IT kompetences centrs atbilstoši 2019. gada 9. maijā ar Centrālo finanšu un līgumu aģentūru noslēgtajam līgumam Nr. 1.2.1.1/18/A/003 īsteno projektu “Informācijas un komunikācijas tehnoloģiju kompetences centrs”.
Projektā 2022. gada pirmajā ceturksnī pabeigta divu pētījumu īstenošana un tiek turpināta visu iepriekš apstiprināto pētījumu īstenošana. Sagatavots un iesniegts vienpadsmitais maksājuma pieprasījums, regulāri notiek gan zinātnisko virzienu vadītāju, gan padomes sēdes, kurās tiek izskatīts īstenoto pētījumu progress un sasniegtie rezultāti. Sadarbībā ar Mašīnbūves kompetences centru marta beigās tika organizēts starpnozaru pasākums, kurā pētījumu vadošie pētnieki kolēģus iepazīstināja ar saviem pētījumiem un apmainījās ar pieredzi.
Pabeigtie pētījumi:
- SIA “Mobilly” pētījums Nr. 1.3 “Uz dokumentu vadības sistēmas bāzēta finanšu analīzes rīka izstrādes izpēte un prototipēšana”. Pētījuma ietvaros izstrādāts programmatūras prototipa risinājums, kas nodrošina pētījuma ietvaros izstrādāto metožu praktisku realizāciju un nepieciešamo mākslīgā intelekta metožu lietojumu.
- SIA “Lursoft IT” un SIA “POTAPOVIČA un ANDRESONE” pētījums Nr. 1.19 “Normatīvo aktu un dažādu valstu uzņēmumu finanšu datu salīdzinoša analīze uzņēmējdarbības rezultātu prognozēšanai”. Projekta ietvaros izveidots modelis un tā prototipu, kas, veicot normatīvo aktu un dažādu valstu uzņēmumu finanšu datu salīdzinošo analīzi, prognozē uzņēmējdarbības rezultātus.
Īstenoto pētījumu aktualitātes:
- SIA “ABC Software” pētījums Nr. 1.14 “Inženierprojektēšanas nozares specializēto IT sistēmu lietotāju vienota uzvedības modeļa konstruēšanas metodes izveide, izmantojot AI/ML algoritmus” uzsākts 2021. gada martā. 2022. gada pirmajā ceturksnī trupinās aktivitātes “Inženierprojektēšanas nozares specializēto IT sistēmu lietotāju vienota uzvedības modeļa konstruēšanas metodes prototipa izveide un pārbaude mākslīgā vidē” īstenošana.
- SIA “DIVI grupa”, SIA “FitsyPro” un Latvijas Universitātes pētījums Nr. 1.15 “Mākslīgā intelekta pielietojums e-mobilitātes risinājumu optimizācijai” uzsākts 2021. gada janvārī. 2022. gada pirmajā ceturksnī pabeigta eksperimentālās izstrādnes aktivitāte “Prototipa izstrāde” un uzsākta eksperimentālās izstrādes aktivitātes “Prototipa aprobācija” īstenošana.
- A/S “RIX Technologies”, pētījums Nr. 1.17 “Dokumenta reprezentācijas modeļa veidošana dokumentu automatizētas klasifikācijas augstas precizitātes nodrošināšanai” uzsākts 2021. gada aprīlī. 2022. gada pirmajā ceturksnī noslēgusies eksperimentālās izstrādnes aktivitātes “Dokumentu viedās sistematizēšanas modeļa prototipa attīstīšana un paplašināšana” īstenošana.
- SIA “Datorzinību centrs” pētījums Nr. 1.18 “Putnkopības uzņēmumu ražošanas kvalitātes aspektu un peļņas uzlabošana, uz datu analīzi un prognozēšanu balstītu precīzās putnkopības metožu pielietojuma rezultātā” uzsākts 2021. gada janvārī. 2022. gada pirmajā ceturksnī turpinās rūpnieciskā pētījuma aktivitātes “Precīzās putnkopības tehnoloģiskās realizācijas koncepcijas izveide” un eksperimentālās izstrādnes aktivitātes “Precīzās putnkopības IT atbalsta rīka prototipa izveide un validācija” īstenošana.
