Labelling in the Loop

Tytuł projektu:

LITL – Labelling in the Loop. Opracowanie opartego na uczeniu maszynowym systemu automatycznego i półautomatycznego oznaczania danych w dużych zbiorach danych.
Numer wniosku: POIR.01.01.01-00-0213/19
Wartość projektu: 8 697 250,00 zł
Dotacja: 6 202 540,00 zł
Beneficjent: QED Software Sp. z o. o.
Czas trwania projektu: 2020-01-01 – 2022-09-30
Projekt realizowany w ramach: Działania 1.1 Poddziałania 1.1.1 Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020 współfinansowanego ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego

Cel projektu:
Celem projektu jest opracowanie i przetestowanie systemu LITL – Labeling in the Loop, który zapewni:
1. automatyzację procesu interaktywnego znakowania (labeling, tagging, augmentation) danych, opartego na wykrywaniu potencjalnie istotnych przykładów w dużych zbiorach danych i ich ergonomicznym znakowaniu przez ekspertów dziedzinowych działających w ramach organizacji/przedsiębiorstwa będącego użytkownikiem (klientem) oprogramowania;
2. ciągłe samodoskonalenie – algorytmy opracowane w projekcie będą uczyć się specyfiki danych użytkownika;
3. inteligentna adaptacja do zmieniających się warunków klienta – w przypadku zmiany grupy ekspertów, a tym samym zmiany konfiguracji i zestawu kompetencji w całej grupie ekspertów klienta, algorytmy opracowane w projekcie nauczą się współpracować z ekspertami w tej nowej grupie;
4. zminimalizowanie okresu wdrożenia rezultatu projektu u nowego klienta / w nowej domenie – rezultat projektu zostanie opracowany i przygotowany do komercjalizacji jako modularne środowisko programistyczne, składające się w dużej mierze z uniwersalnych modułów, osadzonych w ramach innowacyjnej architektury integrującej je z komponentami zwykle już istniejącymi w infrastrukturze klienta.
Rezultat projektu będzie przeznaczony do wykorzystania przez te organizacje i przedsiębiorstwa, które posiadają duże i/lub szybko rosnące zbiory danych, a jednocześnie potrzebują narzędzi opartych na sztucznej inteligencji / uczeniu maszynowym (AI / ML), które pozwoliłyby im w pełni skapitalizować wiedzę zawartą w takich danych.
W ramach projektu opracujemy i przetestujemy metody i algorytmy AI/ML realizujące ww. funkcje oraz stworzymy docelowe oprogramowanie z zaimplementowanymi ww. algorytmami. Przetestujemy prototypowe oprogramowanie, przygotowując je do wdrożenia w komercyjnej działalności klienta.