You only see a limited number of projects in guest mode, please login or register for an account to access all projects.
Project

AI-chat för ökad delaktighet

Den övergripande utmaningen projektet adresserar är hur kommuner kan öka invånares delaktighet från att bara bli informerade till att kunna delta i ett utbyte för att etablera processer, beslut och påverka kommunens framtid. Den utmaning som uppfattas som genomförbar inom ramen för starten på vår AI-resa och ger grunderna för vidareutveckling, är att
elektroniska kallelser och protokoll är svåra att hitta och förstå på grund språkliga, kulturella och särskilda behov.
 

Projektets hypotes som ska testas är attanvändning av AI för att sammanfatta och tillgängliggöra politiska kallelser och protokoll i en kommun är ett utmärkt sätt att öka delaktighet och stärka de demokratiska aspekterna. I projektet vill vi därför testa olika sätt hur detta kan genomföras:

1 ) Automatisk Sammanfattning: Använd AI för att automatisera processen att generera sammanfattningar av politiska kallelser
och protokoll. Natural Language Processing (NLP)-algoritmer kan extrahera viktig information och skapa korta, begripliga
sammanfattningar.

2 ) Transkribering: Använd taligenkänning och NLP för att konvertera talade samrådsmöten, politiska möten och debatter till
text i realtid. Detta gör politiska diskussioner tillgängliga för personer med hörselskador och underlättar för alla medborgare
att följa debatterna.

3 ) Interaktivt chat gränssnitt: Påbörja skapandet av användarvänliga webb- eller mobil applikationer som visar sammanfattade
politiska dokument

Swedish Project

CirkelAI

RISE, ledande aktör inom forskning och innovation, har i samarbete med SV Stockholms Län initierat ett spännande och innovativt projekt med stöd av Vinnova. 

Folkbildningen har de senaste åren stått inför utmaningar, inklusive minskade ekonomiska bidrag och ökade krav på kvalitet och rapportering. Vi står inför administrativa hinder och utmaningar med cirkelledare och föreningar som möter svårigheter att uppfylla nya kravspecifikationer, särskilt när det gäller äldre eller personer med funktionsnedsättningar. SV Stockholms Län tar ett stort steg in i framtiden genom att nu lansera det spännande AI-projekt med målet att förbättra folkbildningen och möta dagens utmaningar. CirkelAI fokuserar på att utforska AI:s potential för att höja kvaliteten på studiecirkelverksamheten och effektivisera arbetsbördan för personal och cirkelledare.

Vi ser detta som ett nödvändigt steg för att fortsätta vara relevant och inkluderande i en digitaliserad framtid. Genom att omfamna AI hoppas vi yttermera stärka vår roll som en central aktör inom folkbildningen och främja demokrati och kunskapstillväxt för alla, resonerar Per Pettersson, avdelningschef SV Stockholms Län.

CirkelAI siktar på att använda AI för att automatisera administrativa uppgifter, analysera och anpassa kursmaterial samt förbättra användarstöd. Genom att använda AI ser vi bland annat möjligheter att göra avancerad text mer tillgänglig, särskilt för personer med intellektuella funktionsnedsättningar eller de som just börjat lära sig svenska.
Målet är att genom träning och användartestning av en språkmodell, under handledning av experter från RISE, skapa en prototyp som bland annat kan stötta cirkelledare i planeringen av studiecirklar.

CirkelAI kommer att genomföras i fem arbetspaket, från förankring och organisatoriskt lärande till utvärdering och spridning. Genom att aktivt involvera personalen och testa prototyper mot målgruppen strävar vi efter att skapa en hållbar och effektiv modell för framtida användning.

Project

AI för ett stärkt ideellt engagemang i Sverige

Vi människor mår bra av att engagera oss, och samhället mår bra av ideellt engagemang. Engagemang skapar delaktighet, sammanhang och gemenskap. Ideellt engagemang bygger tillit, demokrati, är avgörande i kriser och utvecklar vår välfärd.

Men det finns än större potential. Genom Volontärbyråns verksamhet underlättar vi för människor och ideella organisationer att hitta varandra och sänker trösklarna till ideellt engagemang. Vi vill skapa möjligheter för AI att underlätta för personer att hitta rätt organisation. Målet är effektivare matchning av volontärer med organisationer och uppdrag, vilket ökar möjligheten för både ideella organisationer och personer som vill engagera sig att hitta ett passande uppdrag men också till att frigöra resurser till andra viktiga ändamål. 

