Monthly Archives: 17.06.2021.

Projekta “Informācijas un komunikācijas tehnoloģiju kompetences centrs” aktualitātes 2021. gada otrajā ceturksnī

IT kompetences centrs atbilstoši 2019. gada 9. maijā ar Centrālo finanšu un līgumu aģentūru noslēgtajam līgumam Nr. 1.2.1.1/18/A/003 īsteno projektu “Informācijas un komunikācijas tehnoloģiju kompetences centrs”.

Projektā 2021. gada otrajā ceturksnī uzsākta viena jauna pētījuma īstenošana, pabeigta viena pētījuma īstenošana un tiek turpināta visu iepriekš apstiprināto pētījumu īstenošana. Sagatavots un iesniegts astotais maksājuma pieprasījums, regulāri notiek gan zinātnisko virzienu vadītāju, gan padomes sēdes, kurās tiek izskatīts īstenoto pētījumu progress un sasniegtie rezultāti. Visas sanāksmes notikušas pilnībā attālināti.

Aprīlī un maijā norisinājusies pētniecības projektu atlase, kur pētniecības projektus IT kompetences centrā varēja iesniegt komersanti, kas attīsta produktus un tehnoloģijas viedās specializācijas jomā – informācijas un komunikācijas tehnoloģijas. Tika saņemti divi pētniecības projektu pieteikumi, no kuriem viens virzīts tālākai apstiprināšanai Centrālajā finanšu un līgumu aģentūrā.

Maijā noslēdzies A/S “RIX Technologies” pētījums Nr. 1.2 “Lietotāju atbalsta viedais asistents”. Pētījuma mērķis bija izveidot un aprobēt apmācāmu lietotāja atbalsta viedā asistenta modeli. Pētījuma rezultātā ir nodrošināta iespēja IT produkta lietotāju apmācības būtisku daļu pārnest no klātienes formas (lietotāju klātienes kursi ar produkta piegādātāja speciālistu piedalīšanos) uz tiešsaistes aktivitātēm, kad lietotājas var iegūt nepieciešamo informāciju brīdī, kad tā ir vajadzīga.

Īstenoto pētījumu aktualitātes:

