La inteligencia artificial, o IA, puede convertirse en una herramienta para ayudar a la policía a localizar a las víctimas de la trata de personas mediante la identificación de los hoteles donde se encuentran las víctimas.
Los traficantes sexuales a menudo toman fotos de sus víctimas en las habitaciones de los hoteles antes de publicarlas en línea en anuncios. Pero el aprendizaje automático puede detectar dónde se toman estas fotos mediante el uso de patrones basados en las imágenes del anuncio.
De hecho, investigadores de la Universidad George Washington, la Universidad de Temple y Adobe en los EE. UU. Ya han creado un gran conjunto de datos que contiene más de un millón de imágenes de 50,000 hoteles en diferentes países.
El registro informes:
Esperan que su conjunto de datos público Hotels-50K ayude a los desarrolladores a entrenar redes neuronales que puedan detectar dónde puede estar una víctima en segundos, a juzgar por el fondo de su anuncio en línea.
La decoración de una habitación puede indicar su vecindad general, según el hotel en el que es probable que se encuentre. Las cortinas, el papel tapiz, las colchas, etc., se pueden analizar para reducir a las víctimas a cadenas y ubicaciones particulares.
“Primero, proponemos y formulamos el problema del reconocimiento de instancias de hoteles”, escribieron en un documento emitido a fines del mes pasado a través de arXiv.
“En segundo lugar, seleccionamos y compartimos un conjunto de datos y un protocolo de evaluación para este problema a una escala que es relevante para los esfuerzos internacionales para abordar la trata. En tercer lugar, describimos y probamos algoritmos que incluyen los pasos de aumento de datos necesarios para atacar este problema como una línea de base razonable para las comparaciones ".
El sistema aún no es perfecto: los investigadores dicen que han podido usar IA para identificar correctamente la cadena de hoteles, pero no necesariamente el hotel correcto, aproximadamente el 80% de las veces.
Aún así, el sistema tiene potencial. Cuando se le da una imagen de prueba, el sistema encuentra 1,000 imágenes que son más similares para identificar el hotel, y los investigadores dicen que identificó el hotel correcto dentro de las primeras 100 imágenes solo el 24% del tiempo.
La autora del estudio, Abby Stylianou de la Universidad George Washington, señaló que "Reconocer el hotel correcto que a menudo es un logro bastante notable ... la posibilidad aleatoria de seleccionar el hotel correcto entre los 100 ejemplos principales de 50,000 hoteles posibles sería 0.002 por ciento ".
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