På lång sikt ser vi att AI har potentialen att förändra hur vi främjar och stödjer volontärverksamhet i hela Sverige. Det kan hjälpa oss att se mönster, trender och behov inom volontärarbete och anpassa våra tjänster därefter. AI kan hjälpa till att göra ideellt engagemang tillgängligt och relevant för människor. Det kan öka engagemanget och öppna nya dörrar för frivilligt arbete inom olika områden. Sammantaget ser vi AI som ett kraftfullt verktyg för att stärka vår förmåga att koppla samman volontärer och organisationer för att göra en positiv inverkan på samhället.

Swedish Project

Kan AI hitta det dolda problemspelandet?

Huvudsyftet med projektet är att med hjälp av AI identifiera problemspelare och arbeta proaktivt och reaktivt med stödåtgärder för dessa individer. 

Vi har 2 konkreta mål:

  • Personer i vår verksamhet har tillgång till en AI-lösning som tillräckligt säkert identifierar personer baserat på risk för problemspelande.
  • Folkspel har identifierat och implementerat åtgärder baserat på AI-lösningen som syftar till att minska risken för att utveckla problemspelande.

Ett andra syfte är att få ett organisatoriskt lärande i form av verksamhetskunnande och teknisk kompetens inom AI.

Project

Granska bygglovsritningar med hjälp av AI

Syftet med projektet är att stötta våra invånare och företagare att komma in med kompletta bygglovshandlingar på första försöket. Vid ansökan om bygglov ska den sökande skicka in en rad olika handlingar och idag är majoriteten av ärenden som skickas in inkompletta. När de inkommit granskas handlingar och om är de inte är kompletta så begär vi komplettering, något som ofta sker flera gånger. Vid avslutat projekt vill vi ha en utvecklad AI-lösning som känner igen marklinjer, väderstreck, skalstock och mått till tomtgräns och signalera till sökande om dessa saknas.

Swedish Project

AI-drivet beslutsfattande inom socialtjänsten

Nya demografiska utmaningar i samhället kräver en omvandling av den kommunala vården och omsorgen för att upprätthålla den nivå och kvalitet på stödet som erbjuds idag och som kommunens medborgare förväntar sig. Den digitala transformationen är avgörande för att Lunds kommun ska klara de välfärdsutmaningar som vi står inför. AI ser vi som en förutsättning för att kunna erbjuda kommunal vård och omsorg under det kommande demografiska trycket.

Vid beslutsfattande behöver medarbetare hantera stora mängder data för att göra en rättssäker och likvärdig bedömning. För att fatta beslut i realtid och med korrekt data så ser vi att avancerad analys kommer krävas i allt större omfattning för att frigöra tid och öka kvaliteten i individuella uppföljningar. Ökad tid och kvalitet i uppföljningar kan även mer kontinuerligt säkerställa att insatserna motsvarar de aktuella behoven och på så sätt kan vi hushålla bättre med våra skattemedel.

Projektet AI-drivet beslutsfattande inom socialtjänsten har tittat på hur AI kan stödja arbetet genom hela handläggnings- och beslutsprocess inom Vård- och omsorgsförvaltningen i Lunds kommun, hur de juridiska förutsättningarna för att använda AI inom verksamheten ser ut och beskrivit hur ett sådant AI-stöd skulle kunna fungera. Målsättningen är att skapa ett stöd för hela handläggnings-, dokumentations- och uppföljningsprocessen.

Project

AI-Råd för Sveriges kommuner

För att Sveriges kommuner snabbare ska dra nytta av möjligheterna med AI behövs ett råd som har i uppgift att identifiera och prioritera viktiga frågor att driva i en gemensam agenda. Ett budskap som sedan ska spridas till övriga kommuner.

