Artificial Intelligence & Big Data

AI toepassingen

AI biedt grote kansen in forensisch onderzoek en wordt bijvoor beeld al gebruikt in (geautomatiseerde) gezichts-, sprekers-, en auteursherkenning, in Automated Fingerprint Identification (AFIS)-systemen. AI kan gebruikt worden in bewijswaardering en de flexibiliteit van machine learning modellen kan het onderscheidend vermogen in score-based LR systemen verhogen. Open vragen zijn: hoe de performance van dit soort systemen zich verhouden tot featurebased systemen, hoe de systemen geoptimaliseerd kunnen worden, wanneer data schaars is en hoe systemen het best gevalideerd en geëvalueerd kunnen worden? Daarbij is het van belang uit te kunnen leggen hoe een ‘black box’ systeem toch gebruikt kan worden, mits goed gevalideerd.

Consequenties verkeerd gebruik AI

Een uitdaging bij het gebruik van AI is het verzamelen van veel correct geannoteerde data. Verkeerd gebruik van AI, zoals het werken met niet representatieve databases, kan leiden tot incorrecte resultaten en tot etnische bias. Naast gebruik in bewijswaardering bestaan er toepassingen binnen de opsporing. AI helpt bij het zoeken naar de naald in de hooiberg bij grote hoeveelheden data. Denk bijvoorbeeld aan het detecteren of iemand zijn mobiele telefoon vasthoudt in de auto, het automa tisch herkennen van wapens in afbeeldingen en het vinden van relevante berichten in grote hoeveelheden e-mails.

Toepassingen AI binnen de opsporing

en slotte kan AI het werk binnen het NFI ondersteunen, door repetitief werk te automatiseren, zoals het extra heren van data uit historische rapporten, het identificeren van cellen in medische afbeeldingen of het lezen van SIN-nummer en -stickers in foto’s. Hierin valt veel winst te boeken in termen van efficiëntie en werkplezier, en het kan bijdragen aan het ontsluiten van gegevens voor verdere analyse. Het NFI werkt in meerdere projecten samen met ketenpartners om de genoemde ontwikkelopgaven op te pakken.