In den letzten Jahren hat die zunehmende Anzahl von Schulmassakern in den Vereinigten Staaten eine Suche nach effektiven Lösungen ausgelöst. Inmitten dieser Krise wurde die Kraft der künstlichen Intelligenz (KI) genutzt, um innovative Ansätze zur Verbesserung der Schulsicherheit zu entwickeln. Diese Ansätze, die sich auf die Waffenerkennung und die Vorhersage von Gewalt konzentrieren, nutzen die Möglichkeiten von Computer Vision, Deep Learning und Machine Learning.
Visual AI für die Waffenerkennung
Iterate.ai, eine führende Figur in der Anwendung von KI, hat die Schulsicherheit vorangetrieben, indem sie ein Waffenerkennungssystem entwickelt hat. Dieses System ist ein Beweis für die Kraft der künstlichen Intelligenz, insbesondere der Computer Vision und des Deep Learning. Das System integriert sich nahtlos in bestehende Überwachungskameras und verwandelt sie in intelligente Detektoren, die potenzielle Bedrohungen erkennen können. Das Herzstück dieses Systems ist die Computer Vision, ein Zweig der KI, der Maschinen dazu befähigt, visuelle Daten zu interpretieren und zu verstehen.
Die Analyse erfolgt durch ein Deep Learning Machine Learning-Modell, das aus künstlichen neuronalen Netzen mit mehreren Schichten besteht. Diese Schichten ermöglichen es dem Modell, komplexe Muster zu erlernen und Merkmale aus den verarbeiteten visuellen Daten zu extrahieren. Das ‘deep’ im Deep Learning bezieht sich auf die Anzahl der Schichten im neuronalen Netzwerk, wobei mehr Schichten eine komplexere Mustererkennung ermöglichen.
Herausforderungen bei der Waffenerkennungssystemen
Für Waffenerkennungssysteme wie das von Iterate.ai entwickelte kann die Genauigkeit durch verschiedene Umweltfaktoren stark beeinflusst werden. Beispielsweise sind Beleuchtungsbedingungen entscheidend für die Fähigkeit des Systems, Waffen richtig zu identifizieren. Schlechte Beleuchtung oder hohe Kontrastszenarien können zu falschen Negativen führen, bei denen eine reale Bedrohung unentdeckt bleibt. Ebenso kann der Winkel, in dem die Waffe gehalten wird, die Erkennungsfähigkeiten des Systems beeinflussen. Wenn eine Waffe in einem ungewöhnlichen Winkel gehalten wird oder teilweise verdeckt ist, könnte das System versagen, sie als Bedrohung richtig zu identifizieren.
Predictive AI für die Risikobewertung von Gewalt
Das Cincinnati Children’s Hospital Medical Center hat ein prädiktives KI-System entwickelt, das Machine Learning zur Bewertung des Risikos von Schulgewalt verwendet. Dieser innovative Ansatz zielt darauf ab, potenzielle gewalttätige Vorfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten, und bietet so die Möglichkeit für eine frühzeitige Intervention.