L'intelligenza artificiale, o IA, può diventare uno strumento per aiutare la polizia a localizzare le vittime della tratta di esseri umani identificando gli hotel in cui sono trattenute le vittime.
I trafficanti di sesso spesso scattano foto delle loro vittime nelle camere d'albergo prima di pubblicarle online nella pubblicità. Ma l'apprendimento automatico potrebbe essere in grado di rilevare dove vengono scattate queste foto utilizzando modelli basati sulle immagini dell'annuncio.
In effetti, i ricercatori della George Washington University, della Temple University e di Adobe negli Stati Uniti hanno già creato un ampio set di dati contenente oltre un milione di immagini da 50,000 hotel in diversi paesi.
Il registro relazioni:
Sperano che il loro set di dati pubblico Hotels-50K aiuterà gli sviluppatori a addestrare reti neurali in grado di individuare dove potrebbe trovarsi una vittima in pochi secondi, a giudicare dallo sfondo del loro annuncio online.
L'arredamento di una stanza può indicare la sua vicinanza generale, in base all'hotel in cui è probabile che si trovi. Tende, carta da parati, copriletti e così via possono essere analizzati per restringere le vittime a catene e luoghi particolari.
"In primo luogo, proponiamo e formuliamo il problema del riconoscimento delle istanze degli hotel", hanno scritto in un documento emesso alla fine del mese scorso tramite arXiv.
“In secondo luogo, curiamo e condividiamo un set di dati e un protocollo di valutazione per questo problema su una scala che è rilevante per gli sforzi internazionali per affrontare la tratta. In terzo luogo, descriviamo e testiamo algoritmi che includono i passaggi di aumento dei dati necessari per affrontare questo problema come base ragionevole per i confronti ".
Il sistema non è ancora perfetto: i ricercatori affermano di essere stati in grado di utilizzare l'intelligenza artificiale per identificare correttamente la catena alberghiera, ma non necessariamente l'hotel corretto, circa l'80% delle volte.
Tuttavia, il sistema ha del potenziale. Quando viene fornita un'immagine di prova, il sistema trova 1,000 immagini più simili per identificare l'hotel e i ricercatori affermano che ha identificato l'hotel corretto entro le prime 100 immagini solo il 24% delle volte.
L'autrice dello studio, Abby Stylianou della George Washington University, ha sottolineato che "Riconoscere l'hotel corretto che spesso è in realtà un risultato piuttosto notevole ... la possibilità casuale di selezionare l'hotel corretto tra i primi 100 esempi su 50,000 possibili hotel sarebbe 0.002 per cento. "
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