Услуга Описание
AI решения в корпоративна среда, дигитална трансформация на работните процеси и повишаване на индивидуалната и екипна конкурентоспособност Включва анализ на работните процеси за откриване на подходящи AI приложения, създаване на обучителна програма за екипа, прилагане на добри практики и тестване на резултатите. Целта е ефективност и план за устойчиво внедряване на AI в организацията.
Анализ на проверката на здравни данни Услуга, която помага на организаторите да оценят и максимизират стойността на своите данни чрез картографиране на съществуващи данни, оценка на тяхното качество и достъпност, както и откриване на възможности за подобрение и иновации. Чрез структурирани работилници и целенасочен анализ това ангажиране идентифицира силни страни като надеждни, високостойностни набори от данни и стабилни управленски практики, като същевременно посочва слабости като пропуски в качеството, проблеми с интеграцията или ограничена наличност. Процесът води до приоритетна пътна карта, която позволява на организациите да укрепят своята основа от данни, да подобрят вземането на решения и да разкрият приложими възможности за напреднала аналитика, управление, изкуствен интелект и растеж, базиран на данни.
Оценка на готовността към AI и картографиране на възможности Тази услуга оценява готовността на организацията да приеме решения, базирани на изкуствен интелект, като се фокусира върху наличността и качеството на данните, организационния капацитет, релевантността и рисковия профил. Тя идентифицира подходящи възможности за изкуствен интелект с нисък, среден или висок риск и предоставя насоки за подходящи следващи стъпки. Услугата подкрепя информираното вземане на решения и избягва преждевременни или неподходящи инвестиции в AI.
Подготовка на данни за машинно обучение Тази услуга предоставя висококачествена обработка, почистване и трансформация на данни за ефективно машинно обучение. Идеална за AI проекти в здравеопазването, финансите, транспорта и автоматизацията, тя гарантира, че данните са добре подготвени и оптимизирани за трениране на модели за машинно обучение.
Онтология Разработване на логическия модел на пространството от данни
Граф база данни Инсталиране и конфигуриране на граф база данни
Разработка на хранилище за пространство от данни Разработване на модел на физическите данни
Интеграция на източници на данни Задаване на канала за пренос на данни в реално време
Прототипиране на семантична услуга за търсене Разработване на интернет услуга за логическо търсене на физически данни
Развитие на предварително обучен голям езиков модел (LLM) Обучение на предварително обучен LLM чрез логическо и физическо пространство за данни
Внедряване на LLM Внедряване на LLM към GPU инфраструктура
Неконтролирано откриване на аномалии Разработка на алгоритъм(и) за откриване на аномалии върху изображения, базирани на вече създадената златна проба от сканирания продукт.
Предлагане и разпределение на местоположението на градските съоръжения Тази услуга включва анализ на търсенето и предлагането на градските съоръжения и динамични модели за разпределение на локации, базирани на нуждите на гражданите за 15-минутен пешеходен достъп до детски градини, училища, здравни центрове, офиси, спортни съоръжения, паркове и др. Анализите се базират на пешеходна мрежа, която се трансформира в граф за приложение на алгоритми за преминаване.
Пешеходна достъпност Тази услуга прилага концепцията за 15-минутен град и въвежда индекс за достъпност, който оценява достъпа на жилищни места до точки на интерес (POI), включвайки метрики за разнообразие, включително индексите Shannon и Simpson. Инфраструктурата на тротоарите и пешеходната мрежа се достъпват чрез претеглени точки на интереси за измерване на пешеходната достъпност. Чрез дефиниране на устойчива градска среда по отношение на достъпността, наситеност с POI и равномерност, услугата предоставя надежден инструмент за оценка на съответствието на градските квартали с концепцията за 15-минутен град.
Генериране на градски сценарии „какво ако“ Тази услуга включва генериране на многократно използваеми сценарии „какво ако“, позволявайки на планировчиците интерактивно да създават, модифицират и тестват семантично богати, контекстно-осъзнати градски среди с минимални ръчни усилия. Сценариите се анализират, за да се извлекат KPI, подкрепяйки вземането на решения, базирани на доказателства, и разширявайки способността на заинтересованите страни да изследват разнообразни възможности. Услугата съчетава креативност с аналитична прецизност, включително оценка на усилията за изпълнение, като по този начин свързва дигиталното изследване и реалната градска трансформация.
Разширена заявка за градски данни Разширените услуги за заявки обединяват достъпа до разнообразни градски набори от данни чрез многократно използваеми, AI-базирани интерфейси. Слоят за достъп до данни абстрахира разликите между релационни, документно-ориентирани и графови бази данни, докато интерфейс за естествен език, задвижван от LLM и Retrieval-Augmented Generation (RAG), превежда потребителските заявки в структурирани заявки към база данни. Това ще позволи както на експерти, така и на нетехнически заинтересовани страни да анализират сложни геопространствени и симулационни данни интуитивно, намалявайки бариерите за приемане.
