Max Home IndustryНеобходимость укрощения больших данных стоит за WeKnowIt, крупным проектом, финансируемым ЕС, который подал заявки на несколько патентов.
Необходимость укрощения больших данных стоит в основе большого проекта, финансируемого ЕС, на который было подано несколько патентов. Согласно описанию проекта на Cordis Technology Marketplace, финансируемом ЕС, проект WeKnowIt предназначен для преобразования больших объемов пользовательского контента в «новый коллективный разум». WeKnowIt также стоит за некоторыми продуктами, предназначенными для коммерческого выпуска.
Д-р Яннис Компациарис из Греческого центра технологий и исследований является координатором проекта, и он говорит, что текущие приложения не полностью поддерживают интеллектуальную обработку и управление данными, поэтому пользователи не могут эффективно обрабатывать информацию и не могут использовать базовые знания.
Проект WeKnowIt сосредоточен в основном на анализе данных, генерируемых социальными закладками, тегами и сетями, где коллективные мнения и вводимые данные создают очень подробный набор данных.
Доктор Компациарис классифицирует такие данные по трем типам «интеллекта»:
медиа-разведка — цифровой контент и контекстная информация
массовый интеллект исходит из отзывов пользователей в больших масштабах
социальный интеллект основан на личном взаимодействии
WeKnowIt пытается определить, в какую категорию попадает отдельный элемент данных, а затем объединяет все это в «коллективный разум», который классифицируется для упрощения поиска. Доктор Компациарис говорит, что:
«Используя широкий спектр инструментов, платформа WeKnowIt преобразует крупномасштабную и плохо структурированную информацию в значимые темы, объекты, достопримечательности, социальные связи и события».
Группы, принимавшие участие в проекте, включали Технологический университет Брно в Чешской Республике, Университет Кобленца-Ландау в Германии, Yahoo! в Испании и Vodafone и Центром исследований и технологий Эллада (CERTH) в Греции. Польская компания-разработчик программного обеспечения Software Mind обеспечивала разработку и интеграцию программного обеспечения, а Шеффилдский университет и городской совет Шеффилда в Великобритании разработали инструменты для использования данных. Проект длился три года и стоил 7,5 млн евро, из которых 5,37 млн евро предоставил ЕС.
На практике есть промежуточное приложение, которое обрабатывает входящие данные и направляет их. Затем пользовательские приложения могут использовать данные для определенных целей. Команды, работающие над проектом, создали более 20 приложений для использования данных в различных ситуациях, в том числе приложение для городского туризма, которое помогает пользователям находить интересные места с помощью группировки фотографий интересных мест. Выявляя фотографии, которые принадлежат друг другу, приложение помещает «интересное место» на карту. По сути, приложение представляет собой более структурированную версию эффекта, наблюдаемого в Google Планета Земля, когда пользователи загружают свои фотографии, сделанные во время отпуска.
В этом видео мы узнаем, как группа аварийного планирования городского совета Шеффилда тестирует WeKnowIt с существующей системой аварийного реагирования:
Работа над другими приложениями продолжается с такими организациями, как CERTH-ITI, Yahoo! и Университет Кобленца изучают аспекты извлечения информации из социальных сетей в реальном времени. Software Mind также разрабатывает новые инструменты семантической сети для телекоммуникационного и финансового секторов, а Vodafone планирует использовать знания, полученные в рамках проекта, для использования сетевой инфраструктуры для новых услуг.