Négy AI-projekt nyert díjat a társadalmi célú innovációért

Tíz éve készítik fel a résztvevőket

A díjazott projekteket a kanadai AI4Good Lab idei programjának résztvevői készítették. A hét hetes képzés célja, hogy nők és nemi sokszínűséghez tartozó résztvevők gépi tanulási eszközök fejlesztéséhez kapjanak képzést és mentorálást.

A programot Doina Precup, a Mila Canada CIFAR AI Chair pozíciójának betöltője és a McGill Egyetem docense, valamint Angelique Mannella alapította. A kezdeményezés a mesterségesintelligencia-iparágban tapasztalható nemi egyenlőtlenségre kívánt választ adni.

A CIFAR szeptember 10-i beszámolója szerint Kanadában a nők a technológiai dolgozók körülbelül 22 százalékát teszik ki, és átlagosan 20 ezer dollárral kevesebbet keresnek a férfiaknál. A 2026-os Stanford AI Report a kanadai AI-szektorban 30 százalékos női képviseletet jelzett. Jennifer Addison programmenedzser szerint az ingyenes, részvételi ösztöndíjat biztosító, befogadó tanulási környezet fontos ahhoz, hogy több ember előtt megnyíljanak ezek a lehetőségek.

A képzés Montrealban, Torontóban és Edmontonban, valamint Kanada-szerte virtuálisan zajlik. A programot a Mila a CIFAR-ral, a Vector Institute-tal és az Amii-val együttműködésben működteti.

Manipuláció, menstruációs szegénység és Parkinson-kór

A virtuális képzésben Arzow Maksum és csapata, Jennifer Ebose és Tise Okusanya fejlesztette a Perspect nevű, ingyenes Chrome-bővítményt. Az eszköz automatikusan átvizsgálja a felhasználó képernyőjén megjelenő szöveget, és azonosítja a manipulatív technikákat. Természetesnyelv-feldolgozást és gépi tanulási modelleket használ, továbbá elmagyarázza a rejtett meggyőzési módszereket híroldalakon és olyan közösségi platformokon, mint a Facebook és az Instagram.

A torontói csapat, Dina Lojpur, Mahnoor Butt, Miracle Effiong és Rami Rao, az OKAI Period projekttel indult. A platform térképen mutatja meg az ingyenes menstruációs termékek elérhetőségét a városban, és nyilvános adatok, valamint intelligens térképezési algoritmusok segítségével azonosítja az ellátatlan városrészeket. A rendszer azt is előre jelzi, hol nőhet meg a menedékhelyek és közösségek igénye, így a nonprofit szervezetek célzottabban juttathatják el az erőforrásokat. A forrás szerint Kanadában minden negyedik menstruáló ember szembesül menstruációs szegénységgel.

A montreali csoport ARIA nevű mobilalkalmazása a Parkinson-kórhoz kapcsolódó járásmegakadást célozza, amely gyakran veszélyes esésekhez és sérülésekhez vezet. A Sophia Ramotar, Emma Gailleur, Isabela Morita, Luiza Matan és Wissam Boughari által fejlesztett megoldás a ritmikus auditív stimulációra épül. Ez hangjelekkel javítja a lépéshosszt és a lépések ütemét. Az ARIA a hagyományos megoldásoktól eltérően másodpercekkel előre jelzi a járásmegakadást, majd klinikai felügyelet nélkül adaptív ütemeket ad.

Az élelmiszerbankok tervezését is segíti egy díjazott rendszer

Az edmontoni FEEDS csapat, Amarachi Ukoha, Atreyi Shukla, Hanh Mong, Richa Jackson és Zoe Mong, regionális és tartományi szinten támogatja az élelmiszerbankokat. A rendszer regressziós és idősorelemzési előrejelzési módszereket kombinál, és regionális élelmiszerbankok történeti adataira, valamint különböző mutatókra támaszkodva becsüli meg a készletigényt és a látogatók számának alakulását.

A CIFAR szerint az élelmiszerbankok látogatottsága 2019 óta csaknem megduplázódott, miközben az élelmiszerárak gyorsabban nőttek az inflációnál. A kiszámíthatatlan kereslet megnehezíti a működést, az előrejelzés viszont lehetőséget ad a készletek előzetes megtervezésére, még azelőtt, hogy kiürülnének a polcok.

Az AI4Good Lab vezetői szerint a program tíz év alatt az AI fejlődésével együtt változott. Yosra Kazemi curriculum manager úgy fogalmazott, hogy a cél olyan generáció támogatása, amely képes mesterséges intelligenciát építeni, és közben átgondolja azt is, miért, illetve kiknek készíti ezeket az eszközöket. A díjazott projektek azt mutatják, hogy a képzés résztvevői egészségügyi, ellátási és információs problémákra is alkalmazható megoldásokat fejlesztettek.