Zaznacz stronę

Rozeznanie cenowe nr 2/2020 specjalista od computer science/IT

W ramach procedury rozeznania cenowego nr 2/2020 w projekcie „Wykorzystywanie mechanizmów krytyczności do weryfikacji inteligencji tłumu w publicznych i biznesowych procesach decyzyjnych”, który zostanie złożony w naborze prowadzonym przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014- 2020 Priorytet I: Wsparcie prowadzenia prac B+R przez przedsiębiorstwa, Działanie 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw, Poddziałanie 1.1.1: Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa, Konkurs 1/1.1.1/2020 Szybka Ścieżka, zapraszamy do składania ofert  dot. świadczenia usług specjalistycznych na stanowisku  specjalista od computer science/IT.

Opis projektu:

Projekt składa się z działań badawczych nad algorytmami przetwarzającymi zbiorową argumentację użytkowników w zbiór ocenionej wiedzy bez istotnego udziału moderacji, a także z działań implementujących technologię w aplikacji webowej w modelu SaaS, adresowanej do klientów biznesowych, akademickich, publicznych oraz społeczności.

Aplikacja będzie oferowała równoczesną pracę wielu użytkowników nad re-używalnymi grafami argumentacji, zaawansowane wsparcie wnioskowań oraz inteligentne wspomaganie procesów decyzyjnych. Nastąpi to dzięki zbadaniu i wykorzystaniu procedur krytycznego filtrowania informacji przez użytkowników, technik algorytmicznych i machine learning (deep learning, argument mining, supervised learning, sieci bayesowskie, przetwarzanie języka naturalnego, komputerowe modelowania argumentacji, logiki niemonotoniczne).

Odpowiada to na potwierdzone zapotrzebowanie rynkowe w biznesie, nauce, administracji publicznej (konsultacje społeczne) na nowe formy wieloosobowego zarządzania wiedzą bez udziału scentralizowanej moderacji. Posłuży to do podejmowania lepszych decyzji, weryfikacji pomysłów, a w konsekwencji osiągania lepszych wyników finansowych i podwyższenia konkurencyjności. Produkt ten będzie mógł być wykorzystany w wielu branżach (think tanki, startupy, akademia, samorządy), a w szczególności w przedsiębiorstwach zorientowanych na wiedzę, oraz w organizacjach, dla których ważny jest fact-checking, dobra komunikacja i praca na rzetelnej, uporządkowanej wiedzy.

Każdy konkurencyjny system crowdsourcingu wiedzy służący do wyciągania wniosków wymaga obecnie pewnej formy moderacji lub głosowania. Nie daje to pewności, że uzyskany wynik będzie wolny od błędów, konfliktów niedopatrzeń i podatności na manipulację. W konsekwencji nie pozwala to budować i skalować spójnej bazy wiedzy dla użytkowników i naraża na problem “zimnego startu” znany z systemów rekomendacyjnych.

Umożliwienie poprawiania, reużywania i łączenia kolektywnej argumentacji, bez udziału moderatorów nie jest obecnie stosowane na rynku i wytworzy przewagę konkurencyjną względem systemów decyzyjnych i mapujących argumentację. (np. Kialo, Rationale).

Projekt skupia się wyłącznie na algorytmicznych aspektach powyższych zagadnień, gdyż przeprowadziliśmy już badania teoretyczne i podstawowe. Doprowadziło to do stworzenia koncepcji technologii oraz kilku wersji prototypu systemu umożliwiającego prowadzenie prac na poziomie badań przemysłowych. Przeprowadzono eksperymentalnie i analitycznie dowody na słuszność koncepcji.

Problemem badawczym jest zatem opracowanie rozwiązania informatycznego – systemu eksperckiego (rekomendacji konkluzji) złożonego z nowych algorytmów umożliwiających wspólnie efektywne zarządzanie wiedzą rozproszoną i podejmowaniem decyzji z wykorzystaniem mechanizmów krytyczności, bez istotnego udziału centralnej moderacji i głosowania większościowego. Badany sposób przetwarzania informacji obejmuje zarówno algorytmy zaimplementowane w programie komputerowym jak i w szerszym ujęciu wytworzenia stabilnej statystycznie procedury przetwarzania informacji na poziomie użytkownicy-program-użytkownicy.

