CHICAGO / LONDON (IT BOLTWISE) – Der Chicago-Startup SplitSec testet eine App, die Schussgeräusche über die Mikrofone von Android-Smartphones erkennt. Die KI läuft laut Angaben vollständig auf dem Gerät und weckt nur bei möglichen Knalltreffern auf. Teilnehmende Nutzer bestätigen den Alarm, danach verteilt die App Warnungen im Umkreis von etwa einer Meile. Zusätzlich soll eine Bestätigung durch mehrere Smartphones die grobe Position genauer eingrenzen.
In Chicago laufen derzeit zwei kostenlose Testläufe für eine neue Art von Schuss-Detektion, die nicht mit fest installierten Sensoren arbeitet, sondern Smartphones als akustische Knotenpunkte nutzt. Entwickelt hat die App das Startup SplitSec, das laut Angaben in Chicago gegründet wurde. Der Ansatz setzt direkt an dem Problem an, das viele Notfallmeldungen aus der Praxis begleiten: In einer Situation mit vereinzelten Schüssen wissen Anwohner häufig lange nicht, was sie hören, und bewegen sich teils in die falsche Richtung, bevor klar wird, woher die Gefahr kommt. SplitSec will genau diese Verzögerung verkürzen, indem es Nutzer frühzeitig auf mögliche Schussgeräusche hinweist – mit einem Mechanismus, der auf Bestätigung durch die Community setzt.
Technisch betrachtet liegt der Kern des Produkts darin, dass die Schussanalyse nicht im Hintergrund im „Dauerbetrieb“ auf Servern passiert. Stattdessen soll ein KI-Modell auf dem Smartphone selbst laufen und das Gerät nur dann aufwecken, wenn das Mikrofon Hinweise auf einen möglichen Knall erkennt. Damit unterscheidet sich das System konzeptionell von Lösungen, die auf einer städtischen Sensorabdeckung beruhen und kontinuierlich feste Messpunkte betreiben. In der Testphase werden nach Angaben zwei „Wards“ abgedeckt: der 21. sowie der 42. Bezirk in Chicago. Gleichzeitig gibt es Diskussionen, die Versuche auf weitere Gebiete auszuweiten – genannt werden dabei die 5., 29. und 38. Ward.
Die Ergebnisse wirken im Testbetrieb bereits greifbar, aber nicht ohne Hürden. Laut Angaben von SplitSec haben Nutzer in den Tagen um den 27. und 28. Juli tatsächlich Schussereignisse gemeldet; in diesen Fällen bestätigte der Nutzer, dass er die Schüsse gehört hatte. Gleichzeitig beschreibt das Startup ein zweigeteiltes Qualitätsproblem, das in akustischen Erkennungssystemen fast immer auftaucht: In einzelnen Fällen gab es eine hohe Zahl an sogenannten False Positives, also Fehlalarmen, die mit der Sensitivität bestimmter Mikrofone zusammenhängen können. Dazu kommt ein zweiter operativer Aspekt, der in Pilotphasen häufig unterschätzt wird: Der Akkuverbrauch. SplitSec führt die Probleme auf das Nutzerfeedback zurück und arbeitet demnach gezielt an Gegenmaßnahmen, damit die App den Stromverbrauch reduziert.
Der Ablauf folgt einem klaren Bestätigungs- und Verteilungsprinzip, das sowohl die Relevanz als auch die Nutzerakzeptanz erhöhen soll. Sobald die App einen potenziellen Treffer erkennt, fordert sie den Nutzer auf zu bestätigen, ob es sich tatsächlich um Schüsse handelt. Erst nach dieser Bestätigung soll die Warnung an andere Personen im Umkreis von etwa einer Meile ausgespielt werden. Noch stärker wird der Ansatz, wenn mehrere Geräte dieselben Ereignisse melden: Dann kann SplitSec die Position des Ursprungs grob „triangulieren“, um Einsatz- und Fluchtrouten realistischer zu machen. SplitSec vergleicht dieses Muster mit Waze, also einem System, in dem nicht nur die Sensorik zählt, sondern die Korrektur durch Bestätigung aus der Crowd.
Damit ordnet sich das Projekt in eine längere Debatte über Schussdetektion in Städten ein. Chicago hatte zuvor mit SoundThinking gearbeitet, das vormals als ShotSpotter bekannt wurde. Diese Form der Lösung basierte auf fest installierten Sensoren; nach Angaben wurde 2024 der Vertrag mit dem Anbieter beendet, wodurch das Chicago Police Department keine Schussalarme von den städtischen Sensoren mehr erhielt. SplitSec arbeitet derweil nicht mit der Polizei zusammen und richtet sich mit seinen Meldungen in erster Linie an Nutzer. Allerdings deutet das Startup an, dass bei einer späteren Zusammenarbeit mit Behörden – genannt werden das Office of Emergency Management and Communications (OEMC) und das CPD – prinzipiell auch ein anonymisierter Lageplan mit den gemeldeten Schussereignissen bereitgestellt werden könnte, der dem entspricht, was Nutzer im eigenen System sehen.
Für viele Unternehmen und Verantwortliche ist bei solchen Anwendungen jedoch nicht nur die Erkennungsrate entscheidend, sondern auch das Datenschutz- und Vertrauensmodell. SplitSec adressiert diese Frage direkt: Die Audioanalyse soll vollständig auf den Smartphones stattfinden. Audioaufzeichnungen oder Clips sollen dem Unternehmen nur dann zugesendet werden, wenn ein Nutzer einen Fehlalarm meldet. In diesem Fall fragt die App den Nutzer explizit nach der Zustimmung, den Clip an SplitSec zu übermitteln; das Material würde dann dazu genutzt, das Modell mit anderen Geräuschen zu trainieren und so die Genauigkeit weiter zu verbessern. Für das System heißt das: Es kombiniert ein On-Device-ML-Konzept mit einer gezielten, nachträglichen Datensammlung zur Fehlerkorrektur – ein Ansatz, der sich in ähnlichen Pilotprojekten häufig als Kompromiss zwischen Lernfähigkeit und Privatsphäre bewährt.
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