Kaip užtikrinti, kad stojančiųjų vertinimas būtų kuo objektyvesnis, greitesnis ir patikimesnis? Į šį klausimą atsakymų ieško VILNIUS TECH mokslininkai, vykdantys Lietuvos mokslo tarybos finansuojamą projektą FAIR-VID (Artificial Intelligence and Multimodal Data Fusion System for Assessing and Detecting Fraud in Applicants’ Videos).
Projektu siekiama sukurti dirbtiniu intelektu paremtą sistemą, kuri padėtų efektyviau vertinti stojančiuosius į universitetą bei aptikti galimus sukčiavimo atvejus nuotolinių interviu metu. Sparčiai augant tarptautinių studentų skaičiui ir vis dažniau priėmimo procese taikant nuotolinius sprendimus, universitetams tenka apdoroti didelius kiekius skirtingo formato informacijos. Kandidatai pateikia akademinius dokumentus, kalbos mokėjimo sertifikatus, motyvacinius dokumentus, prašymus stoti, o neretai dalyvauja ir vaizdo pokalbiuose.
Tokios informacijos vertinimas reikalauja daug laiko ir žmogiškųjų išteklių. Be to, skirtingi vertintojai tą pačią informaciją gali interpretuoti nevienodai. FAIR-VID projekte siekiama pasitelkti pažangius dirbtinio intelekto metodus, kurie leistų įvairių tipų duomenis sujungti į vieningą analizės sistemą ir taip padėti priimti labiau duomenimis grįstus sprendimus.
Mokslininkai projekte taiko giliojo mokymosi, multimodalinio duomenų suliejimo ir pusiau prižiūrimo mokymosi metodus. Kitaip tariant, sistema mokysis vienu metu analizuoti skirtingus duomenų šaltinius – tekstinius dokumentus, vaizdus bei vaizdo interviu įrašus. Remiantis jais bus formuojama išsami pretendento charakteristika, kuri padės įvertinti kandidato pasirengimą studijoms ir identifikuoti galimus neatitikimus ar sukčiavimo požymius.
Įgyvendinant projektą planuojama sukurti išsamų VILNIUS TECH stojimo procese naudojamų daugiarūšių duomenų rinkinį, parengti pažangius šių duomenų integravimo metodus, apmokyti dirbtinio intelekto modelius bei sukurti bandomąją sistemos versiją. Vėliau ji bus testuojama naudojant realius stojančiųjų duomenis.
Tikimasi, kad projekto rezultatai prisidės ne tik prie stojančiųjų atrankos procesų tobulinimo. Kuriamos technologijos gali būti pritaikomos ir kitose srityse, kuriose priimami sprendimai grindžiami dideliais kiekiais įvairių formatų duomenų. Todėl FAIR-VID rezultatai gali būti aktualūs ne tik aukštajam mokslui, bet ir viešojo sektoriaus bei sveikatos priežiūros organizacijoms.
Projektas taip pat prisideda prie jaunųjų tyrėjų ugdymo. Į mokslines veiklas įtraukiami penki magistrantai studentai, kurie turi galimybę dirbti su pažangiais dirbtinio intelekto sprendimais, dalyvauti moksliniuose tyrimuose ir įgyti praktinės patirties kuriant inovatyvias technologijas.
FAIR-VID projektą vykdo VILNIUS TECH mokslininkų komanda. Projekto vadovė prof. dr. Diana Kalibatienė kartu su tyrėjais dr. Algirdu Laukaičiu, dr. Kęstučiu Normantu, dr. Mindaugu Jankausku, doktorantu Juliumi Jancevičiumi ir VILNIUS TECH Tarptautinių studijų centro direktore Dovile Jodenyte kuria pažangius dirbtinio intelekto sprendimus, skirtus stojančiųjų vertinimo procesui tobulinti. Projektą vykdanti komanda apjungia tiek mokslinių tyrimų, tiek praktinę stojimo proceso organizavimo patirtį, todėl kuriami sprendimai orientuoti į realius universitetų poreikius.
Projektas FAIR-VID finansuojamas Lietuvos mokslo tarybos (LMT). Jo rezultatai prisidės prie pažangesnių, skaidresnių ir duomenimis grįstų stojančiųjų vertinimo procesų kūrimo bei dirbtinio intelekto taikymo plėtros aukštajame moksle.