Rådets medlemmar

Anna Bengtsson, Herrljunga
Maria Svensson, Värmdö
Frédéric Rambaud, Eskilstuna
Fredrik Edholm, Skövde
Iwona Carlsson, Kungsbacka
Jari Koponen, Sundsvall
Katarina Lagerqvist, Kristinehamn
Mårten Lindskog, Stockholm
Mathias Andersson, Helsingborg
Maria Stellingen Ernblad, Helsingborg
Stefan Eriksson, Gagnef
Torbjörn Svedung, Mellerud
Fredrik Hallgren, Göteborg

Förutom kommunrepresentanter deltar också AI Sweden och SKR
Andreas Skog Ai Sweden
Rebecka Lönnroth AI Sweden
Christopher Petersson, SKR
Kristin Bernström, Adda

Project

Artificiell Intelligens, Riktiga Människor

Grundläggande frågeställning för projektet: 
Genom att använda AI/ML-metoder, kan ASFs AMA/EB-data hjälpa oss förstå varför vissa stöd-sökande Malmöbor är bättre rustade för arbetsmarknaden än andra?

Detta Vinnova-finansierade projekt kommer att genomföras som ett examensarbete och projektanställning, med handledning tillsammans med forskare från Lunds universitet.

Data kommer att i ett första steg förberedas och visualiseras. Därefter kommer vi att använda Unsupervised ML för ökad förståelse av data och Supervised ML för identifiering av parametrar som kan ha inverkan på hur väl rustade individer är för arbetsmarknaden.

Parallellt med detta kommer vi att studera och resonera kring de demokratiska aspekterna av att använda AI i socialtjänsten.

En slutrapport kommer att avsluta projektet.

--

AI: Artificiell Intelligens
ML: Maskininlärning
ASF: Arbetsmarknads- och socialförvaltningen, Malmö stad
AMA: Arbetsmarknad
EB: Ekonomiskt bistånd

Swedish Project

Aiibi - anonymisering i bild

Trafikkontoret hanterar dagligen en mängd bilder tagna i stadsmiljö. Via appen “Tyck till” inkommer årligen ca 500 000 bilder till vårt servicecenter varav en hög andel visar identifierbara privatpersoner. Bilder med identifierbara individer ställer krav på sekretssfunktioner i våra IT-system vilket är kostnadsdrivande. Att integritetsskydda personer i bild behöver annars ske manuellt vilket är tidskrävande.

Genom att automatisera en anonymisering av personer i bild med hjälp av AI höjer och effektiviserar trafikkontoret sin förmåga att hantera personuppgifter på ett korrekt sätt.

Project

Machinelearning i socialtjänsten

Projektet avser använda Machine Learning för att analysera befintlig data från Social- och omsorgsförvaltningens verksamhetssystem. Förhoppningen är att skapa ett prognosverktyg och få ökad kunskap om mönster som föregår placering av barn och unga.

Projektet är ett utforskande projekt och den  största väntade vinsten är ökad organisatorisk kunskap om AI. Kunskap om möjligheter, begränsningar och förutsättningar för AI-tillämpning.  Projektet väntas ge inspiration till och insikter om vad som krävs för att använda AI-lösningar framöver. 

Projektgruppen är  ett tvärprofessionellt team från Social- och  omsorgsförvaltningen. Den tekniska kompetensen om Machine Learning kommer från Drake Analytics. 

Organisatoriskt lärande är en viktig del i projektet. Projektets erfarenheter av hur tekniska möjligheter samspelat med organisation, juridik och kommuninvånares behov kommer att spridas.

Swedish Project

AI-driven research bot

Projektet syftar till att undersöka AI:s möjligheter att effektivisera och öka räckvidden på omvärldsanalys och -research. Idag använder vi lösningar för traditionell mediabevakning och har viss tillgång till andra källor, som vetenskapliga artiklar. Vår sökrymd är dock enorm: vår ambition är att hjälpa medlemmarna att förstå en lång rad frågor inom ramen för chefs- och ledarskapsområdet. Vi har ser ett behov av att systematisk bevaka omvärlden. Projektet har som ambition att lösa detta med genom en AI-driven ”research bot”.

Project

Maskininlärning för ökade insikter

Projektet har utgångspunkt i identifierade behov av utveckling inom systematiskt kontrollarbete för statlig bidragsgivning. Med AI som verktyg vill Folkbildningsrådet undersöka möjligheterna att identifiera och förebygga risker för felaktig användning av statsbidrag. Användandet av AI kan också bidra till att man snabbare kan upptäcka misstänkta fel eller bedrägerier. Med hjälp av AI vill Folkbildningsrådet också utveckla det systematiska kvalitetsarbetet och avvikelsearbetet inom folkbildningen.