  • SIA “Mobilly” pētījums Nr. 1.3 “Uz dokumentu vadības sistēmas bāzēta finanšu analīzes rīka izstrādes izpēte un prototipēšana” uzsākts 2019. gada jūlijā. gada otrajā ceturksnī tiek turpināta eksperimentālās izstrādes aktivitātes “Trīskāršā spējuma biznesa paradigmas modeļa tehnoloģiskās realizācijas koncepcija” īstenošana.
  • SIA “Baltijas Datoru akadēmija” un SIA “Helmes Latvia” pētījums Nr. 1.4 “Uz viedām tehnoloģijām balstīta modulāra Personāla pārvaldības risinājuma (PPR) izstrāde” uzsākts 2019. gada maijā. 2021. gada otrajā ceturksnī tiek turpināta rūpnieciskā pētījuma trešā aktivitāte “Viedo tehnoloģiju pielietojums moderno personāla pārvaldības pieeju nodrošināšanai” un eksperimentālās izstrādes aktivitāte “PPR prototipa izveide”.
  • SIA “Datorzinību centrs” un Latvijas universitātes pētījums Nr. 1.5 “Pētniecības atbalsta modeļa izveide medicīnas pētījumu datu savākšanas procesa uzlabošanai” uzsākts 2019. gada maijā. 2021. gada otrajā ceturksnī turpinās eksperimentālās izstrādes aktivitātes “Pētniecības atbalsta rīka prototipa izveide un validācija” īstenošana.
  • SIA “DIVI grupa” un Latvijas universitātes pētījums Nr. 1.6 “Laiksakritības analīze biznesa procesu modeļos” uzsākts 2019. gada maijā. 2021. gada otrajā ceturksnī ir noslēgusies eksperimentālās izstrādes aktivitātes “Prototipa izstrāde” īstenošana un turpinās eksperimentālās izstrādes aktivitātes “Tehnoloģijas aprobācija” īstenošana.
  • SIA “ABC Software” pētījums Nr. 1.11 “IT sistēmu lietotāju uzvedības analīze un realizēto biznesa procesu efektivitātes uzlabošana, izmantojot AI/MLuzsākts 2020. gada septembrī. 2021. gada otrajā ceturksnī turpinās eksperimentālās izstrādes aktivitātes “IT sistēmu lietotāju uzvedības analīzes un efektivitātes noteikšanas algoritma tehnoloģisko komponentu pārnešana un validācija mākslīgi radītā vidē” īstenošana.
  • SIA “WeAreDots” un SIA ZTF “Lāsma” pētījums Nr. 1.12 “Multiobjektu detektēšana un izsekošana transportlīdzekļu satiksmes novērošanai: 3D-LiDAR un kameras datu apvienošana” uzsākts 2020. gada aprīlī. 2021. gada otrajā ceturksnī ir noslēgusies rūpnieciskā pētījuma aktivitātes “Multiobjektu detektēšanas un izsekošanas konceptuālais modelis” īstenošana un uzsākta eksperimentālās izstrādes aktivitātes “Risinājuma prototips multiobjektu detektēšanai un izsekošanai” īstenošana.
  • SIA “DATI group” pētījums Nr. 1.13 “Resurstaupīgi skaitļošanas uzdevumu optimizācijas risinājumi” uzsākts 2020. gada februārī. 2021. gada otrajā ceturksnī noslēgusies eksperimentālās izstrādes aktivitātes “Skaitļošanas uzdevumu optimizēšanas platformas izstrāde” īstenošana.
  • SIA “ABC Software” pētījums Nr. 1.14 “Inženierprojektēšanas nozares specializēto IT sistēmu lietotāju vienota uzvedības modeļa konstruēšanas metodes izveide, izmantojot AI/ML algoritmus.uzsākts 2021. gada martā. 2021. gada otrajā ceturksnī ir noslēgusies rūpnieciskā pētījuma pirmās aktivitātes “IT daudzsistēmu vides lietotāju vienota uzvedības modeļa konstruēšanas metodes tehnoloģisko komponentu izveide, integrācija un to kopdarbības validācija laboratorijas vidē” īstenošana un uzsākta eksperimentālās izstrādes aktivitāte “Inženierprojektēšanas nozares specializēto IT sistēmu lietotāju vienota uzvedības modeļa konstruēšanas metodes algoritmu un tehnoloģisko komponentu pārnešana un validācija mākslīgi radītā vidē”.
  • SIA “DIVI grupa”, SIA “FitsyPro” un Latvijas universitātes pētījums Nr. 1.15 “Mākslīgā intelekta pielietojums e-mobilitātes risinājumu optimizācijai” uzsākts 2021. gada janvārī. 2021. gada otrajā ceturksnī turpinās rūpnieciskā pētījuma pirmā aktivitāte “Zinātniskās bāzes izveide” un uzsākta rūpnieciskā pētījuma otrā aktivitāte “Algoritms iekārtu izvietošanai un apkopju plānošanai”.
  • A/S “RIX Technologies”, pētījums Nr. 1.17 “Dokumenta reprezentācijas modeļa veidošana dokumentu automatizētas klasifikācijas augstas precizitātes nodrošināšanai” uzsākts 2021. gada aprīlī ar rūpnieciskā pētījuma pirmās aktivitātes “Digitālu un skenētu dokumentu izvietojuma (struktūras) identificēšanu un reprezentācijas izveides pieredzes apkopošana un analīze” īstenošanu.
  • SIA “Datorzinību centrs” pētījums Nr. 1.18 “Putnkopības uzņēmumu ražošanas kvalitātes aspektu un peļņas uzlabošana, uz datu analīzi un prognozēšanu balstītu precīzās putnkopības metožu pielietojuma rezultātā” uzsākts 2021. gada janvārī. 2021. gada otrajā ceturksnī turpinās rūpnieciskā pētījuma aktivitātes “Precīzās putnkopības IT atbalsta modeļa izveide” īstenošana.
  • SIA “Lursoft IT” un SIA “POTAPOVIČA un ANDRESONE” pētījums Nr. 1.19 “Normatīvo aktu un dažādu valstu uzņēmumu finanšu datu salīdzinoša analīze uzņēmējdarbības rezultātu prognozēšanai” uzsākts 2021. gada februārī. 2021. gada otrajā ceturksnī noslēgusies rūpnieciskā pētījuma aktivitāte, kas paredzēja izvērtēt uzņēmējdarbības vides modelēšanas metodes un uzsākta eksperimentālās izstrādes aktivitāte “Prototipa izstrāde modeļa pārbaudei”.
  • SIA “Datorzinību centrs” pētījums Nr. 2.5 “E-mācību objektu veidošanas, migrācijas un lietošanas sadarbspējas nodrošināšana mākoņdatošanas infrastruktūrā” uzsākts 2019. gada maijā. 2021. gada otrajā ceturksnī noslēgusies pētījumu noslēdzošās eksperimentālās izstrādes aktivitātes “E-mācību satura izveides un migrācijas rīku prototipu izveide un validācija mākoņpakalpojumu vidē” īstenošana.
  • SIA “Tilde” un VSIA “Bērnu klīniskā universitātes slimnīca” pētījums Nr. 2.8 “Automatizēti balss komunikācijas risinājumi veselības nozarei” uzsākts 2021. gada janvārī. 2021. gada otrajā ceturksnī turpinās rūpnieciskā pētījuma aktivitāte “Vāji uzraudzīta ASR sistēmu pielāgošana”. Aprīlī uzsākta eksperimentālās izstrādes aktivitāšu “Runas atpazīšanas modelēšana medicīnas jomai”, “Medicīnas jomas runas atpazīšanas sistēmas prototips”, “Medicīnas jomas runas atpazīšanas sistēmas integrācijas prototips” īstenošana.

