С изпълнение на настоящия проект Куолити Хауз ЕООД ще разработи нова иновативна услуга, която е насочена към сертификационни и обучителни центрове, училища, университети и други образователни институции. Услугата ще бъде реализирана чрез софтуерна платформа, която управлява процеса по провеждане на изпити, проверява самоличността на изпитваните, използва изкуствен интелект и машинно обучение за генериране на изпити и анализ на отговорите и резултатите.
Услугата значително ще подобри и ускори процеса по администриране на изпити и ще намали възможността за злоупотреби. Използването на съвременни технологии като изкуствен интелект и машинно обучение ще позиционират услугата по-напред пред голяма част от конкурентите на пазара, които разчитат на по-традиционни технически средства.
Основната цел на проекта е Повишаване на иновационния капацитет и конкурентоспособност на Куолити Хауз ЕООД чрез разработването на продуктова иновация.
В резултат очакваме да се разработи икономически приложима иновация в тематична област Информатика и ИКТ на ИСИС 2021-2027.
Дейности
Дейност
Договорена стойност
Отчетена стойност
Разработване на иновация: Изграждане и тестване на прототип на разработваната иновация (наемане на квалифициран персонал): Дейността ще бъде изпълнена чрез наемането на квалифициран персонал, който ще извърши всички описани етапи.
Ще бъдат наети теснически специалисти с релевантен опит или образование както следва:
- 4 софтуерни инженера на пълно работно време
- 4 специалиста по тестване и осигуряване на качество на пълно работно време
Предвидените разходи за амортизация в проекта ще бъдат използвани както следва:
- Оборудване (лаптопи или настолни компютри) за наетите технически специалисти
- Сървъри за тестване на модели за машинно обучение, алгоритми и финално тестване и демонстрация на прототипа
Екипът ще документира и изготвя отчети за всеки завършен етап от разработката на иновацията.
Фаза 1: Проучване на технологии за изкуствен интелект
1. Анализ на налични технологии, външни системи и модели
2. Тестване на различни модели с налични данни
3. Сравнение на резултати и избор
Фаза 2: Проучване на технологии за машинно обучение
1. Анализ на налични технологии и модели
2. Тестване на различни модели с налични данни
3. Сравнение на резултати и избор
Фаза 3: Проучване на технологии за лицево разпознаване
1. Анализ на налични технологии и модели
2. Тестване на различни модели с налични данни
3. Сравнение на резултати и избор
Фаза 4: Дефиниция и обучение на моделите
1. Дефиниция на моделите и начинът на интеграция с ИИ, машинно обучение и лицево разпознаване
2. Обучаване на моделите според наличните данни
3. Провеждане на тестове за точността на работата им
4. Калибрация и конфигурация на моделите
Фаза 5: Архитектура и технологии
1. Дефиниция на архитектурата на прототипа с всички основни компоненти
2. Дефиниция на интерфейси между отделните компоненти
3. Анализ на подходящите технологии и средства за разработка
4. Дефиниция на ограниченията и възможностите на избраната архитектура
Фаза 6: Модел на данни
1. Анализ и дефиниция на модел на данните
2. Избор за технология за съхранение на данните и на база данни
3. Стратегия за защита на данните и поверителност
Фаза 7: Разработка на прототип
1. Разработка на прототипа според вече дефинираните архитектурни правила и основните функционалности.
2. Тестване на прототипа с възможно най-близки до реални данни.
3. Анализ на резултатите от тестовете и промени при нужда.
Фаза 8: Доставка на прототипа
1. Демонстрация на прототипа
2. Тестване и приемане на прототипа
3. Изготвяне на документация за извършените изследвания и разработки
340 861.26
98 770.39
Забележки:
System.Threading.Tasks.Task`1[Microsoft.AspNetCore.Html.HtmlString]
Елемент в светло синьо позволява показване на детайли при избирането му
Всички суми са в евро (EUR) /1 EUR = 1,95583 BGN
