Waarom use cases?
We ontwikkelen JusticeLink use case gedreven. Door eerst een minimal viable product (MVP) te bouwen aan de hand van een concrete use case kunnen we direct waarde leveren voor onze partners. Zij kunnen ons hierdoor vroegtijdig feedback geven. Op deze manier van werken, toetsen we gezamenlijk wat in de praktijk werkt. Aan de hand van deze samenwerking breiden we functionaliteiten stapsgewijs uit.
Deze aanpak ervaren wij als flexibel en transparant. Verder brengt het lagere kosten en ontwikkelingsrisico’s met zich mee, omdat het aansluit op de echte behoefte van onze partners.
BottenBot - NFI
Snel en betrouwbaar menselijk en dierlijk botmateriaal herkennen met AI
Forensisch onderzoekers en agenten in het veld komen regelmatig botten tegen op locaties. Een cruciale vraag is dan: is dit menselijk of dierlijk botmateriaal? Een snelle en betrouwbare beoordeling kan het verschil maken in een onderzoek.
Met JusticeLink ondersteunen wij de verdere ontwikkeling van BottenBot: een AI-model dat aan de hand van foto’s direct een inschatting geeft of het om menselijk of dierlijk botmateriaal gaat.
Hoe werkt het?
- Trainen van het model
BottenBot leert herkennen wat menselijk en dierlijk botmateriaal is door te trainen met bestaande, geannoteerde fotocollecties. Hoe beter de data, hoe nauwkeuriger het model. - Toegankelijk maken voor het veld
Mits het model voldoende betrouwbaar is, wordt het beschikbaar gesteld via een gebruiksvriendelijke app. Onderzoekers en agenten kunnen dan ter plekke foto’s uploaden en direct een indicatie krijgen. - Samenwerken en data delen
Een van huidige uitdagingen is het veilig delen van trainingsdata en het bieden van toegang aan externe onderzoekers.
JusticeLink maakt dit mogelijk door:
- Een veilige omgeving voor data-uitwisseling.
- Samenwerking tussen interne en externe partijen te vergemakkelijken.
- Een platform te bieden waar de app mogelijk gehost en doorontwikkeld kan worden.
Waarom is dit belangrijk?
- Samenwerking: Externe experts kunnen eenvoudig bijdragen aan de verbetering van het model.
- Toegankelijkheid: Iedereen met de juiste toegang kan het model gebruiken, waar en wanneer nodig.
- Snelheid: Directe feedback in het veld versnelt onderzoeken.
PMJ - WODC
Voorspellen van capaciteitsbehoefte in de justitiële keten
Hoeveel zaken moeten de komende jaren worden behandeld? Hoeveel plekken zijn er nodig in gevangenissen, justitiële jeugdinrichtingen of vreemdelingenbewaring? Het PrognoseModel Justitiële Ketens (PMJ) helpt het ministerie van Justitie en Veiligheid (J&V) om deze vragen te beantwoorden. Met jaarlijkse updates ondersteunt het model de begrotingsplanning en zorgt het voor een realistisch beeld van de toekomstige behoefte aan capaciteit in de hele justitiële keten.
In de use case Doorontwikkeling PMJ kijken onderzoekers of het huidige model beter kan presteren met andere, geavanceerdere algoritmes en gedetailleerde data.
Hoe kan JusticeLink helpen?
JusticeLink biedt een oplossing voor deze uitdagingen door:
- Een geïntegreerde analyseomgeving aan te bieden waar de juiste tools eenvoudig beschikbaar zijn.
- Dataverzameling te stroomlijnen door afspraken te faciliteren over welke data nodig is en hoe deze gedeeld kan worden.
- Samenwerking te verbeteren tussen verschillende partijen, zodat data efficiënter wordt gebruikt en dubbel werk wordt voorkomen.
Waarom is dit belangrijk?
Met JusticeLink hopen onderzoekers dat het PMJ model slimmer, sneller en nauwkeuriger worden doorontwikkeld.
Dit zorgt voor:
- Betere prognoses voor capaciteitsbehoefte.
- Efficiënter werken dankzij geautomatiseerde dataverzameling en analyses.