Maskininlärning för interaktiv åldersklassificering av filmer
| Diarienummer | |
| Koordinator | Statens Medieråd |
| Bidrag från Vinnova | 491 400 kronor |
| Projektets löptid | december 2020 - augusti 2021 |
| Status | Avslutat |
| Utlysning | AI - Kompetens, förmåga och tillämpning |
| Ansökningsomgång | Starta er AI-resa för offentliga organisationer - hösten 2020 |
Viktiga resultat som projektet gav
Projektets ena mål var att ta ett första steg mot att utveckla ett AI-baserat stöd för åldersklassificering av videoklipp. Detta har uppnåtts genom att AI-modeller har utvecklats som levererat goda resultat, i synnerhet när det gäller multimodala modeller som har förtränats på andra dataset. Projektets andra mål var att öka kunskapen om AI bland myndighetens medarbetare. För att uppnå detta har föreläsningar och presentationer om AI, maskininlärning och det aktuella projektet genomförts. En mätning som genomförts före och efter projektet bekräftar kunskapsökningen.
Långsiktiga effekter som förväntas
Ett dataset bestående av ca 3600 annoterade filmklipp á 10 sek har skapats och gjorts tillgängligt för nedladdning i forskningssyfte. AI-modeller har skapats och tränats på datasetet. Resultaten är goda och flera intressanta fynd har gjorts, bl.a. att resultaten förbättras när bild- och ljudmodaliteter kombineras. Resultaten har beskrivits i en vetenskaplig artikel. Projektet har också lett till att kontakter knutits till andra aktörer inom AI-området och att nya ansökningar gjorts för att vidareutveckla modellen och datasetet.
Upplägg och genomförande
Projektet har genomförts enligt plan och de mål som sattes upp har nåtts. Flera åtgärder vidtogs för att skapa ett dataset av så hög kvalitet som möjligt. AI-modellens resultat är goda och skulle sannolikt kunna förbättras ytterligare genom att utöka datasetet och att använda sig av mer avancerade multimodala modeller. En kvalitativ analys av resultaten har genomförts för att öka förståelsen om vilka typer av innehåll som AI-modellen lyckas respektive misslyckas med att klassificera korrekt. Lärdomar från den analysen kan användas om modellen vidareutvecklas.