Bodyguard
Bodyguard oferece uma tecnologia baseada em várias camadas de inteligência artificial, que protege os indivíduos contra o cyberbullying em tempo real.
Infraestrutura
A infraestrutura da Bodyguard é composta por três instâncias Public Cloud:
- uma para a gestão das bases de dados
- outra para a tecnologia e os modelos de machine learning
- outra para os sistemas que mantêm a aplicação móvel em execução, recolhendo os comentários e analisando-os com recurso à tecnologia
Para criar backups, Charles utiliza outro serviço do Public Cloud da OVHcloud: Cloud Archive (atualmente disponível apenas em França). Pode utilizá-lo para o armazenamento de dados a longo prazo e a baixo custo, garantindo simultaneamente a segurança e a recuperação dos dados.
Problema e solução
O desafio
A tecnologia devia ser capaz de analisar o contexto em que é formulado um comentário e determinar a pessoa ou pessoas a quem se destina.
A tecnologia Bodyguard tinha de ser capaz de compreender e interpretar os estados de espírito. Por esta razão, uma camada de inteligência artificial era absolutamente vital para reduzir os falsos positivos (comentários detetados como ódio, quando na verdade não eram) e aumentar a precisão.
A solução:
Um serviço gerido, fácil de utilizar e que permite acelerar a fase de produção.
Charles optou por utilizar a OVHcloud AutoML, uma plataforma de aprendizagem automático distribuída e escalável. Esta solução Software as a Service (SaaS) permitiu-lhe automatizar os processos de criação, implementação e solicitação dos modelos de machine learning, para além de lhe dar a possibilidade de integrar algoritmos open source, tais como os que a scikit-learn oferece.
O resultado:
Charles precisou de dois anos para desenvolver o algoritmo de aprendizagem final e integrá-lo numa aplicação móvel gratuita, disponível desde outubro de 2017 para Android e iOS. Atualmente, a Bodyguard elimina em tempo real os comentários de ódio no Youtube, Instagram, Twitter, Twitch e Mixer. Em julho de 2019, este guarda-costas virtual chamou a atenção de mais de 40 000 utilizadores e atingiu uma taxa de satisfação de 97%. Eis algumas das razões deste sucesso:
• 90% de conteúdo de ódio detetado pela aplicação
• apenas 2% de margem de erro (falsos positivos)
• mais de 2 milhões de comentários de ódio
eliminados num prazo de 20 meses