დეზინფორმაციასთან ბრძოლის ინოვაციური ტექნოლოგიების მეორე კონკურსი დაიწყო

USAID-ის ინფორმაციის სანდოობის ხელშეწყობის პროგრამისა და Startup Grind-ის თანამშრომლობით დეზინფორმაციასთან ბრძოლის ინოვაციური ტექნოლოგიების მეორე კონკურსი იწყება. კონკურსი მონაწილეებს შესაძლებლობას აძლევს წარმოადგინონ საკუთარი იდეები დეზინფორმაციის წინააღმდეგ მიმართული თანამედროვე ტექნოლოგიების გასავითარებლად და მოიპოვონ 42,000 დოლარამდე გრანტი. კონკურსის გახსნითი, საინფორმაციო შეხვედრა 21 ივლისს შედგა.

კონკურსის ფარგლებში მონაწილეებს 3 საკონკურსო დავალება მიეცათ. იდეების წარმოსადგენად დაინტერესებულმა ტექ. კომპანიებმა რეგისტრაცია პირველ აგვისტომდე უნდა გაიარონ.  

USAID-ის ინფორმაციის სანდოობის ხელშეწყობის პროგრამის ინოვაციების ლაბორატორიის ხელმძღვანელის ანა აბზიანიძის განმარტებით, კონკურსის მიზანია, ერთმანეთთან დააკავშიროს, ტექ. და სამოქალაქო სექტორი, რათა დეზინფორმაციასთან ბრძოლა მეტად ეფექტური გახდეს. 

„შარშანდელი კონკურსის შედეგად, უკვე შეიქმნა სამი ეფექტური ხელსაწყო, რომლებიც დეზინფორმაციის მკვლევრებს, მნიშვნელოვნად უმარტივებს, როგორც დეზინფორმაციის აღმოჩენას, ასევე, მასზე რეაგირებას. წლევანდელი კონკურსის მიზანია კიდევ უფრო მეტად ჩავრთოთ ტექნოლოგიები დეზინფორმაციის წინააღმდეგ ბრძოლის პროცესში.“- განმარტავს აბზიანიძე. 

დეზინფორმაციასთან ბრძოლის ინოვაციური ტექნოლოგიების პირველი კონკურსი შარშან გაიმართა, რის შედეგადაც სამმა გამარჯვებულმა კომპანიამ ჯამურად 127,500 აშშ დოლარი მოიპოვა და შექმნა ახალი ხელსაწყოები, რომლებიც ჟურნალისტებს, მკვლევრებსა და მონიტორებს დეზინფორმაციის გამოვლენაში დაეხმარებათ.

ერთ-ერთმა გამარჯვებულმა კომპანიამ, Wavetech.ai შექმნა ხელსაწყო MediaSpeech, რომელიც ვიდეო ან აუდიო კონტენტის ქართულ ენაზე ტრანსკრიფციას უზრუნველყოფს. მისი სიზუსტე,  Google-ის ანალოგიური ხელსაწყოს სიზუსტეს 10-ჯერ აღემატება. მეორე გამარჯვებული კომპანიის, Pulsar.ai-ს პროგრამა – Datavision, საჯაროდ ხელმისაწვდომ მონაცემებს აგროვებს ისეთი ღია საჯარო წყაროებიდან, როგორიცაა ბიზნესის რეესტრი, საკადასტრო რუკა, ტენდერები და სხვა. ხოლო კომპანია MettaMine-მა სოციალური და ონლაინ მედიის ანალიზის ხელსაწყო, IBEX შექმნა, რომელიც ონლაინ წყაროებში სიძულვილის ენისა და დეზინფორმაციის ანალიზისა და გრაფიკული ვიზუალიზაციისთვის მანქანურ დასწავლას იყენებს.

LB loan image desktop LB loan image mobile