Програм за развој пројеката из области вештачке интелигенције

Програм за развој пројеката из области вештачке интелигенције реализује се у оквиру два потпрограма, један намењен основним, а други примењеним истраживањима из области вештачке интелигенције.

Циљеви програма су подстицање изврсности и релевантности научних истраживања у Србији у домену вештачке интелигенције, подстицање примене резултата научних истраживања из домена вештачке интелигенције у развоју привреде Србије.

Основне тематске области програма су: општа вештачка интелигенција, машинско учење, обрада природног језика, планирање, разумевање знања, рачунарски вид и говорна комуникација, интелигентни системи.

Фонд за науку Републике Србије финансира 12 пројеката у оквиру Програма за развој пројеката из области вештачке интелигенције.

Oдабрано је шест истраживачких пројеката из потпрограма основних истраживања, који ће пружити конкретан допринос развоју пољопривреде, информационих технологија, енергетике, савремене индустрије, заштите животне средине. Такође, изабрано је шест пројеката из потпрограма примењених истраживања који би требало да допринесу развоју науке. Пројекти се реализују у периоду 2020-2022 године.

Укупан одобрени буџет Програма: 2.207.774,08 еура

Максимални буџет по пројекту: 200.000 еура

Трајање пројеката: 24 месеца

Одобрени пројекти:

AI4TrustBC – НАПРЕДНЕ ТЕХНИКЕ ВЕШТАЧКЕ ИНТЕЛИГЕНЦИЈЕ ЗА АНАЛИЗУ И СИНТЕЗУ КОМПОНЕНАТА СИСТЕМА НА БАЗИ ПОУЗДАНИХ БЛОКЧЕЈН ТЕХНОЛОГИЈА

AI4WorkplaceSafety – ПРИМЕНА ВЕШТАЧКЕ ИНТЕЛИГЕНЦИЈЕ ЗА УНАПРЕЂЕЊЕ БЕЗБЕДНОСТИ НА РАДУ

ARTEMIS – ВЕШТАЧКА ИНТЕЛИГЕНЦИЈА У ИНОВАТИВНИМ СЕРВИСИМА ЗА УПРАВЉАЊЕ ЕНЕРГИЈОМ

ATLAS – ТЕОРИЈСКИ ТЕМЕЉИ ВЕШТАЧКЕ ИНТЕЛИГЕНЦИЈЕ ЗА НАПРЕДНО ПРОСТОРНО-ВРЕМЕНСКО МОДЕЛИРАЊЕ ПОДАТАКА И ПРОЦЕСА

AVANTES – НОВА РЕШЕЊА У РАЗВОЈУ СОФТВЕРА ЗАСНОВАНА НА СЛИЧНОСТИ ТЕКСТОВА

CERES – ИНФОРМАЦИЈЕ БАЗИРАНЕ НА САТЕЛИТСКОМ ОСМАТРАЊУ ЗЕМЉЕ ЗА „ПАМЕТНУ“ И РЕГЕНЕРАТИВНУ ПОЉОПРИВРЕДУ

Clean CaDET – ЕДУКАТИВНИ АЛАТ ЗА ПОДРШКУ ПИСАЊА ДОБРО ДИЗАЈНИРАНОГ КОДА

Com-in-AI – НАПРЕДНЕ МЕТОДЕ КВАНТИЗАЦИЈЕ, КОМПРЕСИЈЕ И УЧЕЊА У ВЕШТАЧКОЈ ИНТЕЛИГЕНЦИЈИ

DECIDE – ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАНО УПРАВЉАЊЕ ИНТЕЛИГЕНТНИМ МУЛТИАГЕНТНИМ ДИНАМИЧКИМ СИСТЕМИМА БАЗИРАНО НА МАШИНСКОМ УЧЕЊУ

GRASP – ГРАФОВИ У ПРОСТОРУ: МАПИРАЊЕ ГРАФОВА ЗА МАШИНСКО УЧЕЊЕ НА КОМПЛЕКСНИМ ПОДАЦИМА

MISSION4.0 – ДУБОКО МАШИНСКО УЧЕЊЕ И БИОЛОШКИ ИНСПИРИСАНИ АЛГОРИТМИ ВИШЕКРИТЕРИЈУМСКЕ ОПТИМИЗАЦИЈЕ ПРИ УПРАВЉАЊУ И ТЕРМИНИРАЊУ КИБЕРНЕТСКО ФИЗИЧКИХ СИСТЕМА У ИНДУСТРИЈИ 4.0

S-ADAPT – АДАПТАЦИЈА ГОВОРНИКА И СТИЛА ГОВОРА ДИГИТАЛНИХ ГОВОРНИХ АСИСТЕНАНА ЗАСНОВАНА НА МЕТОДАМА ЗА ОБРАДУ СЛИКЕ