Slavery from Space bietet einen niedrigschwelligen Einstieg in das Thema KI‑Training mit echten Daten: Schülerinnen und Schüler markieren auf Satellitenbildern bestimmte Strukturen, deren menschliche Annotation später zum Trainieren eines KI‑Modells genutzt wird. Dazu ist keine Anmeldung erforderlich.

Das Projekt zeigt anschaulich, wie Machine Learning auf präzise, von Menschen erstellte Trainingsdaten angewiesen ist, und gleichzeitig typische Herausforderungen wie Fehlerquellen, Mustererkennung und Bias erfahrbar macht – ohne mathematische Vorkenntnisse und direkt im Browser. 

Das trainierte Modell hat einen praktischen Nutzen und soll später automatisch Strukturen auf Satellitenbildern erkennen, die auf Ausbeutung und Zwangsarbeit hindeuten können – insbesondere Ziegelöfen, die in manchen Regionen ein typischer Indikator für moderne Sklaverei sind. Die menschlichen Markierungen dienen dabei als Ground‑Truth‑Daten, aus denen die KI lernt, solche Muster selbstständig zu identifizieren. Ziel ist es, große Gebiete effizient zu überwachen, potenzielle Risikozonen sichtbar zu machen und Forschung sowie Hilfsorganisationen bei der Erkennung und Bekämpfung moderner Sklaverei zu unterstützen.

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