Registrierung erfolgreich abgeschlossen!
Klicken Sie bitte den Link aus der E-Mail, die an geschickt wurde

Mit KI Illegales erkennen: „KIKu“ für Polizei und Zoll

© AFP 2021 / ODD ANDERSENPolizei nach Juwelendiebstahl im Grünen Gewölbe am 25. November 2019
Polizei nach Juwelendiebstahl im Grünen Gewölbe am 25. November 2019 - SNA, 1920, 11.01.2021
Abonnieren
Das Fraunhofer-Institut entwickelt eine App für Ermittlungsbehörden. Damit sollen illegale Kulturgüter ausgemacht werden können. 500.000 Euro sind dafür aus Mitteln der nationalen „KI-Strategie“ des Bundes vorgesehen. Mit „Art Recognition“ gibt es schon längst eine Methode für den Kunstmarkt, die mit Algorithmen etwa Fälschungen erkennt.
Kriminelle plündern archäologische Grabungsstätten oder stehlen Exponate aus Museen und verkaufen sie. Interpol registrierte für 2018 weltweit mehr als 91.000 gestohlene Kulturgüter und fast 223.000 durch Strafverfolgungsbehörden sichergestellte Objekte, zum Beispiel antike Münzen, Keramiken, historische Waffen oder auch Fossilien. Diese stammten zumeist aus illegalen Raubgrabungen und sollten am Zoll vorbei außer Landes gebracht werden. Um diese oder gestohlene Kulturobjekte ausfindig zu machen, sucht der Zoll an Flughäfen oder durchforstet Online-Auktionen nach illegal gehandelten Objekten. Der illegale Handel mit antiken Kulturgütern und archäologischen Objekten ist weltweit ein Problem.

KiKu – KI für den Kulturgutschutz

Eine zentrale Herausforderung besteht darin, dass diese Objekte nur schwer zu erkennen sind. Um feststellen zu können, ob ein Kunstgegenstand ausgeführt oder gehandelt werden darf oder nicht, kann den Kultur- und Ermittlungsbehörden in Zukunft eine KI-Anwendung helfen: Das von Kulturstaatsministerin Monika Grütters geförderte Projekt „KiKu - KI für den Kulturgutschutz“ - soll insbesondere die Arbeit von Zoll und Polizei erleichtern.
Hierzu entwickeln Experten für IT-Forensik und Mediensicherheit des Fraunhofer-Instituts für Sichere Informationstechnologie (SIT) mit einer auf digitale Produktentwicklung spezialisierten Firma aus Darmstadt eine App, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisiert Hinweise geben kann, ob beispielsweise eine antike Vase oder eine Statue aus einer Raubgrabung stammen könnte oder anders illegal erworben wurde.
Ermittler könnten mit ihrem Smartphone das zu prüfende Objekt aus mehreren Perspektiven fotografieren. Die KiKu-App schickt die Bilder an einen Server, auf dem ein sogenanntes Deep-Learning-Netz die erstellten Fotos überprüft. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz wird dabei versucht, Ähnlichkeiten zwischen dem fotografierten Objekt und bereits bekannten Kulturschätzen zu finden. Wenn das Objekt als gestohlen erkannt wird, erhalten die Ermittler direkt eine Warnung. Über die Ähnlichkeitserkennung können mittels KI auch noch nicht bekannte, aus Raubgrabungen stammende Kulturgüter beurteilt werden. Wenn die KI ähnliche Objekte findet, wählt sie entsprechende Datensätze aus und schickt diese an die KiKu-App auf das Smartphone der ermittelnden Person. So erhält diese innerhalb von Sekunden eine erste Einschätzung, aus welcher Region und Epoche das Objekt stammen könnte, und einen ersten Anhaltspunkt, ob die Herkunft des betreffenden Kulturguts weiter überprüft werden muss.
Für das Projekt ist eine Förderung von bis zu 500.000 Euro aus Mitteln der nationalen KI-Strategie der Bundesregierung vorgesehen.
Herbert Bayer, Aspen Trees (In Search of Times Past), 1959, Lentos Kunstmuseum Linz - SNA, 1920, 07.01.2021
„Online-Toolkit“ zum Nationalsozialismus: Museen wollen mit „MemAct!“ zu NS-Zeit aufklären

„Art Recognition“

Bereits seit geraumer Zeit arbeitet eine Schweizer Firma mit Künstlicher Intelligenz, um Kunstfälschern das Handwerk zu legen und Fälschungen auf dem Kunstmarkt aufzudecken. Teilchenphysikerin Carina Popovici und die Wirtschaftsmathematikerin Christiane Hoppe-Oehl haben in Zürich das Startup „Art Recognition“ gegründet. Beide arbeiteten bis dato als Analystinnen bei Großbanken. Eine befreundete Kunsthistorikerin habe die beiden auf die Idee gebracht, mit ihrem Wissen über Algorithmen Fälschungen zu entlarven. Ihr Algorithmus „lernt“ die charakteristischen Merkmale des jeweiligen Künstlers. Und zwar aus einer Reihe von fotografischen Reproduktionen von Gemälden, die als Originale gelten.
Bei „Art Recorgnition“ prüft die Software anhand eines Fotos des fraglichen Objekts, ob die erlernten Merkmale mit denen des Kunstwerks übereinstimmen, das beurteilt werden soll. So wie bei der vom Fraunhofer-Institut nun geplanten App. Das Programm nutzt dafür ein „neuronales Netzwerk“: Es probiert, besagte Muster zu erkennen. Und wenn es mit einem Muster keinen Erfolg hat, verwirft es dieses wieder. Bestätigt sich ein Leitbild hingegen immer wieder, wende es das Muster immer konsequenter an, um nützliche Charakteristika des Künstlers zu lernen. Das „Lernen“ der künstlichen Intelligenz funktioniere ähnlich der Synapsen im menschlichen Gehirn, wo bestimmte Nervenzellen immer enger verknüpft werden, wenn das Vorgehen erfolgreich war.
Den Algorithmus „füttern“ die Unternehmerinnen jeweils mit 80 Prozent der bekannten Werke eines Künstlers. Der Rest sei Prüfungsstoff: Denn sobald „Art Recognition“ nach ein paar Tagen ausgelernt hat, werden der Software echte Bilder mit guten Fälschungen vermischt zur Begutachtung vorgelegt. Die Erfolgsquote soll dadurch bei über 90 Prozent liegen. Eine Garantie gibt das Unternehmen allerdings nicht.
Newsticker
0
Neueste obenÄlteste oben
loader
Live
Заголовок открываемого материала
Um an der Diskussion teilzunehmen,
loggen Sie sich ein oder registrieren Sie sich
loader
Chats
Заголовок открываемого материала