REVISORについて
REVISORはニューラルネットワークベースのソフトウェアパッケージで、実際の有権者数をカウントし、一部の選挙手続きの遵守状況を監視します。このAIによる監視は迅速で、信頼性が高く、費用も安価で、規模の制限を知りません。比較的低コストで、数千人の投票監視員を配置し、対象選挙区の100％の投票所をカバーする選挙監視ミッションを展開できます。そして、それらの投票監視員は瞬きもしません！
このシステムは、ニューラルネットワークの物理的オブジェクトの認識、相対的な動きの追跡、投票イベントの検出、投票所での他の活動との区別を学ぶ能力を利用しています。システムは高い精度（投票所内のカメラと投票箱の相対位置によっては最大98％の精度）で有権者数を独立してカウントできます。REVISORシステムは訓練可能なニューラルネットワークであり、顧客はそれを使って、どの国のさまざまなタイプの投票手続き、選挙、および選挙制度で動作させることができます。ビデオ録画に基づく操作により、選挙直後および/または数ヶ月、数年後にも結果を得ることができます。
開発段階
- 2019年12月 - 2020年7月 - プロトタイプ
- 2020年8月 - 2021年9月 - システムの最終化
- 2021年10月 - 現在 - 複数投票検出モジュール
REVISORができること
• ビデオレコード上の投票箱を検出する • 投票箱の輪郭と上部を検出する • 投票箱の種類を識別する • 箱の位置のパラメータを識別する • 一部の違反行為を検出する • 投票率をカウントする • 投票を行った有権者の数をカウントする • 実際の投票率と公式に公表された結果を比較して、不正投票率の高い投票所を特定する • 正式な苦情を起こす • 手動の再集計を迅速化する
REVISORの動作方法
メデゥザの調査チームの要請に応じて、REVISORは2021年のドゥマ選挙から100万時間以上のビデオレコードを処理しました。提供されたサンプルで30％の不正投票が明らかになり、ジャーナリストは全国に関する結論に至りました。
成功事例
REVISORは投票所での公式と実際の投票率の差異を検出し、ユーザーに報告します。観察された異常がどのような特定の犯罪によって引き起こされたかを解決するのはユーザーの責任です。たまには、犯罪自体がビデオに撮影されています。したがって、ユーザーがREVISORが疑わしいと示したレコードを見ると、犯人がどのように犯罪を犯し、差異を形成したかについてのアイデアが得られます。