Projektu līdzfinansē Eiropas Reģionālās attīstības fonds  Darbības programmas “Izaugsme un nodarbinātība” 1.2.1. specifiskā atbalsta mērķa “Palielināt privātā sektora investīcijas P&A” 1.2.1.1. pasākuma “Atbalsts jaunu produktu un tehnoloģiju izstrādei kompetences centru ietvaros.

Noslēgusies pētījuma Nr. 2.3 īstenošana

SIA “TILDE” pētījums Nr. 2.3 “Neironu tīklu mašīnmācīšanās metodes virtuālo asistentu dialogu scenāriju izveides automatizācijai” tika īstenots no 2019. gada aprīlim līdz 2021. gada martam.

Pētījumā tika pētītas metodes, kas ļauj automatizēt virtuālo asistentu (VA) dialogu scenāriju izveidi, izmantojot neironu tīklu mašīnmācīšanās metodes.

Lai izstrādātu virtuālos asistentus, kas var palīdzēt speciālistiem klientu apkalpošanā, joprojām ir jāiegulda daudz cilvēku darba. Organizācijas, kas apkalpo savus klientus, parasti ir uzkrājušas sarunu arhīvus gan teksta, gan audio formātā, tomēr VA apmācībai pašlaik var izmantot tikai nelielu daļu šo datu. Mūsdienīgi VA parasti strādā atbilstoši dialoga scenārijiem, kas tiek izpildīti atkarībā no lietotāja nolūkiem un no datiem, kas tiek iegūti no lietotāja. VA analizē lietotāja ievadi, nosaka lietotāja nodomu un entitātes, izpilda dialoga scenārija soļus un atbild lietotājam. Šobrīd mašīnmācīšanās metodes tiek izmantotas, lai apmācītu sistēmu nodoma noteikšanā un entitāšu atpazīšanas modeļu apguvē, bet dialoga scenāriji un asistenta atbildes parasti tiek veidotas manuāli. Tāpēc pētījumā tika meklētas metodes, kas ļaus VA dialoga scenārijus mācīt no piemēriem. Pētījumā izstrādātās metodes tika veidotas pēc iespējas valodneatkarīgas, lai tās varētu izmantot gan Baltijas tirgū, gan globālajā tirgū pieprasītām valodām.

Pētījuma rezultātā tika radīta plaša teorētiskā bāze un metodes, ar kuru palīdzību var efektīvāk izstrādāt plaša lietojuma VA. Jaunās zināšanas šajā jomā ir palielinājušas inovatīvu produktu un pakalpojumu veidošanu, kā arī paaugstinājušas uzņēmuma kopējo konkurētspēju.

Kontaktpersona:

SIA“TILDE” pētījuma vadošais pētnieks: Raivis Skadiņš

Vienības gatve 75a, Rīga, LV 1004

Raivis.skadins@tilde.lv

Noslēgusies pētījuma Nr. 2.2 īstenošana

SIA “TILDE” pētījums Nr. 2.2  “Adaptīva multimodāla neironu tīklos balstīta mašīntulkošana” tika īstenots no 2019. gada aprīļa līdz 2021. gada martam.

Projekta mērķis bija izpētīt un izstrādāt adaptīva multimodāla neironu tīklos balstīta mašīntulkošanas risinājuma prototipu, kas spēj nodrošināt augstas kvalitātes tulkojumus (izmantojot jaunākās neironu tīklos balstītās mašīntulkošanas metodes), nodrošina mašīntulkošanu gan teksta, gan runas modalitātēs, kā arī spēj nodrošināt augstas pielāgošanas iespējas (izmanto dinamiskas terminoloģijas integrācijas neirontulkošanas sistēmās un neirontulkošanas sistēmu tiešsaistes pielāgošanas metodes).