Прогноза за качеството на въздуха Услугата за прогнозиране на качеството на въздуха използва данни от сензори в реално време и усъвършенствани модели за машинно обучение, за да предостави точни, ориентирани към бъдещето прозрения за условията на околната среда. Чрез непрекъснат анализ на входни данни като прахови частици, концентрации на газове, температура и влажност, моделите научават сложни типове и тенденции, които влияят върху нивата на качеството на въздуха. Те се адаптират с времето, докато се събират нови данни, позволявайки надеждни краткосрочни и дългосрочни прогнози. Това дава възможност на организации, градове и отделни лица да вземат проактивни решения, да намаляват здравните рискове и да реагират ефективно на променящите се условия на качеството на въздуха.
Анализ на градското планиране Тази услуга предоставя прозрения, базирани на данни, за да подкрепи планировчици, общини и разработчици в създаването на устойчиви и ефективни градски среди. Използвайки пространствени данни, предиктивни модели и визуализации, тя позволява по-интелигентно вземане на решения и стратегическо развитие. Услугата подобрява решенията за инвестиции в инфраструктура, повишава устойчивостта и стабилността на градовете и намалява рисковете, свързани с лошо планирано градско разширяване.
Климатични симулации Тази услуга включва проектиране и изпълнение на симулации на градския климат с висока резолюция и градски анализ, базиран на сценарии. Резултатите от симулациите могат да бъдат интегрирани в ГИС платформи (QGIS, ArcGIS) за пространствен анализ и обработка на земеползване, както и за подкрепа на вземането на решения, базирани на данни. Климатичните симулации ще се извършват с помощта на модела Weather Research and Forecasting (WRF), който е усъвършенствана числена система за прогнозиране на времето и атмосферна симулация, широко използвана за изследователски и оперативни приложения.
Въздушен поток, вентилация и вътрешен екологичен анализ Изчислителните симулации на флуидната динамика (CFD) се използват за анализ на въздушния поток и поведението на вентилацията в индустриални закрити среди, като се отчита наличието на производствено оборудване, разположението на вентилационната система и работните условия. Анализите подкрепят идентифицирането на зони с неблагоприятна циркулация на въздуха, ограничена ефективност на вентилацията или потенциално натрупване на въздушни замърсители.
Подготовка и моделиране на данни за трафика и околната среда Подкрепа в дигитализацията на инфраструктура – структуриране и обработка на геопространствени данни за дигитализация на уличната инфраструктура. Интеграция на динамични данни за трафика (с приоритет на TomTom) и общински сензори с данни за околната среда в реално време (напр. airbg.info) за изграждане на информационната основа на Digital Twin.
Анализ на данни и машинно обучение за моделиране на трафик Приложение на машинно обучение (ML) и аналитика, базирана на агенти, за подобряване и усъвършенстване на класическите модели на транспортно инженерство, включително анализ на моделите на потока, откриване на аномалии, оценка на модалното разделяне и динамично калибриране с използване на данни за трафика в реално време (например TomTom, сензори).
Моделиране на корелация между трафик и среда Разработване на сложни аналитични модули за изолиране на специфичното въздействие на трафика върху качеството на въздуха от други фактори като отопление на домакинства или метеорологични условия. Създаване на система „Зелена KPI“ за наблюдение и гарантиране на екологични резултати, като намалени емисии и оптимизиран поток.
Поддръжка на симулации и анализ на сценарии Предоставяне на симулационна логика за сценарии „Ами ако“ на ниво квартал. Подаване на симулационни данни в базирани на Unity 3D/VR среди, позволява на експертите да валидират безопасността и видимостта на предложените инфраструктурни промени.
Подкрепа за готовност по Закона за изкуствения интелект на ЕС (AI Act) Тази услуга подкрепя организациите в разбирането и изпълнението на регулаторните и управленски изисквания, свързани с внедряването на ИИ в съответствие със Закона за изкуствения интелект на ЕС. Тя включва класификация на рисковете от ИИ, насоки за управление, основни пътни карти за съответствие и консултативна подкрепа за отговорно използване на ИИ. Услугата се фокусира върху оперативната готовност, а не върху правната интерпретация.
Откриване на ИИ и регулаторно тестване Тази услуга предлага олекотена доказателствена концепция / демонстрационни дейности, комбинирани с предварителна AI класификация на риска и регулаторно тестване. Тя позволява на организациите да изследват случаи на използване на ИИ на стандартни платформи, да оценяват осъществимостта и да идентифицират регулаторните последици на ранен етап, например по отношение на управлението и управлението на данни. Въз основа на резултатите организациите се насочват към подходящи пътища – продължаване на внедряването, насочване към услугите на AI Factory или подготовка за влизане в регулаторен AI пясъчник (sandbox).
AI и мащабируемо AI обучение Обучение по практически приложения на AI, машинно обучение и дълбоко обучение, включително мащабируеми AI подходи.
Обучение по електронна трансформация и дигитално лидерство Обучението e фокусирано върху организационните промени и управлението и лидерските аспекти на дигиталната трансформация.
Нива 1, 2 и 3 на обучение по регулаторна грамотност в областта на изкуствения интелект: основно обучение във формат електронно обучение Отговорно използване на ИИ, основи на AI Act, класификация на рискове и принципи на управление, подпомагане на информираното и съвместимо приемане на AI.