Aprašymas
Tikslas: skaitmeninių technologijų, susijusių su DI, diegimas
Dirbtinio intelekto produktas ir (arba) sprendimas (toliau – DI produktas ir (arba) sprendimas) – galutiniam vartotojui skirtas DI produktas ir (arba) sprendimas, orientuotas į gamybinės veiklos procesų skaitmenizavimą, kuriame kaip pagrindinis elementas naudojama viena ar daugiau dirbtinio intelekto sistemų. DI produktas ir (arba) sprendimas suprantamas kaip prekė (materialusis ar nematerialusis turtas) ir (arba) paslauga.
Kas gali teikti paraiškas:
- Įmonės, registruotos Vilniuje arba Vakarų Lietuvoje, priskiriamos labai mažų, mažų ar vidutinių įmonių kategorijai (iki 250 darbuotojų kartu su susijusiomis įmonėmis).
- Įmonė turi veikti ne trumpiau kaip 2 metus, gali veikti visoje Lietuvoje, įskaitant Vilniaus regioną.
- Pajamos per 2 metus turi būti ne mažesnės nei 145 000 EUR
- Pagrindinė veiklos sritis –pramonės sektorius (B Sekcija pagal EVRK, apdirbamoji gamyba).
Finansuojamos išlaidos:
- DI produktų ir (arba) sprendimų įsigijimo ir įdiegimo išlaidos;
- programinės įrangos ir licencijų nuomos išlaidos;
- projekto administravimo paslaugos
Didžiausia galima parama: iki 70.000 EUR. EUR. Finansavimo intensyvumas: iki 50 % tinkamų išlaidų.
Papildomi balai skiriami, jei:
- Numatomas (-i) diegti DI produktas (-ai) ir (arba) sprendimas (-ai) atitinka vieną iš DI sričių (mašininis mokymasis, kompiuterinė rega, išmanioji robotika ir automatizavimas, natūralios kalbos apdorojimas, skaitmeniniai dvyniai).
- Pareiškėjas priskirtinas prie aukštą skaitmeninio intensyvumo lygį turinčių įmonių (vadovaujantis skaitmeninės ekonomikos ir visuomenės indeksu (DESI)):
- 1) internetą MVĮ naudoja ne mažiau kaip 50 proc. dirbančių darbuotojų, 2) IRT specialistų ištekliai, 3) naudojamas spartusis internetas (ne mažiau kaip 30 Mbps), 4) mobilieji interneto prietaisai naudojami ne mažiau kaip 20 proc. MVĮ darbuotojų, 5) tinklalapis, 6) svetainė su sudėtingomis funkcijomis, 7) socialiniai tinklai, 8) mokama reklama internete, 9) MVĮ, perkančios debesų kompiuterijos paslaugas, 10) automatizuotam apdorojimui tinkamų e. sąskaitų siuntimas, 11) e. komercijos internetinė prekyba sudaro ne mažiau kaip 1 proc. visos apyvartos, 12) „verslo vartotojui“ (B2C) internetinė prekyba sudaro daugiau kaip 10 proc. visos internetinės prekybos. (reikia minimum 7 kategorijų iš 12)
- Pareiškėjo nuosavas indėlis projekte. Kuo mažesnis intensyvumas, tuo daugiau balų
Kvietimo paskelbimo data: Planuojamas nuo 2026 m. sausio 30 d.
Galima įsigyti (prioritetiniam balui):
Mašininis mokymasis (ML): Mašininis mokymasis (angl. machine learning) yra dirbtinio intelekto (DI) sritis, kurioje sistemoms suteikiama galimybė mokytis ir tobulėti iš duomenų, neatliekant tiesioginio programavimo. ML algoritmai, įskaitant gilųjį mokymąsi, analizuoja duomenų modelius iš duomenų saugyklų, jutiklių ir įrangos, analizuoja duomenis iš kitų prieinamų šaltinių tiek įmonės viduje, tiek interneto, debesų kompiuterijos, optimizuodami operacijas, verslo procesus, prognozuodami priežiūros poreikius ir gerindami bendrą efektyvumą bei našumą.
Kompiuterinė rega: Ši technologija naudoja pažangų vaizdų atpažinimą, kad realiu laiku aptiktų ar identifikuotų objektus vaizde, aptiktų defektus ir (arba) stebėtų kokybę, užtikrindama aukštus standartus ir (arba) mažindama atliekų kiekį.
Išmanioji robotika ir automatizavimas: DI valdomi robotai, įskaitant bendradarbiaujančius robotus (kobotus), automatizuoja pasikartojančias užduotis, didindami gamybos (paslaugų teikimo) greitį ir tikslumą, tuo pačiu leisdami žmonėms susitelkti į sudėtingesnes veiklas.
Natūralios kalbos apdorojimas (NLP): NLP palengvina sklandų bendravimą tarp žmonių ir mašinų, gerindamas įvairių procesų efektyvumą. NLP leidžia kompiuteriams suprasti, interpretuoti, generuoti ir reaguoti į žmogaus kalbą, tiek rašytinę, tiek žodinę, siekiant pagerinti įvairių procesų efektyvumą, atliekant dokumentų analizę ir (arba) vaizdinės bei rašytinės informacijos interpretavimą.
Skaitmeniniai dvyniai: virtualios fizinės infrastruktūros, sistemų ar procesų kopijos, naudojančios realaus laiko duomenis ir simuliacijas, kad atspindėtų ir modeliuotų savo fizinių atitikmenų elgesį, taip leidžiant taupant resursus optimizuoti savo veiklą virtualioje aplinkoje.
