que expone los endpoints de predicción, estadísticas y consulta de datos.

Base de datos

PostgreSQL

Almacena los registros históricos de los siete ejes de análisis junto con sus atributos temporales y territoriales.

Análisis geoespacial

PostGIS

Extiende PostgreSQL con capacidades geoespaciales para almacenar, consultar y procesar la información geográfica del sistema.

Machine Learning

XGBoost

Clasificador de nivel de riesgo. Se comparó contra Random Forest y obtuvo mejor desempeño en los cuatro ejes.

Agrupamiento espacial

DBSCAN

Detecta zonas históricas a partir de la densidad real de incidentes, sin definir cuadrículas arbitrarias.

IA local

Ollama · Qwen2.5 3B

La explicación se genera mediante un modelo alojado en el servidor del sistema, sin utilizar proveedores externos de IA.

Mapas

Leaflet

Visualización cartográfica, agrupación de incidentes y trazado de rutas sobre el territorio.

Gráficos

Chart.js

Tendencias mensuales, distribución por tipo y comparativas del Explorador Territorial.

Ruteo

OSRM

Calcula los trayectos y sus alternativas sobre la red vial de OpenStreetMap.

¿Cómo funciona el sistema?

Recorrido de la información, desde el registro histórico hasta lo que ve el usuario.

  1. 1

    Datos históricos

    Registros oficiales de incidentes con fecha, hora, ubicación y tipo.

  2. 2

    Procesamiento

    Limpieza, normalización y agrupamiento en zonas históricas por densidad.

  3. 3

    Modelo XGBoost

    Clasifica cada zona en un nivel de riesgo según su contexto espacial y temporal.

  4. 4

    Estimación del riesgo

    Se calcula el nivel para la consulta concreta: una ruta, un cantón o la provincia.

  5. 5

    Interpretación con IA local

    El modelo de lenguaje redacta el resultado en lenguaje claro. No decide el nivel: lo explica.

  6. 6

    Visualización

    El resultado se presenta en mapas, indicadores y alertas comprensibles para cualquier persona.

Alcance del sistema

Qué hace y qué no hace esta plataforma.

  • Apoya la toma de decisiones de prevención ciudadana.
  • Analiza información histórica oficial ya registrada.
  • Genera estimaciones de riesgo por zona, ruta y horario.
  • No predice delitos futuros con certeza.
  • No identifica ni perfila personas.
  • No reemplaza a las autoridades ni constituye una alerta oficial.

Cuando un territorio no cuenta con suficiente evidencia histórica, el sistema lo declara explícitamente en vez de emitir una clasificación poco representativa.

Privacidad

Qué datos se manejan y cuáles no.

  • No requiere crear una cuenta.Puedes utilizar las funciones disponibles sin crear un perfil de usuario.
  • No mantiene un historial personal.Security Forecast AI no guarda un historial de rutas o ubicaciones asociado a cada usuario ni se utiliza para seguimiento de personas.
  • La ubicación se utiliza únicamente para buscar destinos, calcular rutas y evaluar el recorrido solicitado.Durante estas operaciones, las coordenadas pueden procesarse temporalmente en el backend y transmitirse a los servicios cartográficos o de ruteo necesarios. El sistema no mantiene un historial personal de ubicaciones o recorridos.
  • Explicaciones mediante Ollama.La explicación en lenguaje natural se genera mediante Ollama en el servidor del sistema.
  • No utiliza proveedores externos de IA para generar explicaciones.La generación de explicaciones no utiliza proveedores externos de IA como OpenAI. Esto no incluye los servicios cartográficos y de ruteo necesarios para otras funciones de la plataforma.

Las estimaciones se elaboran a partir de información histórica agregada y no se utilizan para seguir a personas.