Swedish Project

Insikter direkt från Minds chattsamtal för behovsstyrd verksamhetsutveckling

Detta projekt utvecklar AI som analyserar chattsamtal mellan volontärer och stödsökande. Språkdata analyseras med Natural Language Processing och Machine Learning. Analys av språkdata ger Mind data-drivna insikter kring verksamhetens huvudintressenter: 

Stödsökanden: Hur stödsökande mår innan och efter chatten med Mind, ämnen som de vill prata om och hur de upplever samtalet. 

Volontären: Hur volontären upplever chatten, vilka chattsamtal som upplevs som mest krävande, vilka ämnen och behov som är utmärkande för de samtalen och hur volontärerna agerar i dessa chattar 

Projektet möjliggör säkrare, mer detaljrikt och representativt statistiskt underlag för att styra organisationen, förmedla mer precisa insikter om samtalen till civilsamhället och andra aktörer och bättre anpassat utbildningsmaterial till volontärer baserat på centrala och återkommande teman hos stödsökande. Bättre arbetssituation genom möjligheten till anpassat stöd till volontärer vid särskilt svåra samtal och riktade fortbildnings- och handledningsinsatser. Insatserna säkerställer att volontärer har den kompetens som krävs, vilket ökar kvalitén i samtalen. 

Arbetspaket: 
AP1: Projektledning, Ansvarsfull AI, regulatoriska ramverk, och datasäkerhet.
AP2: Datahantering och behovsanalys i relation till Minds behov och kvalitetsindikatorer 
AP3: Utvecklad och kvalitetstestad AI. Data labeling, analys av data, itereringar AP4: Interface för insikter; konceptualisering och visualisering av resultaten 
AP5: Organisatoriskt lärande av AI-resa; presentera och ta fram utbildningsmaterial till anställda inom Mind

Swedish Project

Vetlanda in i framtiden

Vård- och omsorgsförvaltningen i Vetlanda kommun har tillsammans med Ensolution AB och högskolan i Halmstad startat en gemensam resa för att möjliggöra datadriven precisionshälsa för äldre. 

Den åldrande befolkningen i Sverige ställer större krav på både hemtjänst och den kommunala hälso- och sjukvården. Vi behöver vara aktiva i omställningen till nära vård och hitta möjligheterna att bedriva en mer proaktiv linje för att bromsa framtida vårdbehov.

Genom att låta AI-modellen Analytics identifiera brukare med hög risk för ökade vårdbehov och potential för interventioner kan man rikta tidiga insatser i syfte att rehabilitera eller bibehålla funktions- och aktivitetsförmåga. Brukaren ges således en möjlighet att få rätt hjälp i rätt tid och som organisation får vi en chans att effektivisera vår resursfördelning.

Projektet i sin helhet ses också som ett utforskande projekt och en möjlighet till lärande för Vetlanda kommun att förstå AI-teknologi bättre och hur den kan fungera som en tillgång för oss i vår vardag.

Swedish Project

AutoIarm

Genom Friends arbete med elevenkäter får vi massiv och viktig kunskap i form av fritextsvar. En grov uppskattning är att vi totalt sett i alla våra enkäter till barn har mer än en halv miljon fritextsvar från barn. Detta utgör en ovärderlig kunskapskälla till hur mobbning kan förhindras, från de som vet mest om mobbning, nämligen barn och unga själva. Mängden text är i dag ohanterlig för oss men här ser vi en stor potential med AI och att vår AI-resa kan ta sin början. Förutom att fritextsvaren utgör en ovärderlig kunskap om den generella lägesbilden på en skola så kan de innehålla information om enskilda potentiellt akuta och farliga situationer. Det förekommer att barn i fritextsvaren uttrycker att de inte vill leva längre eller på andra sätt uttrycker ett rop på hjälp. I de fallen har vi ett enormt ansvar och en skyldighet att agera snabbt. I det mest svåra fallen kan det finnas liv som står på spel. All hantering av fritextsvar som elevenkäterna genererar hanteras idag manuellt. Vi tror att AI kan göra arbetet snabbare och säkrare och detta projekt är en start på det arbetet. Med hjälp av AI ersätts den manuella hanteringen genom att via maskinlärning skapa intelligens kring vad i elevers fritextsvar som behöver larmas och ageras på situationer där elevers liv och hälsa är i fara.