Codemill ansluter till EU-projektet MICO

MICO, kort för Media in Context, är ett EU-finansierat forskningsprojekt där målet är att skapa analysverktyg som förenklar medieproduktion på nätet. Det är nu officiellt att svenska IT-företaget CodeMill AB ansluter till projektet och hjälper till att sprida resultaten till en bredare publik. Codemill har många medieorienterade, internationella kunder, baserar vanligtvis sina lösningar på öppen källkod, och arbetar med fokus på användarvänlighet. Exempel på aktuella projekt är utveckling av verktyg för automatisk extrahering av metadata tillsammans med Vidispine, och ett publiceringssystem skräddarsytt för Guardian News & Media.

Codemill grundades i Umeå 2007, och har fortfarande huvudkontoret i staden. Idag består företaget av strax över 30 medarbetare på alla erfarenhetsnivåer, från nyutexaminerad till disputerad, inom datavetenskap och interaktionsdesign.

“Våra kunder utmanar oss ständigt att hitta nya och bättre sätt att hantera deras digitala material”, säger Rickard Lönneborg, CEO på Codemill. “Vi ser stor potential i MICO-plattformen, i egenskap av ett enande ramverk.”

Codemills bidrag till forskningen
Genom att delta i MICO vill Codemill bidra till ett uppskattat forskningsinitiativ, och uppmuntra kunskapsutbyte inom området videoanalys. Detta ligger i linje med företagets ambition att agera i gränslandet mellan industri och akademi. Codemill har tidigare deltagit i EU-projektet SATIN, ett projekt för användarbaserad utveckling av mobila applikationer, och samarbetar med forskare och start-ups inom medieanalys.

“Tillgång till fler och bättre datamängder och framsteg inom maskininlärning driver utvecklingen. Vi förväntar oss att många former av dataanalys kommer att ta steget från den teoretiska sfären in i verkligheten.” tillägger Johanna Björklund, Teknisk chef på Codemill. “Känsloigenkänning är ett bra exempel, där ser vi många intressanta saker hända.”

Codemill tror att MICO kommer att vara till nytta eftersom systemet analyserar mediaobjekt utifrån en mängd olika perspektiv samtidigt. Det kan till exempel vara svårt att avgöra vem det är som förekommer i en lågupplöst video utifrån den visuella komponenten, men genom att lägga till taligenkänning och att extrahera egennamn ur kommentarsfält kan precisionen förbättras.

“De abstrakta modeller som används vid maskininlärning gör det möjligt att titta på materialet utifrån många olika perspektiv samtidigt. Nu vill vi använda den här principen i praktiken också.” avslutar Björklund.

Om MICO
MICO är en internationell forskningssatsning som syftar till att skapa analysverktyg för att förenkla medieproduktion på nätet. Projektet är finansierat av EU, och deltagarna är Salzburg Research, Fraunhofer IDMT, Oxford University, University of Passau, Umeå universitet, Zaizi och InsideOut10. Under tre år kommer MICO att utveckla modeller, standarder och mjukvara för mediehantering. Framförallt handlar det om att analysera mediaobjekt som text, bilder, och video, för att ge bättre sökresultat och insyn i hur objekten hänger samman.

En intressant tillämpning är crowdsourcing-plattformen Zooniverse vid Oxford University. Zooniverse agerar värd åt vetenskapliga projekt som bjuder in allmänheten att hjälpa till med klassificering av data. Ett exempel på detta är Snapshot Serengeti där forskarna har satt upp rörelseaktiverade kameror på savannen. När ett djur passerar en kamera tas en serie fotografier. Forskarna tar sedan hjälp av allmänheten att avgöra dels vad det är för djur på bilderna, och dels vad de gör - till exempel en gnu som betar eller två zebror som vilar. MICO hjälper till genom att utveckla mjukvara för uppgifter som att avgöra om det är några djur i bilden överhuvudtaget, om bildkvaliteten är tillräckligt bra samt vilka artnamn som nämns i användarnas kommentarer till bilden.