Case: Forskning og Uddannelse

I forskningsverdenen er det en velkendt udfordring, at der findes så store mængder af viden indenfor et forskningsområde, at det stort set er umuligt at lokalisere al den information, der er brug for. Men hvad der kan tage uger og måneder for det menneskelige øje at læse igennem, kan scannes på få millisekunder af en maskinintelligens.

Globeteam er involveret i et dataprojekt i en stor dansk forskningsinstitution. Forskningsinstitutionen deltager i europæiske udbudsrunder, hvor vinderen af et udbud skal lede efter relevant information indenfor et givent forskningsområde blandt de store mængder af videnskabelige publikationer, der findes internationalt.

Globeteam er ansvarlig for at udvikle en machine learning-model, der på meget kort tid kan foretage automatiserede søgninger i store datamængder og finde frem til de abstracts – resuméet i en videnskabelig afhandling – der indikerer, at publikationens indhold er relevant for forskningsformålet. ML-modellen trænes i at kende forskel på irrelevant og relevant indhold og bruger forskernes feedback til løbende at blive bedre og bedre til at foretage søgninger.

Løsningen er et eksempel på, at forskningsinstitutionen kan bruge datamodeller til at styrke virksomhedens kommercielle drift, samtidig med at forskerne kan automatisere en researchtung proces og bruge mere tid på egentlig forskning.

Globeteams andel i projektet

Globeteam leverer forretningsrådgivning og har designet ML-løsningen.