- SIA “Tilde” un VSIA “Bērnu klīniskā universitātes slimnīca” pētījums Nr. 2.8 “Automatizēti balss komunikācijas risinājumi veselības nozarei” uzsākts 2021. gada janvārī. 2022. gada pirmajā ceturksnī pabeigta rūpnieciskā pētījuma aktivitāte “Vāji uzraudzīta ASR sistēmu pielāgošana” un turpinās eksperimentālās izstrādes aktivitāšu “Runas atpazīšanas modelēšana medicīnas jomai”, “Medicīnas jomas runas atpazīšanas sistēmas prototips”, “Medicīnas jomas runas atpazīšanas sistēmas integrācijas prototips” īstenošana.
- SIA “Tilde”, SIA “4. vara”, Valsts SIA Latvijas Televīzija un SIA Helio Media pētījums Nr. 2.9 “Automatizēta daudzvalodu subtitru veidošana” uzsākts 2021. gada jūlijā. 2022. gada pirmajā ceturksnī pabeigta eksperimentālās izstrādnes “Daudzvalodu subtitrēšanas sistēmas prototips” aktivitāte, turpinās rūpnieciskā pētījuma aktivitāšu “Runas atpazīšanas modelēšana subtitrēšanai” un “Subtitru mašīntulkošana” īstenošana un eksperimentālās izstrādes aktivitātes “Subtitrēšanas sistēmas integrācijas prototips” īstenošana.
SIA “Baltijas Datoru Akadēmija” un SIA “Helmes Latvia” pētījums Nr. 1.4 “Uz viedām tehnoloģijām balstīta modulāra Personāla pārvaldības risinājuma (PPR) izstrāde” tika īstenots no 2019. gada maija līdz 2021. gada novembrim.
Projekta ietvaros pētniecības darbību rezultātā ir izstrādāts prototips brīvprātīgas darbinieku mainības (BDM) prognozēšanai, kas spēj izmantot gan datus organizācijas informācijas sistēmās, gan ārējus datu avotus. Izveidotais personāla pārvaldības risinājuma (PPR) modulis paredzēts, lai organizācijās personāla vadītāji saņemtu datos balstītus ieskatus darbinieku grupu BDM risku izvērtēšanai – personāla pārvaldības sistēma signalizētu par darbinieku izdegšanu un vēlmi mainīt darba vietu.
Pētījuma laikā tika veikta personāla vadības pieeju un biznesa prasību izpēte personāla pārvaldības jomā. Tālāk tika veikta tehnoloģiju izvēle un izveidota PPR arhitektūra.
Darbinieku BDM prognozēšanai tika izstrādāti mašīnmācīšanās modeļi, kas veic darbinieku klasifikāciju balstoties uz organizācijā pieejamajiem datiem par darbiniekiem. Izveidotie BDM prognozēšanas modeļi tika izmantoti PPR prototipa izstrādē.
Pētījuma noslēgumā PPR prototips tika validēts izmantojot reālus uzņēmumam datus, lai pārliecinātos par modeļa sniegto prognožu precizitāti. PPR prototipa validācija pierādīja, ka kopumā modeļa prognozes ir pietiekami precīzas, lai tās varētu pielietot praksē personāla pārvaldības vajadzībām.
Papildus tam tika pētītas iespējas samazināt organizācijā brīvprātīgo darbinieku mainību ar darbinieku mācību palīdzību. Rezultātā tika izveidotas un praksē validētas divas metodikas personāla attīstībai organizācijas darba vidē ar mācību analītikas un mikromācību pieeju izmantošanu, kas palīdz organizācijām samazināt BDM riskus.
Pētījuma rezultāti ir apkopoti šādos zinātniskos rakstos:
- Jānis Judrups, Ronalds Cinks, Ilze Birzniece, Ilze Andersone “Machine learning based solution for predicting voluntary employee turnover in organization” (2021).
- Uldis Zandbergs, Jānis Judrups, Elīna Plāne, Raitis Uščins “Improvement of microlearning with help of learning analytics in enterprises” (2021).
- Ilze Birzniece, Ilze Andersone, Agris Ņikitenko, Līga Zvirbule “Predictive Modeling of HR Dynamics Using Machine Learning” (raksts pieņemts publicēšanai).
Projektu līdzfinansē Eiropas Reģionālās attīstības fonds Darbības programmas “Izaugsme un nodarbinātība” 1.2.1. specifiskā atbalsta mērķa “Palielināt privātā sektora investīcijas P&A” 1.2.1.1. pasākuma “Atbalsts jaunu produktu un tehnoloģiju izstrādei kompetences centru ietvaros.