S.C. MIBREX SOFT SRL cu sediul în Municipiul Cluj-Napoca, România, Str. Aurel Vlaicu, Nr.17, Bl.V5, ap.15 judeţul CLUJ, România, cod poștal 400581, cu punct de lucru în Cluj-Napoca, Str. Alexandru Borza nr.1/A derulează, începând cu data de 24.06.2020, proiectul „Sisteme de recomandare pentru date de dimensiuni mari”, COD MYSMIS 108954, co-finanţat prin Fondul European de Dezvoltare Regională, în baza contractului de finanţare Nr. 271/24.06.2020încheiat cu Ministerul Cercetării și Inovării în calitate de Organism Intermediar (OI), pentru Programul Operaţional Competitivitate (POC). 

Valoarea totală a proiectului este de 1.005.277,84 lei, din care valoarea finanțării nerambursabile este de 839.172,89 lei

Locația de implementare este situată în Municipiul Cluj-Napoca, România, Str. Alexandru Borza nr.1/A, județul Cluj.

Obiectivul general al proiectului

  • crearea de soluții optime, fezabile şi sustenabile, care pot fi comercializate şi care produc efecte economice după lansarea lor pe piaţă, bazate pe rezultatele cercetării științifice din domeniul cibernetică şi statistică, aplicate ca nouă tehnologie în IT, cu transpunerea de analize, de modelare şi structurare a datelor, de dezvoltare de algoritmi pentru sistemul de recomandare, proiectare funcționalități şi conținut platformă web, testare şi asigurarea accesului securizat;
  • a inova şi a optimiza costurile de timp, de resurse umane implicate, de bani pentru companiile cu nevoi în servicii software într-un sistem de recomandare scalabil pentru date de dimensiuni mari;
  • dezvoltarea, pe baza rezultatelor de cercetare, a unui produs IT, respectiv serviciu de software, care oferă clienților un pachet complet de servicii şi produse pentru implementarea unui proiect informatic prin crearea unui sistem de recomandare hibrid personalizat după nevoile clientului şi care poate să funcționeze pe seturi mari de date, garantând o scalabilitate crescută şi rezultate optime.

Rezultate așteptate

  • Dezvoltarea de servicii software într-un sistem de recomandare scalabil pentru date de dimensiuni mari – soluții independente de domeniul de aplicare, particularizate după nevoile clientului, sistemul funcționează ca modul integrat ce rulează pe infrastructura clientului, oferă transparență, ghidare în navigare, valorificarea corectă a momentului timp, scalabilitate și diversitate;
  • Crearea a 3 locuri de muncă – 1 de cercetare, 2 de dezvoltare;
  • Realizarea unei investiții totale de 1,005,277.84 RON în dezvoltarea unui start-up în domeniul cercetării – dezvoltării – inovării în IT prin utilizarea algoritmilor de recomandare hibrid pentru date de dimensiuni mari.

Durata de implementare a proiectului este de 16 luni începând cu data de 24 iunie 2020.

Proiect co-finanţat din Fondul European de Dezvoltare Regională

prin Programul Operaţional Competitivitate 2014-2020.

Date de contact:

SC MIBREX SRL, Cluj-Napoca, România, Str. Alexandru Borza nr.1/A, județul Cluj, cod poștal 400488, persoană de contact Bogdan BRISC, Administrator, prin telefon la 0754695831 sau e-mail bogdan@djangocoders.com

Obiective proiect

Obiectivul general al proiectului/Scopul proiectului

Scopul prezentului plan de afaceri este de a răspunde unor nevoi de piaţă reale prin crearea de soluţii optime, fezabile şi sustenabile, care pot fi comercializate şi care produc efecte economice după lansarea lor pe piaţă, bazate pe rezultatele cercetării ştiinţifice din domeniul
Cibernetică şi statistică, aplicate ca nouă tehnologie in IT, cu transpunerea de analize, de modelare şi structurare a datelor, de dezvoltare de algoritmi pentru sistemul de recomandare, proiectare funcţionalităţi şi conţinut platformă web, testare şi asigurarea accesului securizat, în procesele, procedurile şi serviciile efectuate a celor mai noi rezultate ale cercetării ştiinţifice. Scopul proiectului va fi, în consecinţă şi acela de a inova şi a optimiza costurile de timp, de resurse umane implicate, de bani pentru companiile cu nevoi în servicii software într-un sistem de recomandare scalabil pentru date de dimensiuni mari.
Proiectul vizează dezvoltarea, pe baza rezultatelor de cercetare, unui produs IT, respectiv serviciu de software, care ofera clienţilor un pachet complet de servicii şi produse pentru implementarea unui proiect informatic prin crearea unui sistem de recomandare hibirid personalizat dupa nevoile clientului şi care poate să funcţioneze pe seturi mari de date, garantând o scalabilitate crescută şi rezultate
optime. Din această perspectivă atingerea obiectivului general al proiectului va contribui la atingerea obiectivelor cererii de finanţare, şi
anume:

realizarea de produse, tehnologii noi sau semnificativ îmbunătăţite în scopul producţiei şi comercializării. Prin asigurarea operabilităţii sistemului de recomandare scalabil de mari dimensiuni, proiectul va contribui de asemenea şi la realizarea obiectivelor Programului Operaţional Competitivitate care urmăresc acest aspect şi contribuie parţial la creşterea utilizării TIC în educaţia şi formarea pe parcursul întregii vieţi.


