Bildutforskaren
Kort beskrivning
I maj inleder vi arbetet med att designa och utveckla en prototyp för bildutforskning inom ramen för GPS400. Syftet är att skapa nya, innovativa sätt att interagera med det omfattande bildmaterial som centret samlat in. Med stöd av AI kommer vi att undersöka hur maskinella tolkningar av bilder kan möjliggöra nya sätt att navigera, jämföra, kontrastera och gruppera bildmaterial – och därigenom öppna upp för nya perspektiv och förståelser. Projektet genomförs i samarbete mellan Appademin vid Institutionen för tillämpad IT och styr- och forskargruppen för GPS400.
Utforska nya bildsamband med AI
Vad händer när vi låter AI hjälpa oss att se på bilder på ett nytt sätt? I ett utforskande projekt används AI-modeller för att upptäcka dolda samband mellan bilder. Målet är inte att effektivisera sökningar, utan att öppna nya vägar för tolkning och förståelse. Istället för att på förhand veta vad vi letar efter, låter vi tekniken visa oss oväntade relationer.
De AI-modeller som används kan jämföra och koppla samman bilder utifrån hur de beskrivs och tolkas, snarare än enbart utifrån vad de föreställer.
På så sätt blir det möjligt att upptäcka nyanser och teman som inte syns vid en första anblick. Detta kan bidra till att förnya hur vi analyserar historiska arkiv, konstnärliga projekt eller stora bildsamlingar. Det handlar om mer än att hitta rätt bild, det handlar om att låta oväntade kopplingar skapa nya förståelser
Att tolka och navigera i ett nytt bildlandskap
För att kunna dra nytta av de nya möjligheter som tekniken ger, krävs ett aktivt och mediekunnigt förhållningssätt. Att tolka de mönster och kopplingar som modellen föreslår blir en central del av arbetet.
Här möts teknisk innovation och visuell analys. Forskare och användare behöver använda sin erfarenhet och sitt kritiska tänkande för att ge mening åt det AI-systemet visar. Om den prototyp som nu utvecklas visar sig fungera väl, finns en ambition att vidareutveckla och tillgängliggöra verktyget för fler, med stöd av framtida finansiering.
Hur fungerar modellen?
Projektet använder färdigtränade AI-modeller
Ingen egen träning krävs
Till skillnad från äldre AI-projekt som krävde miljontals bilder för att träna modellerna från grunden, används här redan tränade modeller.
Fokus på samband, inte bara innehåll
Modellen identifierar likheter och skillnader baserat på hur bilder tolkas och beskrivs, snarare än bara på vad de föreställer.
Navigering snarare än sökning -
Målet är inte att hitta en specifik bild, utan att låta användaren utforska oväntade kopplingar och utveckla nya förståelser utifrån dessa.
