Inteligência Artificial

Ativistas de direitos humanos querem usar a IA para ajudar a provar crimes de guerra em tribunal

A iniciativa, liderada pela Universidade Swansea no Reino Unido, juntamente com vários grupos de direitos humanos, faz parte de um esforço contínuo para monitorar os supostos crimes de guerra que acontecem no Iêmen e criar uma maior responsabilidade legal em torno deles.

Em 2017, a plataforma Iemeni Archive começou a compilar um banco de dados de vídeos e fotos documentando os abusos. O conteúdo foi coletado de milhares de fontes – incluindo envios de jornalistas e civis, além de vídeos de código aberto de plataformas de mídia social como YouTube e Facebook – e preservado em uma blockchain para que não pudessem ser adulterados.

Juntamente com a Rede Global de Ação Legal (GLAN), uma organização sem fins lucrativos que processa estados por violações de direitos humanos, os investigadores começaram a curar evidências de violações específicas de direitos humanos em um banco de dados separado e a montar processos legais em vários tribunais nacionais e internacionais.

a 3d rendering of a BLU-63

Nesse caso, os parceiros estão concentrados em uma munição de fragmentação fabricada no Reino Unido, a BLU-63. O uso e a venda de munições de fragmentação, armas explosivas que lançam explosivos menores com impacto, são proibidos por 108 países, incluindo o Reino Unido.

Se os parceiros pudessem provar em um tribunal do Reino Unido que eles realmente foram usados ​​para cometer crimes de guerra, isso poderia ser usado como alavanca para interromper a venda de armas do Reino Unido para a Arábia Saudita ou para apresentar acusações criminais contra indivíduos envolvidos nas vendas.

Então, eles decidiram desenvolver um sistema de aprendizado de máquina para detectar todas as instâncias do BLU-63 no banco de dados. Mas as imagens dos BLU-63s são raras justamente porque são ilegais, o que deixou a equipe com poucos dados do mundo real para treinar seu sistema. Como remédio, a equipe criou um conjunto de dados sintéticos reconstruindo modelos 3D do BLU-63 em uma simulação.

Usando os poucos exemplos anteriores que tinham, incluindo uma foto da munição preservada pelo Museu Imperial da Guerra, os parceiros trabalharam com Adam Harvey, um pesquisador de visão computacional, para criar as reconstruções. Começando com um modelo básico, Harvey adicionou texturas fotorrealistas, diferentes tipos de danos e vários decalques.

BLU-63 munitions strewn across rocks.

Ele então rendeu os resultados sob várias condições de iluminação e em vários ambientes para criar centenas de imagens estáticas simulando como a munição pode ser encontrada na natureza. Ele também criou dados sintéticos de coisas que poderiam ser confundidas com a munição, como uma bola de beisebol verde, para diminuir a taxa de falsos positivos.

Agora ele está criando dados de validação mais realistas, configurados pelos modelos de impressão e pintura em 3D das munições para parecerem reais, e depois as filma e filma e filma para ver o desempenho do sistema de detecção.

Depois que o sistema estiver totalmente testado, a equipe planeja executá-lo em todo o Arquivo do Iêmen, que contém 5,9 bilhões de quadros de vídeo. Pela estimativa de Harvey, uma pessoa levaria 2.750 dias a 24 horas por dia para vasculhar tanta informação. Por outro lado, o sistema de aprendizado de máquina levaria aproximadamente 30 dias em uma área de trabalho comum.

Fonte: MIT

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