Oorlogsmisdaden opsporen met AI

ANP | 29 juni 2020 | 16:19 | Foto: ©ANP Oorlogsmisdaden opsporen met AI

Onderzoekers willen oorlogsmisdaden in Jemen opsporen met behulp van kunstmatige intelligentie, schrijft MIT Technology Review. De nieuwe techniek moet het mogelijk maken om inbreuken op mensenrechten vast te leggen waar dat niet door mensen ter plaatse gedaan kan worden. Daders kunnen zo toch berecht worden.

Het juridisch aanpakken van oorlogsmisdaden was voorheen afhankelijk van documentatie door activisten en journalisten ter plaatse, maar veel plekken zijn hier simpelweg te gevaarlijk voor. Daarom zijn mensenrechtenorganisaties meer gebruik gaan maken van crowdsourced foto’s en video’s van oorlogssituaties. Het analyseren van die beelden kan echter sterk traumatiserend zijn.

Mensenrechtenorganisaties werken nu samen met de Universiteit van Swansea in het Verenigd Koninkrijk om met machine learning-algoritmes verboden wapens te detecteren in beelden. Ze focussen zich op de BLU-63-clusterbom, die in het Verenigd Koninkrijk wordt geproduceerd maar in veel landen is verboden. Als uit de beelden blijkt dat de bom in Jemen wordt gebruikt door Saudi-Arabische troepen, kan geprobeerd worden om via een rechtsgang de Britse verkoop van de bom aan de oliestaat te verhinderen.

Schaarste aan trainingsdata

Machine learning-algoritmen moeten worden getraind voor ze kunnen worden ingezet. Daar is betrouwbare data voor nodig. Met andere woorden: om een BLU-63-bom te herkennen, moet het algoritme wel weten hoe die bom eruit kan zien in allerlei verschillende situaties. Dat soort data zijn echter schaars, omdat er maar weinig beelden van de illegale bom zijn.

De onderzoekers hebben daarom zelf 3D-modellen van de bom gemaakt. Daarmee zijn honderden foto’s gemaakt die illustreren hoe de bom er in het echt uit kan zien. Daarbij wordt het algoritme geleerd om het verschil te zien tussen een bom en een groene bal. Van de foto’s waarop het algoritme na deze training een bom herkent, zou 90 procent ook daadwerkelijk een BLU-63 bevatten.

Snelheidswinst

Wanneer het systeem klaar is, willen de onderzoekers het toepassen op het Yemeni Archive. Dat is een verzameling van bijna zes miljard videoframes aan beeld van de oorlog in Jemen. Het zou een mens die 24 uur per dag beelden bekijkt, 7,5 jaar kosten om die allemaal te analyseren. Het algoritme doet er naar verwachting slechts een maand over.

Het algoritmische onderzoek naar Jemen is volgens MIT Technology Review de eerste keer dat machine learning met dit doel wordt ingezet in een rechtszaak. De onderzoekers hopen dat het systeem een precedent zet voor andere mensenrechtenorganisaties.

Meer weten over Huawei en Kunstmatige Intelligentie? Klik hier.