fenrir

pierwsza polska sieć neuronowa o zastosowaniach w seksuologii sądowej, umożliwiająca komputerową analizę materiałów pornograficznych z wykorzystaniem tzw. sztucznej inteligencji

wprowadzenie skutecznych rozwiązań informatycznych pozwalających na przyśpieszenie i zobiektywizowanie pracy wymiaru sprawiedliwości oraz zmniejszenia negatywnych skutków rozpowszechniania materiałów pornograficznych z udziałem małoletnich

cel naukowy

Porównanie klasyfikatorów materiałów pornograficznych z udziałem małoletnich oraz opracowanie i dostosowanie wizualizacji dokonywanych klasyfikacji do wytycznych Komisji Europejskiej (2020), w ten sposób, aby klasyfikacja ta była wytłumaczalna dla ekspertów z dziedziny nauk prawnych.

cel stosowany

Utworzeniu zintegrowanego klasyfikatora obiektowo-klasowego, umożliwiającego identyfikację materiałów pornograficznych z udziałem małoletnich, uwzględniającego stopień seksualizacji oraz wiek osoby przedstawionej na danym materiale.

Propozycja integracyjnego, obiektowo-klasowego, klasyfikatora materiałów pornograficznych z udziałem małoletnich przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych. Dostosowanie i opis wizualizacji do wytycznych Komisji Europejskiej z perspektywy zastosowań w wymiarze sprawiedliwości.

dostosowanie sztucznej inteligencji do warunków badań stosowanych

Zgodnie z wytycznymi Komisji Europejskiej w zakresie tworzenia rozwiązań stosowanych z zakresu sztucznej inteligencji (2020) oraz wniosków grupy ekspertów wysokiego szczebla ds. sztucznej inteligencji Komisji Europejskiej (2019), modele oparte na uczeniu maszynowym muszą cechować się m.in. bardzo dobrą wytłumaczalnością. Konieczne jest dokonanie oceny zakresu w jakim decyzje klasyfikacyjne są zrozumiałe dla ekspertów oraz projektowanie modeli w sposób umożliwiający uzyskanie stopnia prawdopodobieństwa danej decyzji wraz z jej wytłumaczeniem.

stworzenie nowego modelu sieci neuronowych do wykrywania materiałów pornograficznych

Stworzony zostanie zespół sieci neuronowych umożliwiających różnicowanie stopnia seksualizacji oraz szacujących wiek osób na danych materiałach. Do utworzenia modelu wykorzystane zostaną biblioteki fast.ai oraz tensorflow (Object Detection API). Wykorzystane zostaną modele pretrenowane (ResNet, VGG19 i in.). Modyfikacja architektury modeli pretrenowanych będzie dokonywana w środowisku python. W celu połączenia metody polegającej na klasyfikacji oraz identyfikacji określonych obiektów wykorzystana zostanie biblioteka oraz język R.

Realizacja na Uniwersytecie Warszawskim oraz na Warszawskim Uniwersytecie Medycznym

Kierownik projektu: mgr Wojciech Oronowicz-Jaśkowiak

publikacje związane z zastosowaniem sieci neuronowych w seksuologii

Publikacje naukowe

Oronowicz-Jaśkowiak, W. (2019). The application of neural networks in the work of forensic experts in child abuse cases. Advances in Psychiatry and Neurology, 28(4), 273-282. Wersja przetłumaczona na język polski: Jak sieci neuronowe będą wspomagały pracę biegłych sądowych z zakresu seksuologii? Postępy Psychiatrii i Neurologii, 28(4), 273-282.

Oronowicz-Jaśkowiak, W., Bzikowska, E., Jabłońska, K., Kłok, A. (2020). Binary classification of pornographic and non-pornographic materials using the sAI 0.4 model and the modified database. Advances in Psychiatry and Neurology, 29(2), 108-119. Wersja przetłumaczona na język polski: Klasyfikacja binarna materiałów pornograficznych i niepornograficznych za pomocą modelu sAI 0.4 z wykorzystaniem zmodyfikowanej bazy sexACT. Postępy Psychiatrii i Neurologii, 29(2), 108-119.

