W EFEKT Małopolska wspieramy startupy, które wykorzystują sztuczną inteligencję do rozwoju produktów i technologii odpowiadających na potrzeby firm. Dofinansowanie projektów AI łączymy z pomocą ekspertów oraz współpracą z Partnerem Biznesowym, czyli przedsiębiorstwem uczestniczącym w przygotowaniu rozwiązania do wdrożenia.
Nasze wsparcie dla startupów AI koncentruje się przede wszystkim na branży life science, w której powstają nowe wyroby medyczne, aparatura i technologie laboratoryjne. Sztuczna inteligencja może być częścią urządzenia analizującego próbki, systemu wspomagającego ocenę obrazów lub stanowiska kontrolującego jakość produkcji. W zgłoszeniu warto pokazać cały produkt oraz zadanie, które AI pomaga wykonać.
Sztuczna inteligencja pozwala m.in. rozpoznawać wzorce w obrazach i pomiarach, porządkować informacje oraz wskazywać nietypowe wyniki. Wiele takich rozwiązań wykorzystuje uczenie maszynowe, w którym model, czyli wytrenowany na danych mechanizm obliczeniowy, uczy się zależności na podstawie przykładów.
Wsparcie dla innowacji w obszarze sztucznej inteligencji może dotyczyć projektów łączących oprogramowanie z aparaturą i czujnikami. Przykładowe zastosowania obejmują:
O dopasowaniu projektu do programu decydują warunki naboru i potrzeby Partnerów Biznesowych. Dofinansowanie rozwiązań opartych na AI warto powiązać z jasno określonym efektem, który będzie można sprawdzić podczas testów, np. ograniczeniem liczby przeoczonych wad przy akceptowalnej liczbie fałszywych alarmów.
Startup zakwalifikowany do wsparcia grantowego może otrzymać do 150 000 zł, przy czym kwota zależy od indywidualnie ustalonego zakresu prac. Dofinansowanie dla startupów AI może obejmować m.in. wynagrodzenia zespołu, zakup usług, sprzętu i licencji, jeżeli wydatki służą przygotowaniu oraz testowaniu rozwiązania.
Prace mogą dotyczyć przygotowania danych, dopracowania modelu, połączenia go z urządzeniem lub sprawdzenia działania prototypu u odbiorcy. Ich zakres zapisujemy w planie akceleracji, w którym określamy kolejne etapy i rezultaty pozwalające ocenić postęp projektu.
Jako akcelerator dla startupów AI zwracamy uwagę na możliwość sprawdzenia technologii w warunkach jej przyszłego zastosowania. Startup powinien wyjaśnić, skąd pozyska dane, czy może je wykorzystać oraz na ile odpowiadają one materiałowi, z którym rozwiązanie będzie pracowało u odbiorcy.
Ocenę modelu należy prowadzić na danych, których nie używano do jego uczenia, ponieważ zapamiętanie znanych przykładów nie świadczy o skuteczności wobec nowych. Warto też sprawdzić wyniki dla różnych warunków, np. obrazów z innej aparatury, i określić, kiedy rezultat wymaga weryfikacji przez człowieka.
W kontroli jakości trzeba ocenić zarówno przeoczone wady, jak i poprawne produkty błędnie odrzucone przez system. Przy wspomaganiu diagnostyki należy też jasno opisać rolę specjalisty i granice zastosowania technologii.
Jako akcelerator dla firm sztucznej inteligencji pomagamy przygotować produkt do współpracy z Partnerem Biznesowym i dalszego rozwoju. Zakres mentoringu oraz pomocy ekspertów dopasowujemy do potrzeb zespołu i etapu projektu.
Przy planowaniu sprzedaży warto uwzględnić koszty przetwarzania danych, utrzymania modelu oraz jego późniejszych aktualizacji. Trzeba też ustalić, jak rozwiązanie zostanie włączone do pracy odbiorcy, kto będzie obsługiwał urządzenie lub program i na jakiej podstawie klient oceni korzyści z wdrożenia.
Program kierujemy do mikro- i małych firm, które w dniu złożenia aplikacji działają nie dłużej niż pięć lat i mają siedzibę lub główne miejsce działalności w Małopolsce. Wymagany jest prototyp albo MVP, czyli podstawowa wersja produktu lub usługi, którą można już zaprezentować.
AI może być częścią nowego wyrobu medycznego, aparatury badawczej lub technologii laboratoryjnej. W takim projekcie należy pokazać współpracę oprogramowania i urządzenia oraz wyjaśnić, jaką funkcję pełni model.
Projekt może wykorzystywać istniejący model, jeżeli sposób jego zastosowania stanowi część innowacyjnego rozwiązania odpowiadającego na potrzebę odbiorcy. Trzeba jednak uwzględnić warunki korzystania z modelu i sprawdzić jego przydatność do planowanego zadania.
Warto opisać użytkownika, zadanie technologii, dostępne dane i dotychczasowe wyniki testów, a także wskazać prace wymagające wsparcia. Szczegółowe warunki udziału i dokumenty aplikacyjne znajdują się na stronie O programie.