Projektbeschreibung
Eine virtuelle Ausbildungsplattform für Polizeikräfte
Als Schulungsstrategie wird Spielifizierung von Unternehmen und Institutionen eingesetzt, um Nutzende einzubinden und zu Handlungen zu motivieren. Das EU-finanzierte Projekt LAW-GAME wird Technologien der Spielifizierung anwenden, um Polizeikräfte in einer sicheren und kontrollierten virtuellen Umgebung in Griechenland, Spanien, Litauen, Moldau und Rumänien in Verfahren zu schulen. Das Projekt wird eine attraktive Methode zur Ausbildung von Kompetenzen einführen, die für die Durchführung von KI-gestützter Intelligenzanalyse und die Vorhersage illegaler Handlungen erforderlich sind. LAW-GAME führt forensische Untersuchungen in einem kooperativen Szenario für eine Person oder mehrere Spielende durch und bietet ausgefeilte KI-Instrumente für die Erkennung von Beweisen, die Untersuchung von Tatorten und die Analyse von Autounfällen. Im Projekt werden die Auszubildenden in polizeilichen Vernehmungstaktiken angeleitet und darin geschult, potenzielle terroristische Anschläge zu erkennen und zu vereiteln.
Ziel
The aim of our project is to train police officers’ on the procedure, through gamification technologies in a safe and controlled virtual environment. Essential tasks during the creation of LAW-GAME serious game are to virtualise and accurately recreate the real world. We will introduce an attractive approach to the development of core competencies required for performing intelligence analysis, through a series of AI-assisted procedures for crime analysis and prediction of illegal acts, within the LAW-GAME game realm. Building upon an in-depth analysis of police officers’ learning needs, we will develop an advanced learning experience, embedded into 3 comprehensive “gaming modes” dedicated to train police officers and measure their proficiency in:
1. conducting forensic examination, through a one-player or multi-player cooperative gaming scenario, played through the role of a forensics expert. Developed AI tools for evidence recognition and CSI and car accident analysis, will provide guidance to the trainee.
2. effective questioning, threatening, cajoling, persuasion, or negotiation. The trainee will be exposed to the challenges of the police interview tactics and trained to increase her emotional intelligence by interviewing a highly-realistic 3D digital character, advanced with conversational AI.
3. recognizing and mitigating potential terrorist attacks. The trainees will impersonate an intelligence analyst tasked with preventing an impending terrorist attack under a didactic and exciting “bad and good” multiplayer and AI-assisted game experience.
The proposed learning experience focuses on the development of the key competences needed for successfully operating in diverse and distributed teams, as required by several cross-organisational and international cooperation situations. The learning methodology developed by the LAW-GAME consortium will be extensively validated by European end-users, in Greece, Lithuania, Romania, Moldavia and Estonia.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- H2020-EU.3.7. - Secure societies - Protecting freedom and security of Europe and its citizens Main Programme
- H2020-EU.3.7.1. - Fight crime, illegal trafficking and terrorism, including understanding and tackling terrorist ideas and beliefs
- H2020-EU.3.7.8. - Support the Union's external security policies including through conflict prevention and peace-building
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-SU-SEC-2020
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
22006 Nicosia
Zypern
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Beteiligte (20)
013685 Bucuresti
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
37008 Salamanca
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1050 Bruxelles / Brussel
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118 54 ATHINA
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
20009 DONOSTIA-SAN SEBASTIAN (GIPUZKOA)
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1101 Lefkosia
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
2080 MSIDA
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10177 Athina
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
10117 Tallin
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
N7 7PX LONDON
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
57001 Thermi Thessaloniki
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1000 Bruxelles / Brussel
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
060117 Bucuresti
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MD - 2004 CHISINAU
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101 77 Athens
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Beteiligung beendet
01010 Vitoria-Gasteiz
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09313 Vilnius
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3071 Limassol
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
15060 Tallinn
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12012 Tallinn
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