Grant: Applied Research and Development Grants - Level 1
La Cité collégiale
$24,881.00
AI Test Automation Project
EF 2019-20
Résumé
Ce projet vise à entraîner une intelligence artificielle à reconnaître des concepts abstraits tels que l'alignement de texte (e.g. dans une liste d'items ou bien le menu d'un logiciel) verticalement et horizontalement, ainsi que la position d'images relativement à l'affichage d'écran et le texte.Le concept d'alignement est abstrait puisqu'il dépend de plusieurs facteurs. Déterminer que deux lignes de textes sont mal alignées est relativement simple, mais parfois l'alignement est intentionnel (e.g. liste indentée), et parfois c'est une erreur. Lorsqu'il y a erreur, déterminer laquelle est mal alignée requiert de comprendre la nature de la liste en entier, ou d'objets qui ne sont pas directement reliés à la liste (e.g. une ligne verticale dans l'écran).De même, pour les images, il faut parfois que l'alignement soit centré dans une région, ou dans la totalité de l'écran, ou même sur un des côtés.Le projet se déroulera en plusieurs phases qui consistes a produire des images bien identifiées pour entraîner l'intelligence artificielle et mesurer son efficacité à interpréter les erreurs d'alignement.
Programme
Applied Research and Development Grants - Level 1
Bénéficiaire
Emplacement
Ontario, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data
Tel que publié
Application id
544547-2019
Name nom
Méthot, Nathalie
Department département
Head Office
Organization id
28248
Institution établissement
La Cité collégiale
Province en
Ontario
Province fr
Ontario
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2019
Competition year année de concours
2019
Award amount
24881
Program id
CARD1
Program name en
Applied Research and Development Grants - Level 1
Program name fr
Subventions de recherche et développement appliquée - niveau 1
Group en
RESEARCH PARTNERSHIPS
Group fr
PARTENARIATS DE RECHERCHE
Committee code
1561
Committee name en
Applied Research and Development Grants
Committee name fr
Subventions de recherche et développement appliquée
Area of application code
1207
Area of application group en
Advancement of knowledge
Area of application group fr
Avancement des connaissances
Area of application en
Information, computer and communication technologies
Area of application fr
Technologie de l'information, des ordinateurs et des réseaux de communications
Research subject code
2800
Research subject group en
Artificial intelligence
Research subject group fr
Intelligence artificielle
Research subject en
Artificial intelligence (computer vision, use2603)
Research subject fr
Intelligence artificielle (vision artificielle, utiliser 2603)
Installment
inst:1 - 1
Partie
1
Nb partie
1
Application title
AI Test Automation Project
Keyword
NSERC
Application summary
Ce projet vise à entraîner une intelligence artificielle à reconnaître des concepts abstraits tels que l'alignement de texte (e.g. dans une liste d'items ou bien le menu d'un logiciel) verticalement et horizontalement, ainsi que la position d'images relativement à l'affichage d'écran et le texte.Le concept d'alignement est abstrait puisqu'il dépend de plusieurs facteurs. Déterminer que deux lignes de textes sont mal alignées est relativement simple, mais parfois l'alignement est intentionnel (e.g. liste indentée), et parfois c'est une erreur. Lorsqu'il y a erreur, déterminer laquelle est mal alignée requiert de comprendre la nature de la liste en entier, ou d'objets qui ne sont pas directement reliés à la liste (e.g. une ligne verticale dans l'écran).De même, pour les images, il faut parfois que l'alignement soit centré dans une région, ou dans la totalité de l'écran, ou même sur un des côtés.Le projet se déroulera en plusieurs phases qui consistes a produire des images bien identifiées pour entraîner l'intelligence artificielle et mesurer son efficacité à interpréter les erreurs d'alignement.
