Tutkijat opettavat tekoälyn kuvailemaan videoita – EU-hankkeessa kehitettävä menetelmä voi mullistaa suurten videokokoelmien käsittelyn
Kuvailutulkki poimii videosta tärkeitä yksityiskohtia. Kuvakaappauksessa näkyy myös tyypillisiä nykyaikaisia konekäännösvirheitä. Kuvakaappaus videolta https://www.youtube.com/watch?v=bShnHADOS2Y
Tammikuussa 2018 alkaneessa EU:n rahoittamassa projektissa kehitetään Aalto-yliopiston uusimpiin kuvan- ja äänenkäsittelyn tutkimustuloksiin perustuva menetelmä audiovisuaalisen aineiston kuvailuun ja luokitteluun. Projektin yhtenä opetusaineistona käytetään Yleltä saatuja videomuotoisia arkistomateriaaleja.
”Menetelmän avulla saadaan automaattisesti tekstikuvaus videon tapahtumista ja puheesta. Vertailemalla menetelmän tuottamaa kuvausta ihmisten tuottamiin kuvauksiin tekoälyjärjestelmä voidaan opettaa parantamaan tuloksiaan”, kertoo projektia koordinoiva Aalto-yliopiston signaalikäsittelyn ja akustiikan laitoksen professori Mikko Kurimo.
Automaattista kuvailua on tehty aikaisemmin valokuvista, mutta videon sisällön kuvailu on suhteellisen uusi asia. Uutta menetelmässä on se, että se pystyy yhdistämään sekä puheen että kuvan sisältöä kuvailua tehdessään. Lisäksi menetelmä tuottaa tekstin suoraan halutulle kielelle, jolloin vältetään käännösvirheet.
Audiovisuaalisen sisällön automaattinen kuvaaminen tekstinä mullistaa suurten videokokoelmien käsittelyn esimerkiksi mediayhtiöissä ja mahdollistaa aiemmin tuotetun materiaalin kierrättämisen ja soveltamisen uusiin tarkoituksiin. Lisäksi tekstikuvailu ja siihen perustuva haku helpottavat aineiston löydettävyyttä ja saavutettavuutta sekä suurelle yleisölle että erityisesti heikkokuuloisille ja -näköisille.
”Tekoälyn mahdollistama uudenlainen löydettävyys, saavutettavuus ja henkilökohtainen palvelukokemus ovat jatkossa elintärkeitä menestystekijöitä eurooppalaiselle media-alalle. Sisällön ymmärtäminen on yksi lupaavimmista tekoälyn alueista tällä hetkellä”, sanoo Ylen innovaatiostrategiasta vastaava päällikkö Anssi Komulainen.
EU:n H2020 rahoittaman ”Methods for Managing Audiovisual Data" -projektin kesto on kolme vuotta ja varsinaiset partnerit ovat Aalto-yliopisto, Helsingin yliopisto, Yle, Lingsoft, Limecraft, University of Surrey, EURECOM ja INA. Aalto-yliopistosta signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitoksen lisäksi mukana on tietotekniikan laitos. Ylessä MeMAD-yhteistyö on osa Yle Beta -projektia, jonka tavoitteena on rakentaa seuraavan sukupolven mediakokemusta.
۳ٱ쾱ö
Mikko Kurimo, professori, Aalto-yliopisto, signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos
p. 050 347 6221
mikko.kurimo@aalto.fi
Anssi Komulainen, päällikkö, innovaatiostrategia, Yle Beta
p. 0400 129 524
anssi.komulainen@yle.fi
Lue lisää uutisia
Hämeenlinnan taidemuseon näyttely herättää teokset henkiin elokuvan keinoin
Hämeenlinnan taidemuseossa nähdään yhteistyössä Aalto-yliopiston elokuvataiteen laitos ELO:n kanssa toteutettu Kehyskertomuksia: 24 fps / Reframing Cinema -näyttely.
Jätteet pois silmänpohjasta – kuivan ikärappeuman hoitoon on kehitetty lääketieteellinen hoitomenetelmä
Silmänpohjan ikärappeumasta kärsii reilu kolmasosa yli 80-vuotiaista. Valtaosalla kyseessä on taudin kuiva muoto, joka etenee hitaasti. Tähän kansantautiin ei ole tehokasta hoitoa, vaikka esimerkiksi antioksidanttien käyttöä on kokeiltu. Silmänpohjan ikärappeuman kuivan muodon eteneminen voidaan nyt mahdollisesti pysäyttää uudella, Aalto-yliopiston tutkijoiden kehittämällä hoitomenetelmällä.
Tekoäly saa meidät yliarvioimaan kognitiiviset kykymme – tutkimus paljastaa käänteisen ylivertaisuusvinouman
Uusi tutkimus varoittaa luottamasta sokeasti suuriin kielimalleihin loogisessa päättelyssä. Jos ChatGPT-keskustelussa käyttää vain yhden kehotteen, tekoälyn hyödyllisyys jää paljon rajallisemmaksi kuin käyttäjät ehkä ymmärtävät.