Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

TOOL TO ENSURE SAFE DIGITAL LIVES FOR KIDS AND TEENAGERS

Opis projektu

Wykrywanie niepożądanych zachowań w sieci dzięki uczeniu maszynowemu

Uwodzenie, toksyczne zachowania, nękanie i zastraszanie na platformach internetowych stanowią poważne zagrożenie dla młodzieży i dzieci. Naukowcy z Norweskiego Uniwersytetu Naukowo-Technicznego (NTNU) i zespół spółki spin-off AIBA opracowali modele uczenia maszynowego, które wykrywają szkodliwe zachowania na podstawie dynamiki tekstu i naciśnięć klawiszy w celu ograniczania przypadków przemocy i toksycznych zachowań na różnych platformach. Celem finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu Aiba jest opracowanie bezpiecznych rozwiązań cyfrowych dla dzieci i młodzieży. Prace obejmą rozwiązania pozwalające na wykrywanie w czasie rzeczywistym fałszywych profili w grach i mediach społecznościowych z wykorzystaniem technologii uczenia maszynowego. Opracowana w ramach projektu usługa moderacji analizuje w czasie rzeczywistym wszystkie rozmowy prowadzone na platformach gier i mediów społecznościowych, rozpoznając rozmowy dotyczące uwodzenia na podstawie mniej niż 20 wiadomości. Rozwiązanie nie tylko usprawnia moderację treści, ale także pomaga operatorom w zapobieganiu szkodliwym zachowaniom, przyczyniając się do ułatwienia pracy ludzi.

Cel

Aiba creates safe digital lives for kids and teenagers. We do real-time detection of fake profiles and unwanted behavior, such as cyber grooming, toxicity, harassment and bullying in games and social media. Our machine learning powered moderation service will make moderation easier for our customers. We risk score all ongoing conversations real-time on gaming and social media platforms, and help our customers to prevent unwanted behavior before it makes any harm. We help them stop cyber grooming early and our initial results show we can detect grooming coversations in less than 20 messages .Our service is powering our customers with increased community health and more efficient moderation through proactive and continuous risk scoring. They can save huge amounts of human hours by using our solution. Our unique SaaS multimodal approach, combined with machine learning makes for a new era in chatroom moderation.

With a novel approach based on award-winning research, researchers and data scientists at Aiba and NTNU, have developed and trained machine learning models with text and keystroke dynamics to detect cyber grooming and other unwanted behavior early so they can stop conversations to minimize harm and toxicity on their platforms. The solution has been trained and tested on short texts typically sent in a chat. From this minimal amount of information, the system has accurately been able to profile the chatter and determine both their age group and gender. The solution has been further developed to perform a continuous real-time analysis of the text messages, to mark suspicious conversations. To do this, natural language processing features (turning text into numerical feature vectors) are used, in combination with machine learning techniques.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-CSA - HORIZON Coordination and Support Actions

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-EIE-2022-SCALEUP-02

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

AIBA AS
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 75 000,00
Adres
TEKNOLOGIVEGEN 22
2815 Gjovik
Norwegia

Zobacz na mapie

MŚP

Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.

Tak
Region
Norge Innlandet Innlandet
Rodzaj działalności
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

Brak danych
Moja broszura 0 0