Die Londoner U-Bahn ist nicht nur f\u00fcr ihre charakteristischen roten Doppeldeckerbusse bekannt, sondern auch f\u00fcr ihr dichtes Netzwerk an U-Bahnstationen. Mit Millionen von Fahrg\u00e4sten pro Tag ist es f\u00fcr die Betreiber von Transport for London (TfL) eine gro\u00dfe Herausforderung, eine sichere Umgebung f\u00fcr alle zu gew\u00e4hrleisten. Deshalb hat TfL ein Video\u00fcberwachungssystem mit k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) getestet, um potenzielle Straftaten und unsichere Situationen zu erkennen.<\/p>\n
Bei diesem Test wurde die vorhandene Video\u00fcberwachungsinfrastruktur mit KI-Software kombiniert. Das KI-System wurde darauf trainiert, t\u00e4glich tausende von Personen zu analysieren und nicht nur Waffen und Schwarzfahrer zu erkennen, sondern auch aggressives Verhalten oder potenzielle Gefahren wie das St\u00fcrzen von Personen auf die Gleise. Sobald solche Vorf\u00e4lle erkannt wurden, erhielt das Personal umgehend eine Benachrichtigung, um schnell eingreifen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n
Der Test fand an der U-Bahnstation Willesden Green statt und dauerte von Oktober 2022 bis Ende September 2023. Vor dem Ausbruch der Coronapandemie besuchten t\u00e4glich etwa 25.000 Menschen diese Station. W\u00e4hrend des Testzeitraums wurden \u00fcber 44.000 Alarme ausgel\u00f6st, wobei das Personal in 19.000 F\u00e4llen in Echtzeit benachrichtigt wurde. Die \u00fcbrigen 25.000 F\u00e4lle wurden f\u00fcr Analysezwecke gespeichert.<\/p>\n
Das KI-System wurde darauf trainiert, kriminelles und unsoziales Verhalten zu erkennen, aber auch Rollst\u00fchle und Kinderwagen, Raucher sowie Personen, die unbefugte Bereiche betreten oder sich zu nah am Rand des Bahnsteigs aufhalten, zu identifizieren. \u00c4hnliche Ans\u00e4tze wurden bereits 2019 in Deutschland verfolgt, um Randalierer in Z\u00fcgen mithilfe von KI-basierter Aggressionserkennung zu identifizieren.<\/p>\n
Nat\u00fcrlich war das KI-System in London nicht fehlerfrei. Es gab einige lustige Situationen, wie zum Beispiel Kinder, die ihre Eltern durch die Ticketschranken begleiteten und f\u00e4lschlicherweise als m\u00f6gliche Schwarzfahrer erkannt wurden. Au\u00dferdem konnte das System nicht zwischen einem zusammengeklappten und einem herk\u00f6mmlichen Fahrrad unterscheiden. Letzteres ist jedoch nicht erlaubt, um es in die U-Bahn mitzunehmen. Man stelle sich nur vor, wie viele Fahrr\u00e4der die U-Bahn mit dem KI-System \u00fcberflutet h\u00e4tten!<\/p>\n
W\u00e4hrend des Tests wurden keine Warnungen aufgrund von Waffen ausgel\u00f6st, obwohl die Polizei den Test unterst\u00fctzte und Beamte mit einer Machete und einer Schusswaffe sichtbar anwesend waren, um die KI in der Waffenerkennung zu trainieren. Es wurden jedoch Schwachstellen w\u00e4hrend des Trainings identifiziert. Aber hey, besser ein paar Schwachstellen als gar keine Erkennung von Waffen, oder?<\/p>\n
Der Bericht von TfL zeigt, dass die beabsichtigte Erkennung von Aggression aufgrund unzureichender Trainingsdaten f\u00fcr die k\u00fcnstliche Intelligenz nicht erfolgreich war. Stellt euch vor, das System hat Alarm ausgel\u00f6st, sobald jemand die Arme nach oben gestreckt hat. Das wurde als h\u00e4ufiges Verhalten in Verbindung mit aggressiven Handlungen beschrieben. Tja, da h\u00e4tte wohl jeder mit erhobenen H\u00e4nden in der U-Bahn f\u00fcr Aufsehen gesorgt.<\/p>\n
Trotz dieser Schwachstellen hat der Test in der Londoner U-Bahn gezeigt, dass die KI-\u00dcberwachung ein vielversprechendes Werkzeug sein kann, um die Sicherheit zu erh\u00f6hen und Straftaten zu verhindern. TfL plant nun, das System weiter zu verbessern und m\u00f6glicherweise in anderen U-Bahn-Stationen einzuf\u00fchren. Vielleicht werden wir in Zukunft also nicht nur von freundlichen U-Bahn-Stationen begr\u00fc\u00dft, sondern auch von cleveren Kameras, die uns sicher durch den Untergrund f\u00fchren.<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: KI + London + TfL<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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