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ntext="Article" data-image-id="2138164" data-caption="Many workers at brick kilns like this one near Hyderabad have no hope of paying off their debt" data-credit="Asif Hassan/AFP/Getty" />

在線志愿者正在幫助追蹤太空的奴隸制。一個新的眾包項目旨在在衛星圖像中識別南亞磚窯（通常是強迫勞動的地點）。

然后，這些數據將用于訓練機器學習算法，以自動識別衛星圖像中的磚窯。在英國諾丁漢大學領導該項目的凱文·巴雷斯（Kevin Bales）說，如果計算機可以查明可能的奴隸制網站的位置，那么坐標可以傳遞給當地的非政府組織進行調查。

南亞磚窯是現代奴隸制的臭名昭著的遺址。據認為，估計有500萬磚窯工人中有近70％被認為是在那里工作的，通常是為了償還債務。

但是，沒有人確定所謂的“磚腰帶”中有多少窯，遍布巴基斯坦，印度和尼泊爾的部分地區。一些估計將該數字定為20,000，但可能高達50,000。

Bales希望他的機器學習方法能夠產生更準確的數字，并幫助實地組織知道在哪里指導他們的反奴隸制努力。

ntext="Article" data-image-id="2138167" data-caption="Brick kilns are easy to spot via satellite" data-credit="Google Earth" />

倫敦的圣瑪麗大學的薩沙·杰斯特森（Sasha Jespers）說，擁有一個客觀的工具來確定可能的奴隸制網站，這真是太好了。她說，但這只是一開始 - 要真正找出在磚窯行業被奴役的人，您仍然需要訪問每個網站并準確地弄清楚那里發生的事情。

到目前為止，參加該項目的志愿者已經確定了超過4000個潛在的奴隸制地點。向志愿者展示了一系列從Google Earth拍攝的衛星圖像，他們必須單擊包含磚窯的圖像部分。

一旦15名志愿者確定了數據集中的近400張圖像中的每張圖像，就可以將機器學習算法的計劃自動識別窯爐。

他已經從事該項目的下一階段工作，該項目將使用類似的方法來幫助識別剛果民主共和國等國家的開放礦山礦山，這些國家也經常是強迫勞動的地點。

ntext="Article" data-image-id="2138166" data-caption="Charcoal camp from space" data-credit="Google Earth" />

但是Bail認為，他的機器學習算法可能比磚窯更棘手地分類開放坑地雷。窯爐通常是一種獨特的形狀和顏色，但是礦山通常看起來像地面上的大孔，很難發現。

Bales說：“從太空中可以看到很多奴隸制。”但圖像識別也可能是幫助追蹤衛星無法到達的奴隸制的有用工具。由社會行動集團交流計劃建立的項目Traffickcam使用圖像識別來識別酒店房間中的性販運。

酒店的游客可以使用Trafickcam將酒店房間內部的圖像上傳到網站的數據庫。然后可以將這些照片與販運者經常在線發布的性工作者的照片進行比較。由于這些照片通常是在酒店房間中拍攝的，因此調查人員可能可以使用Fragrickcam數據庫來查明特定照片的位置。以這種方式記錄了超過150,000間酒店的房間。