Model uczenia maszynowego w rozwoju procesów komercjalizacji w centrach badawczych uczelni wyższych

Cel projektu

Opracowanie modelu uczenia maszynowego wspierającego proces komercjalizacji wyników badań na uczelniach oraz zwiększenie efektywności współpracy nauki z biznesem i otoczeniem gospodarczym

Wyzwania

Głównym wyzwaniem jest integracja danych, identyfikacja prac o potencjale komercjalizacji oraz stworzenie skutecznego modelu ML uwzględniającego Internet Zachowań i rozproszone systemy IoT.

Założenia projektu

Analiza zasobów uczelni, budowa korpusu danych, wykorzystanie Challenge Based Learning i metod uczenia maszynowego do oceny potencjału komercjalizacji oraz weryfikację modeli u partnerów. 

Dofinansowanie MNiSW

Projekt finansowany ze środków budżetu państwa, przyznanych przez Ministra Edukacji i Nauki w ramach programu „Nauka dla Społeczeństwa II”.

Osiągnięcie celu w krokach

Model uczenia maszynowego w rozwoju procesów komercjalizacji w centrach badawczych uczelni wyższych | Uniwersytet WSB Merito w Gdańsku: Mężczyzna w sali komputerowej przy kodowaniu

• Etap I: Analiza istniejących zasobów i budowa portalu do prezentacji elementów komercjalizacji.

• Etap II: Identyfikacja prac dyplomowych o znaczącym potencjale komercjalizacji.

• Etap III: Ocena potencjału komercjalizacji (według opracowanego modelu).

• Etap IV: Nawiązanie współpracy z partnerami krajowymi.

• Etap V: Opracowanie metod użycia Challenge Based Learning.

• Etap VI: Parametryzacja oraz annotations - budowa korpusu dokumentów.

• Etap VII: Machine learning - budowa i ewaluacja modeli.

• Etap VIII: Budowa reguł rozproszonych.

• Etap IX: Weryfikacja opracowanego modelu w środowisku partnerów (uczelni i jednostek badawczych).

• Etap X: Przygotowanie strategii wykorzystania zbudowanego modelu we współpracy z otoczeniem biznesowym i akademickim uczelni.

Współfinansowanie

Masz wątpliwości?

Nie wiesz, który kierunek jest dla Ciebie?

Już wiesz, co chcesz studiować?

Wypełnij krótki formularz i rozpocznij proces rekrutacji