SIA TILDE īstenoto pētījumu rezultāti 2019. gada III ceturksnī

Pētījums 2.2 "Adaptīva multimodāla neironu tīklos balstīta mašīntulkošana", ID: 1.2.1.1/18/A/003

Pētījuma otrajā posmā turpināts darbs rūpnieciskā pētījuma 1. aktivitātē, kuras mērķis ir izpētīt un izstrādāt metodes, kas var nodrošināt neironu mašīntulkošanas sistēmu tiešsaistes apmācību mašīntulkošanas sistēmu darbināšanas fāzē.

  • Tika pabeigta darbplūsmu izstrāde neironu mašīntulkošanas sistēmu tiešsaistes apmācībai, izmantojot Marian neironu mašīntulkošanas rīkkopu. 
  • Tika pabeigti neironu mašīntulkošanas sistēmu tiešsaistes apmācības eksperimenti, izmantojot pašpielāgošanas metodi. 
  • Tika uzsākta un pabeigta neironu mašīntulkošanas sistēmu tiešsaistes apmācības eksperimentu, izmantojot pašpielāgošanas metodi, rezultātu novērtēšana un analīze. 
  • Tika uzsākta un pabeigta nodevuma 2.2.1 “Pētījums par dinamiskās apmācības metodēm neirontulkošanas sistēmām” sagatavošana. 

Pētījums 2.3 "Neironu tīklu mašīnmācīšanās metodes virtuālo asistentu dialogu scenāriju

izveides automatizācijai", ID: 1.2.1.1/18/A/003: 

Pētījuma otrajā posmā galvenie veiktie darbi:

1. aktivitātes ietvaros tika veikti eksperimenti ar interaktīvu dialogu scenāriju mašīnmācīšanos:

  • izveidots dialoga scenāriju apraksta formāts, kas ļauj scenārijā iekļaut gan dialoga kontekstu, gan sasaisti ar ārējām informācijas sistēmām.
  • uzsākts darbs pie neironu tīklu mašīnmācīšanās metodēm, kas no interaktīvi ievāktiem dialoga scenārijiem, mācās modelēt dialogu.
  • Uzsākts darbs 2. aktivitātē “Dialogu scenāriju mašīnmācīšanās no sarunu piemēriem”:
  • tika analizētas scenāriju mācīšanās metodes no piemēriem,
  • literatūras studijas,
  • eksperimentiem nepieciešamo datu sagatavošana nepieciešamajā formātā,
  • aktivitātes darbu saplānošana.

Uzsākts darbs 4. aktivitātē “Virtuālo asistentu dialogu scenāriju izveides automatizācijas prototips”:

  • darbs pie dialogu scenāriju dinamiskās mācīšanās prototipa, t.i., interaktīva dialogu scenāriju apkopošana ar Kaizala.
  • darbs pie interaktīvās dialogu mācīšanās rezultātu novērtēšanas prototipā https://vendis.tilde.ai

 

Pētījums 2.6 "Jaunu mākslīgā intelekta metožu izpēte un kompleksu sistēmu veidošana uzņēmumu grāmatvedības uzskaites procesu automatizācijai un lēmumu modelēšana", ID: 1.2.1.1/18/A/003

Pētījuma otrā posma galvenie veiktie darbi:

  • Turpinās darbs 1. aktivitātē. Turpinās darbs pie nepieciešamo datu kopu struktūras identificēšanas. Uzsākts darbs pie datu kopu izveides.
  • Uzsākts darbs 2. aktivitātē “Jaunu mākslīgā intelekta metožu iegūšana grāmatvedības uzskaites procesu automatizēšanai”. Turpinās darbs pie zinātniskiem pētījumiem un publikācijas apkopošanas, kuros iepriekš ir pētītas iespējas automatizēt uzskaitītos grāmatvedības procesus. Uzsākta MI metožu kategorizēšana un atbilstības izvērtēšana konkrētu grāmatvedības procesu automatizēšanai.
  • Uzsākts darbs 3. aktivitātē “Jaunu mākslīgā intelekta metožu iegūšana uzņēmumu darbības rādītāju analīzei un prognozēšanai”. Iesaistot ekspertus no SEB bankas, tika identificēti būtiskākie sarežģījumi, ar kuriem sastopas MVU segmenta uzņēmumi Latvijā un Baltijā. Tika identificēti divi virzieni, kurus turpināsim pētīt dziļāk – naudas plūsmas prognozēšana uzņēmumā un uzņēmuma maksātspējas (kredītreitinga) noteikšana balstoties uz noteiktiem finanšu rādītājiem. Uzsākts veidot naudas plūsmas prognozēšanas bāzes modeli (neizmantojot MI metodes).

IT KC Jaunumi

IT kompetences centrs