Zamierzamy pozyskać wiedzę o efektywności:

  1. Algorytmu pozwalającego na rozpoznanie i kategoryzowanie błędów argumentacyjnych, w tym meta-argumentacyjnych, popełnianych przez użytkowników i zapisanych w języku naturalnym. – redukcja kosztów moderacji bazy wiedzy
  2. Algorytmu wyszukującego powtarzalne struktury argumentacyjne do rozstrzygania sporów merytorycznych w sposób intersubiektywny (tj. z wykorzystaniem informacji pochodzących od systemu oraz tłumu a nie od moderatorów). – zwiększenie pewności konkluzji
  3. Algorytmów zmniejszających pracochłonność wprowadzania argumentów przez użytkowników za pomocą argument mining.  – oszczędzanie czasu klientów
  4. Algorytmicznego upraszczania reprezentowanej informacji dla zwiększania adekwatności interpretacji treści przez użytkownika, a przez to ilości poprawnych operacji rozwijających bazę wiedzy. – zmniejszenie bariery zrozumienia treści dla klienta
  5. Algorytmu integracji wiedzy od różnych osób, w różnych językach do budowy spójnej funkcjonalnej bazy wiedzy dla podejmowania decyzji. – redukcja problemu “zimnego startu”.

 

Spodziewanym rezultatem jest doprowadzenie do wykonywania rozproszonych, wycinkowych powtarzalnych operacji na argumentacji przez użytkowników, w oparciu o dobrze opisaną bazę składającą się z poprzedniej argumentacji. Użytkownicy będą wspólnie uzupełniać i poprawiać ciągi rozumowań opisane na skierowanych grafach argumentacji. Projektowany system przy odpowiednim rozwinięciu reużywalnej warstwy meta-argumentacji stosowanej do oceny poprawności argumentów wraz z wystarczająco dużą bazą argumentacji i metod kształtowania siły argumentu będzie w stanie “wytwarzać odporność” na zachowania niespójne z poprawnymi rozumowaniami.

Stworzony i przetestowany zostanie system w środowisku naturalnym, tzn. w ostatecznej formie technologii – platformie internetowej, która może być zastosowana w przewidywanych dla niej warunkach.

Uzyskane rezultaty poszerzą wiedzę z dziedziny informatyki w szczególności w zakresie klasyfikacji danych w języku naturalnym, stosowania grupowego filtrowania informacji (collaborative filtering), wyszukiwania danych w postaci argumentów i argument mining. Ze względu na specyficzną rolę wykorzystania zjawiska kolektywnej inteligencji w projekcie, poszerzy się także wiedzę w dziedzinie kognitywistyki, o zastosowaniu rozwiązań algorytmicznych sprzyjających zrozumieniu prezentowanych treści w postaci ciągów rozumowań, co przełoży się na rezultaty informatyczne – przyrost uporządkowanej wiedzy w bazie danych, dzięki poprawnym działaniom użytkowników w systemie.

 

Przedmiot zamówienia:

Świadczenie usług specjalistycznych na stanowisku specjalista od computer science/IT w wymiarze zaangażowania 0,4 etatu przez okres 18 miesięcy  prac przemysłowych oraz w wymiarze 100 godzin przez okres 10 miesięcy miesięcy prac rozwojowych (forma zatrudnienia: umowa o pracę) nad projektem z następująco określonym zakresem obowiązków:

– pomoc przy tworzeniu algorytmów sztucznej inteligencji do analizy semantycznej argumentów,

– argument mining(wyodrębnianie argumentów z tekstu),

– określanie metryki podobieństwa zdań,

-modelowanie predykcji zachowań argumentacyjnych,

– wspieranie ekspertów,

– prowadzenie researchu.

 

Oferty należy składać w formie wypełnionego Formularza ofertowego (Załącznik nr 1) w terminie do 14.10.2020 w formie pisemnej na adres:

Swarmcheck Sp. z o.o.

  1. Celna 6/9, Kraków 30-507

lub drogą elektroniczną na adres: j.zygucki@swarmcheck.ai

 

  1. Zaproszenie ma na celu wyłącznie rozeznanie cenowe wśród firm mogących zrealizować powyższe zamówienie oraz uzyskanie wiedzy na temat szacunkowych kosztów związanych z planowanym projektem.
  2. Niniejsze rozeznanie cenowe nie jest ogłoszeniem w rozumieniu ustawy z dnia 29.01.2004 r. – Prawo Zamówień Publicznych (Dz. U. z 2010 r. Nr 113, poz. 759 z późn. zm.) i nie stanowi oferty w rozumieniu art. 66 KC.
  3.  W celu zapewnienia porównywalności wszystkich ofert, Zamawiający zastrzega sobie prawo do skontaktowania się z właściwymi Oferentami w celu uzupełnienia lub doprecyzowania ofert.
  4. Zamawiający zastrzega sobie prawo do negocjacji warunków zamówienia oraz ceny za jego wykonanie, a także do unieważnienia postępowania na każdym etapie bez podania przyczyny oraz rezygnacji z realizacji zamówienia bez podania przyczyny rezygnacji.
  5. Zamawiający zastrzega sobie prawo do odpowiedzi tylko na wybraną ofertę.

Treść rozeznania: Rozeznanie cenowe nr 2_2020 

Załączniki:
Załącznik nr 1