НИОКТР
№ 122061600060-8Разработка дедуктивной базы знаний «Deductive Lake House (KaaS)»
03.06.2022
Проект "Разработка дедуктивной базы знаний"
Основной целью проекта является создание программного решения, способного повысить доверие к собственным разрозненным данным внутри средних и крупных Российских организаций.
Результатом проекта будет уникальное Российское решение, аналогами которого могут являться только зарубежные ПО. Будет создан программный комплекс, состоящий из систем класса Master Data Management, Data Lake, Data Mining, Predictive Engineering Analytics. Ключевыми возможностями продукта станут: единый инструмент управления всеми данными, нормализация и валидация данных, автоматическое достраивание моделей данных, управление алгоритмами сбора, хранения и обработки данных через UI.
ГРНТИ
20.53.19 Средства обработки и поиска информации
Ключевые слова
онтология данных
доверие к данным
оптимизация данных
зависимость данных
каталог данных
шина данных
источники данных
большие данные
Детали
Начало
30.05.2022
Окончание
29.11.2023
№ контракта
243ГРЦТС10-D5/76588
Заказчик
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
Исполнитель
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "САТОРИ"
Бюджет
Собственные средства организаций: 6 000 000 ₽; Средства фондов поддержки научной и (или) научно-технической деятельности: 19 970 000 ₽
Похожие документы
«Разработка дедуктивной базы знаний «Deductive Lake House (KaaS)»» (договор No243ГРЦТС10-D5/76588 от 30.05.2022)
(заключительный)
0.909
ИКРБС
ОТЧЕТ о выполнении НИОКР по теме: "Разработка дедуктивной базы знаний «Deductive Lake House (KaaS)»
Этап No1"Разработка адаптеров для интеграции с источниками данных, проектирование, реализация каталога данных и правил нормализации/гармонизации/стандартизации данных:
Разработка технической архитектуры продукта;
Разработка и проектирование API для push / pull запросов;
Тестирование API для push / pull запросов;
Прием CDC потоков данных;
Проектирование и разработка API регистрации потоков на основании правил нормализации / гармонизации / стандартизации данных;
Формирование родословной данных;
Проектирование и описание методологии data governance (крупноблочно);
Создание функциональной архитектуры продукта;
Создание прототипа пользовательского интерфейса работы с моделями данных;
Проектирование и разработка API регистрации логических слоев данных и правил трансформации;
Тестирование API для регистрации логических слоев и правил трансормации данных;
Тестирование функциональности 1-го этапа (интеграционное): API, прием потоков данных, пользовательского интерфейса" (промежуточный).
0.899
ИКРБС
Программа для ЭВМ «Дедуктивная база знаний: Каталог данных»
0.885
РИД
ОТЧЕТ
о выполнении НИОКР по теме:
«Разработка дедуктивной базы знаний «Deductive Lake House (KaaS)»»
(договор №243ГРЦТС10-D5/76588 от 30.05.2022)
Этап №2 «Доработка адаптеров данных в части неструктурированной информации,
создание системы администрирования и управления потоками данных, проектирование
модулей машинного обучения (предиктор данных):
• Создание backend для приема неструктурированных файлов;
• Создание прототипа пользовательского интерфейса регистрации источников и
мониторинга данных;
• Создание прототипа пользовательского интерфейса регистрации правил работы с
данными;
• Детализированное проектирование методологии data governance;
• Проектирование, разработка и тестирование API регистрации модели данных для
структурированных данных;
• Проектирование и разработка API регистрации meta-пауков для сбора pull моделей
источников;
• Разработка API регистрации meta-пауков для сбора pull моделей источников;
• Тестирование API регистрации meta-пауков для сбора pull моделей источников;
• Создание предиктора данных;
• Тестирование модели и результатов предиктора данных, создание обучающих
выборок и разметка данных
• Регистрация реестров данных для их использования и построение
Информационных реестров;
• Тестирование функциональности 2-го этапа (интеграционное): backend для сбора
данных, системы администрирования, meta-пауков, предиктора данных и перестроение
моделей»
0.868
ИКРБС
Deductive Lake House
0.861
РИД
Проектирование и разработка версии программного комплекса для организации кроссплатформенной мультиотраслевой базы знаний с интеллектуальным поиском по данным, хранящимся в ней, с использованием технологии семантического анализа для распознавания сущностей в тексте и его структуризации
0.849
НИОКТР
Формирование методологии создания и внедрения, а также разработка прототипа универсального типового кросс-отраслевого программно-технического комплекса, функционирующего в рамках модели «Предиктивная аналитика как сервис», автоматизирующего весь жизненный цикл рекомендательных систем, построенных на базе алгоритмов машинного обучения, включая процессы получения исторических данных, их очистки, подбора и настройки отдельных математических моделей и их совмещения, обучения и анализа предсказательной силы и точности, предоставления и интерпретации результатов прогнозирования.
0.847
НИОКТР
Разработка и испытание прототипа системы управления качеством данных на основе технологии REST API и анализа Big Data
0.847
НИОКТР
Разработка системы валидации данных для КХД (корпоративного хранилища данных)
0.844
НИОКТР
Разработка программно-технологической платформы на основе автоматизированных алгоритмов машинного обучения онтологической классификации нормативно-справочной информации (в том числе градиентного бустинга, нейронных сетей) с применением облачных технологий
0.844
НИОКТР