Zlecenie 6837213 - Zapytanie ofertowe dotyczące wyboru podwykonawcy na...

przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa” Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój w 2019 r.

1. Przeprowadzenie części badań przemysłowych w projekcie badawczo-rozwojowym mającym na celu opracowanie technologii pozwalających na stworzenie przełomowego rozwiązania w dziedzinie wytwarzania systemów informatycznych – opartego o sztuczną inteligencję narzędzia do automatycznego generowania kodu źródłowego oprogramowania systemów informatycznych – w ramach projektu „Prace badawczo-rozwojowe nad opartą o sztuczną inteligencję, innowacyjną platformą programistyczną do automatyzacji procesu tworzenia i pisania oprogramowania systemów informatycznych”
2. Przeniesienie praw własności intelektualnej i przemysłowej, w tym autorskich praw majątkowych do wszelkich wyników prac wykonanych w ramach zamówienia na Zamawiającego. Cel zamówienia Firma pxTechnologies sp. z o.o. ma zamiar złożyć wniosek o dofinansowanie projektu w ramach 4 konkursu w ramach poddziałania 1.1.1 „Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa” POIR w 2019 r. ubiegając się o jego współfinansowanie przez Unię Europejską z Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego. Realizacja przedmiotowej usługi dojdzie do skutku pod warunkiem uzyskania dofinansowania na realizację Projektu.

Celem zamówienia jest realizacji części badań przemysłowych w projekcie badawczo-rozwojowym mającym na celu opracowanie technologii pozwalających na stworzenie przełomowego rozwiązania w dziedzinie wytwarzania systemów informatycznych – opartego o sztuczną inteligencję narzędzia do automatycznego generowania kodu źródłowego oprogramowania systemów informatycznych – w ramach projektu „Prace badawczo-rozwojowe nad opartą o sztuczną inteligencję, innowacyjną platformą programistyczną do automatyzacji procesu tworzenia i pisania oprogramowania systemów informatycznych”. Przedmiot zamówienia Przedmiotem zamówienia jest realizacja części badań przemysłowych w projekcie badawczo-rozwojowym mającym na celu opracowanie technologii pozwalających na stworzenie opartego o sztuczną inteligencję narzędzia do automatycznego generowania kodu źródłowego oprogramowania systemów informatycznych – w ramach projektu „Prace badawczo-rozwojowe nad opartą o sztuczną inteligencję, innowacyjną platformą programistyczną do automatyzacji procesu tworzenia i pisania oprogramowania systemów informatycznych”.
Badania są podzielone na 4 zadania i dla każdego z nich zbiór trenujący z dokumentami z wymaganiami będzie się zmieniał w czasie, a więc trenowanie algorytmów ma być powtarzalne.:
1) Opracowanie modelu klasyfikacji tekstów węzłów grafu tworzonego przy kontrolowanej burzy mózgów z wykorzystaniem metodologii EventStorming.
W Event Storming’u poszczególne rodzaje karteczek (węzły grafu) mają swoje dobrze określone znaczenie. Celem zadania jest opracowanie mechanizmu, który sugerowałby rodzaj karteczki na podstawie opisu lub jego części.
pxTechnologies dostarczy dane wejściowe w postaci par (opis w języku polskim lub angielskim, rodzaj karteczki). Po wytrenowaniu algorytm klasyfikacji dla podanego opisu powinien zwracać listę par postaci (rodzaj karteczki, prawdopodobieństwo / scoring).
2) Opracowanie modelu opartego o uczenie maszynowe rekomendujący dojrzalszy podgraf tekstów na podstawie grafu wejściowego opisującego burzę mózgów.
W Event Stroming’u znaczenie ma rodzaj użytych karteczek (węzły grafu) ale także ich układ. Na przykład kilka karteczek koloru pomarańczowe umieszczonych jedna za drugą oznacza sekwencję zdarzeń które zależą przyczynowo od siebie tj. najpierw musi zajść zdarzenia 1, potem 2.
Celem zadania jest podpowiadanie uczestników sesji Event Storming’owej układu karteczek na podstawie aktualnego układu i treści już umieszczonych na tablicy.
pxTechnologies dostarczy dane wejściowe w postaci grafów, którego węzłami będą karteczki wraz z opisem i rodzajem, a krawędzie będą odpowiadał relacją pomiędzy karteczkami. Format do ustalenia, możemy rozważyć bazę grafową.
3) Model oparty o uczenie maszynowe rekomendujący mapowania pomiędzy grafem tekstow opisującym burzę mózgów, a wskazanym językiem DSL.
Wymagania na systemie IT sporządzane przy użyciu języka naturalnego są w mniej lub bardziej sformalizowany sposób. Celem zadania jest opracowanie algorytmu, który analizowałby wymagania w formie tekstowej i sugerował mapowanie pomiędzy nimi, a elementami języka DSL. Np:
The purpose of the invoicing process is to create the invoices that will be send to customers.
Invoices oraz customers to agregaty, create to nazwa komend, a za send kryje się mechanizm komunikacji/proces. Można wywnioskować, że komenda „create” związana jest z agregatem Invoices, a w procesie send zaangażowane są 2 agregaty tj. invoices oraz customers. Zadanie będzie wiec polegało na wyekstrahowaniu z dokumentu całe złożone konstrukcje w DSL’u.
4) Model temporalny wykorzystujący uczenie maszynowe do rekomendacji scenariuszy modelowania na podstawie istniejącej bazy wiedzy oraz historii projektów.
Proces zbierania wymagań sprowadza się do wypracowywania zrozumiałej dla wszystkich dokumentacji. Na początku pojawiają się opisy nie pełne, zawierające nieprecyzyjne stwierdzenia, w czasie pracy nad dokumentacją wątpliwości są odkrywane i dokumentacja poprawiana.
Naszym celem jest analiza, w jaki sposób niejednoznaczne/nieprecyzyjne diagramy, były poprawiane. System będzie oznaczał/wykrywał, które elementy są zrozumiałe, a które nie. 
Celem zadania jest analiza tekstowa dyskusji:
- odkrywanie podobnych scenariuszy w poprzednich projektach
- klasyfikacja scenariusza do określonej dziedziny i szukanie wcześniejszych scenariuszy w danych dziedzinach
- dekompozycja tekstu na poszczególne „podsystemy” (lub precyzyjniej domeny)
- drugi rodzaj klasyfikacji pod kątem zaawansowania projektu (co najmniej wersję wstępną i dojrzałą)