Oronowicz-Jaśkowiak, W. (2019). Classification of seven types of legal pornography using a neural network. Sexological Review, 1(55), 32-40. Wersja przetłumaczona na język polski: Pilotażowy model sieci neuronowej do zastosowań związanych z klasyfikacją siedmiu typów materiałów pornograficznych. Przegląd Seksuologiczny, 1(55), 21-31.

Publikacje popularnonaukowe

Oronowicz-Jaśkowiak, W. (2019). W Polsce niezbędne jest wprowadzenie profesjonalnej walki z pornografią. Medycyna Dydaktyka Wychowanie, 12, 32-33.

Wystąpienia konferencyjne

Oronowicz-Jaśkowiak, W., Siwiak, A., Róg, K. (2019, październik). Wykorzystanie sieci neuronowych do kategoryzacji materiałów parafilicznych. Omówienie przyszłych zastosowań w seksuologii sądowej. Referat wygłoszony na X Krakowskiej Konferencji Psychologii Sądowej, Kraków. Organizator: IES i in.

Oronowicz-Jaśkowiak, W. (2019, październik). Model teoretyczny klasyfikacji materiałów zawierających pornografię z udziałem małoletnich. Poster zaprezentowany na X Krakowskiej Konferencji Psychologii Sądowej, Kraków. Organizator: IES i in.

pytania i odpowiedzi (dla wymiaru sprawiedliwości)

W jakim miejscu można uzyskać więcej informacji o rozwoju sieci Fenrir?

Wszelkie informacje dotyczące rozwoju sieci Fenrir są publikowane na stronie internetowej www.oronowicz-jaśkowiak.pl, w zakładce Fenrir.

Gdzie można znaleźć publikacje naukowe związane z siecią Fenrir?

Wszystkie publikacje naukowe związane z siecią są wymienione (wraz z odnośnikami do stron internetowych z pełną wersją tekstu) na tej samej stronie internetowej.

W jaki sposób Fenrir będzie udostępniony funkcjonariuszom policji i wymiarowi sprawiedliwości?

Kierownictwo komisariatów policji, jednostek prokuratury, sądów oraz biegli sądowi będą mogli, po ukończeniu realizacji projektu, wystąpić z prośbą o przesłanie oprogramowania. Nie będzie się to wiązało z koniecznością uiszczenia opłaty, Fenrir jest projektem naukowym, nie komercyjnym.

Czy znana jest już data wprowadzenia Fenrir do praktyki?

Planowana data Fenrir do praktyki wymiaru sprawiedliwości to 2022 r. W chwili obecnej prowadzone są badania wśród pracowników wymiaru sprawiedliwości oraz biegłych sądowych, związane z oczekiwaną funkcjonalnością sieci. Wykorzystywane są również elementy przyszłej funkcjonalności sieci w badaniach sądowo-seksuologicznych, opisywane w dalszej kolejności jako studia przypadków w czasopismach naukowych oraz opisywane są niezależne lementy składowe sieci w czasopismach specjalistycznych.

Co różni Fenrir od innych sieci neuronowych stosowanych za granicą?

Dostosowanie do polskiego wymiaru sprawiedliwości, wprowadzenie funkcjonalności oczekiwanej przez biegłych sądowych, dostosowanie działania programu do nowych wytycznych Komisji Europejskiej (Grupy Ekspertów Wysokiego Szczebla ds. Sztucznej Inteligencji KE - rekomendacje dla godnej zaufania sztucznej inteligencji), ponadto wgląd w proces tworzenia sieci neuronowej w postaci szczegółowych publikacji naukowych.

Uzyskaj dostęp do publikacji naukowych związanych z tym projektem w portalu ResearchGate