Pētījumā tika īstenotas četras aktivitātes – trīs rūpnieciskā pētījuma aktivitātes un viena eksperimentālās izstrādes aktivitāte. Pirmajā aktivitātē tika pētītas neirontulkošanas sistēmu dinamiskās apmācības metodes (piemēram, tiešsaistes apmācības un pašpielāgošanas metodes, izmantojot integrētas tulkošanas atmiņas funkcionalitāti). Otrajā aktivitātē tika pētītas terminoloģijas integrācijas metodes neirontulkošanas sistēmās (piemēram, virzītas dekodēšanas metodes, kas ļauj nodrošināt invazīvas terminu integrācijas metodi, un/vai automātiskas pēcrediģēšanas metodes, kas ļauj nodrošināt neinvazīvas terminu integrācijas metodi). Trešajā aktivitātē tika pētītas metodes, kas ļauj nodrošināt runas modalitātes mašīntulkošanas atbalsta nodrošināšanu (piemēram, integrācijas metožu izpēti, mašīntulkošanas sistēmu runas modalitātes satura tulkošanas specifikas pielāgošanas u.c. metodes). Ceturtajā aktivitātē tika izstrādāts adaptīva multimodāla neironu tīklos balstīta mašīntulkošanas risinājuma prototips, ar kura palīdzību tika pārbaudīta būtiskāko pirmo trīs aktivitāšu rezultātu praktiska lietojamība.

Pētījuma laikā sagatavotie un publicētie zinātniskie raksti:

  • Alves, D., Salimbajevs, A., & Pinnis, M. (2020). Data Augmentation for Pipeline-Based Speech Translation. Human Language Technologies – The Baltic Perspective – Proceedings of the Ninth International Conference Baltic HLT 2020. https://ebooks.iospress.nl/volumearticle/55526
  • Bergmanis, T., & Pinnis, M. (2021). Facilitating Terminology Translation with Target Lemma Annotations. Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2021). https://www.aclweb.org/anthology/2021.eacl-main.271/

Kontaktpersona:

SIA“TILDE” pētījuma vadošais pētnieks: Mārcis Pinnis

Vienības gatve 75a, Rīga, LV 1004

marcis.pinnis@tilde.lv

Noslēgusies pētījuma Nr. 1.2 īstenošana

AS “RIX Technologies” pētījums Nr. 1.2  “Lietotāju atbalsta viedais asistents” tika īstenots no 2019. gada septembra līdz 2021. gada maijam.

Pētījuma mērķis bija izveidot un aprobēt apmācāmu lietotāja atbalsta viedā Asistenta modeli. Modelim ir jānodrošina elastīga sadarbība starp procesā iesaistītajām trim pusēm (lietotāju, atbalsta darbinieku un datorizētu asistentu), kuras rezultātā asistents pakāpeniski apgūst, kā atbildēt uz lietotāja biežāk uzdotajiem jautājumiem. Ja Asistenta atbildes lietotājam nepalīdz, tad lietotāja jautājumu var novirzīt atbalsta darbiniekiem. Atbalsta darbinieki iegūst iespēju izmantot Asistenta zināšanu krātuvi komunikācijā ar lietotāju, kā arī iespēju izmantot komunikācijā iegūto informāciju, lai papildinātu un uzlabotu zināšanu krātuvi..

Pētījuma ietvaros izstrādātais Asistenta prototips tika aprobēts piecās iestādēs. Asistenta ieviešana palīdzēs IT produkta lietotāju apmācības būtisku daļu pārnest no klātienes formas (lietotāju klātienes kursi ar produkta piegādātāja speciālistu piedalīšanos) uz tiešsaistes aktivitātēm, ļaujot lietotājiem iegūt nepieciešamo informāciju brīdī, kad tā ir vajadzīga.

Pētījuma laikā sagatavotie un publicētie zinātniskie raksti:

  • Juris Rats, Inguna Pede. Structuring and Controlling the Knowledge for the Software User Support Baltic Journal of Modern Computing, 9 (2021), No.2.
  • Juris Rats, Inguna Pede. Using a Context Based Knowledge for Software Product User Support. 61st International Scientific Conference on Information Technology and Management Science of Riga Technical University, ITMS 2020 – Proceedings, 2020.

 

Kontaktpersona:

AS “RIX Technologies” pētījuma vadošais pētnieks: Juris Rāts

Blaumaņa iela 5a-3, Rīga, LV-1011

Tel.: 67142990

juris.rats@rixtech.lv