Adam Harvey / VFRAME.io
Brytyjski
Swansea University
we współpracy z organizacjami humanitarnymi wykorzystują sztuczną inteligencję do
identyfikacji dowodów zbrodni wojennych w Jemenie
. W ramach innowacyjnych działań uczą komputer
rozpoznawać zakazane pociski
na miliardach ujęć zgromadzonych w specjalnej bazie danych.
Trwająca od 5 lat wojna w Jemenie toczy się między
proirańskimi rebeliantami Huti
a
koalicją arabską
. Według nieoficjalnych szacunków w trakcie konfliktu doszło do
20 tysięcy nalotów
ze strony koalicji, w wyniku których zginęło
12 tysięcy cywilów
. Ze względu na wyjątkowo niebezpieczną sytuację, organizacje humanitarne mają ograniczone pole działania i nie mogą polegać na relacjach obecnych na miejscu dziennikarzy i aktywistów.
W obliczu braku niezależnych obserwatorów Brytyjczycy ze Stansea University w 2017 roku stworzyli
bazę danych Yemeni Archive
, do której trafiają zdjęcia i filmy dokumentujące sytuację w Jemenie. Treści zbierano z tysięcy źródeł: od dziennikarzy i cywili po YouTube i serwisy społecznościowe. Materiały w bazie zabezpieczono tak, by nie można było ich swobodnie modyfikować i by
w przyszłości mogły stanowić dowody w sądzie
.
W przypadku bazy danych zawierającej
niemal 6 miliardów kadrów
problem stanowi jednak przesianie obrazków pod kątem dowodów konkretnych przestępstw.
Jak donosi MIT Technology Review, uczeni postanowili skupić się na
wykorzystywaniu przez koalicję arabską kasetowej amunicji BLU-63
. Niepozorne pociski wyglądają jak zielone piłki, ale w momencie zderzenia emitują wybuchowe odłamki, w związku z czym zostały
zakazane w 108 krajach
. Jeśli uda się udowodnić, że koalicja arabska wykorzystuje je do zabijania cywilów w Jemenie, będzie można zakazać handlu taką bronią w Arabii Saudyjskiej, a sprzedawcę pociągnąć do odpowiedzialności.
Adam Harvey / VFRAME.io
W odnalezieniu pocisków BLU-63 na miliardach zdjęć pomocna okazała się sztuczna inteligencja. Uczeni zwerbowali eksperta od komputerowego rozpoznawania obrazu,
Adama Harveya
, który zaprojektował wirtualne modele amunicji. Na ich podstawie udało się stworzyć
setki obrazów przedstawiających pociski w różnych warunkach świetlnych
. Te posłużyły sztucznej inteligencji do nauki rozpoznawania BLU-63 na kadrach z Jemenu.
Harvey nadal pracuje nad zgromadzeniem odpowiedniej liczby wygenerowanych ujęć pocisku, ale już teraz ma wysoką skuteczność. Opracowany przez niego system
poprawnie rozpoznaje BLU-63 w 90% przypadków
. Gdy uda mu się zgromadzić 2 tysiące ujęć pocisku, Harvey wykorzysta sztuczną inteligencję do
przeskanowania całej bazy Yemeni Archive
.
Uczeni szacują, że przejrzenie bazy danych pod kątem nielegalnych pocisków
zajęłoby człowiekowi 2750 dni
przy całodobowej pracy. System wykorzystujący sztuczną inteligencję umożliwi nawet zwykłemu komputerowi
wykonanie tej samego zadania w miesiąc
.
Wizualizacja obrazka przed i po analizie komputerowej / Adam Harvey / VFRAME.io