Inteligencia artificial para la detección y recuperación de vehículos robados
“Se invirtieron $35.26 millones de pesos en este proyecto que busca innovar en pro del bien social y que tuvo dos objetivos principales: 1) Construir modelos predictivos con datos históricos de vehículos que presentaran reporte de robo usando las lecturas de los puntos de monitoreo vehicular (1ra. detección), junto con la fecha de reporte, para así predecir el probable paso de los objetivos. 2) Desarrollar una plataforma que se utilizara en el proceso de detección y recuperación de vehículos robados, a partir de los resultados de los modelos predictivos.” (Ochoa Serafín, 2023)
- Fecha de publicación de esta ficha:
País
Entidad pública
Consejo Estatal de Seguridad Pública de Jalisco
Ubicación en la estructura del Estado
Nivel
Clasificación COFOG
Palabra clave
Usa datos personales
Estado conocido del proyecto
Potencial aporte a ODS
Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)
Tipo de interacción (sí, no)
G2C
G2B
G2G
Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)
1. Reconocimiento
2. Detección de eventos
3. Predicción
4. Personalización
5. Soporte de interacción
6. Optimización orientada a objetivos
7. Razonamiento con estructura de conocimiento
¿Sistema previamente registrado en un repositorio anterior? (sí, no)
Nombre del repositorio
Algoritmos CIDE del Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE)
Fuentes primarias y secundarias del repositorio
Ochoa Serafín, M. (2023, diciembre 12). Jalisco aplica AI para combatir el robo de autos y gana quinto lugar del sector público. DIGIXEM 360. https://www.itmastersmag.com/it-masters-series-eventos/jalisco-aplica-ai-para-combatir-el-robo-de-autos-y-gana-quinto-lugar-de-las-mas-innovadoras/
Rentería, C. & Ordelin, J. L. (2025). Repositorio de aplicaciones de IA en el sector público mexicano. (Versión 1.0). [Data set]. Disponible en https://osf.io/cu6w3/