Obiectivele specifice ale proiectului

  1. OS 1. Dezvoltarea de servicii software într-un sistem de recomandare scalabil pentru date de dimensiuni mari;
  2. OS 2. Crearea de 3 locuri de muncă – 1 de cercetare, 2 de dezvoltare;
  3. OB.3 Realizarea unei investiţii totale de 1,005,277.84 RON in dezvoltarea unui start-up in domeniul cercetării – dezvoltării –
    inovării in IT prin utilizarea altgoritmilor de recomandare hibrid pentru date de dimensiuni mari.
    Rezultate aşteptate
    Detalii rezultat – Componenta 1
  4. Dezvoltarea de servicii software într-un sistem de recomandare scalabil pentru date de dimensiuni mari – solutii independente de
    domeniul de aplicare, particularizate dupa nevoile clientului, sistemul functioneaza ca modul integrat ce ruleaza pe infrastructura
    clientului, ofera transparenta, ghidare in navigare, valorificarea corecta a momentului timp, scalabilitate si diversitate
  5. Crearea a 3 locuri de muncă – 1 de cercetare, 2 de dezvoltare
  6. Realizarea unei investiţii totale de 1,005,277.84 RON in dezvoltarea unui start-up in domeniul cercetării – dezvoltării – inovării in
    IT prin utilizarea altgoritmilor de recomandare hibrid pentru date de dimensiuni mar

Grup Tinta

Prin proiectul de faţă ne propunem să devenim unul din liderii din domeniul dezvoltării de servicii software pentru sisteme de recomandare
pentru dimensiuni mari de date de pe piaţa din România, cu potenţiali clienţi din Statele Unite ale Americii şi Europa, prin serviciile
integrate inovative ale sistemului de recomandare scalabil pentru seturi mari de date. Prin continuarea cercetărilor doctorale vor fi
adaptaţi, dezvoltaţi, elaboraţi şi implementaţi algoritmii hibrizi în abordarea sistemului de recomandare scalabil pentru seturi mari de date.
Sistemul tehnologic dezvoltat, arhitectura generală a soluţiei, limbajele de programare, modalitatea de integrare, sistemul de securitate şi
funcţionalităţile oferite prin algoritmul de recomandare hibrid inovator, posibilitatea de personalizare a regulilor de recomandare, oferirea
de solutii software complete pentru integrare, proiectul îşi propune transferarea acestor rezultate în serviciile dezvoltate prin proiect.
Tehnologiile folosite, inovarea din domeniul Statistic şi cibernetic cu aplicabilitate în domeniul IT, calitatea serviciilor, diversitatea serviciilor
oferite clienţilor, standardele de calitate internaţională, flexibilitatea de implementare, personalizarea algoritmilor, confidenţialitatea datelor,
domeniile multiple de aplicare, scalabilitatea pentru date de dimensiuni mari, servicii de implementare şi integrare şi modelul de
monetizare, toate acestea vor fi asigurate prin cele mai noi metode de dezvoltare de servicii software în sistemele de recomandare
scalabile pentru seturi de date de dimensiuni mari.
Produsul nostru se adresează companiilor care au ca obiectiv eficientizarea activităţii, gestionarea informaţiei, creşterea
recomandărilor/vizualizărilor în comerţul electronic sau media-divertisment, jocuri, articole, în domeniul turismului, în sistemul de sănătate
îmbunătăţirea proceselor de management, monitorizarea preferinţelor utilizatorilor.
In urma aplicării criteriilor de segmentare şi a analizei nevoilor identificate au rezultat următoarele grupuri tinta:

  1. E-commerce (recomandare de produse)
    Nevoia identificata: Necesitatea creşterii vânzărilor în mediul online/Necesitatea recomandării de produse ale companiei către
    utilizatori/Necesitatea de a implementa sisteme de recomandare ca parte a serviciilor oferite utilizatorilor/Necesitatea filtrării
    informaţiilor/Necesitatea creşterii satisfacţiei utilizatorului/Necesitatea creşterii rating-urilor oferite unor produse
    Modalitatea în care proiectul răspunde nevoii/oportunităţii identificate:
    Extinderea si particularizarea funcţionalităţilor de scalabilitate şi accesibilitate a datelor/Sistemul de recomandare este oferit ca un modul integrat ce rulează pe infrastructura clientului/Colectarea datelor în timp real prin procesarea rapidă a datelor/Personalizarea regulilor de
    recomandare cu posibilitati de configurare a ponderii parametrilor pentru fiecare utilizator/Arhitectura sistemului cu securitate
    crescută/Oferirea de soluţii complete care includ dezvoltarea software particularizată şi integrarea eficientă cu sistemul de
    recomandare/Diminuarea efectului de “Cold Start” specific sistemelor de recomandare/Costurile sunt previzibile din faza de
    proiectare/Optimizarea modului de stocare a regulilor de asociere în cadrul algoritmului/Posibilitatea de operare pe infrastructura clientului care asigură confidenţialitatea totală a datelor şi dedicarea exclusivă a resurselor hardware.
    Dimensiune segment: 50 firme domenii multiple din comerţul online
  2. Media (content discovery – recomandare de continut nou)
    Nevoi identificate: Ex.1 – O reţea de conţinut social are ca scop creşterea numărului de ştiri vizualizate pe site-ul său. Din punct de vedere al furnizorului de servicii, obiectivul principal pentru introducerea sistemului de recomandare este de a creşte rata de conversie; de
    exemplu, numărul de utilizatori care acceptă recomandarea şi “consumă” un articol, în comparaţie cu numărul de utilizatori care doar navighează prin informaţie.
    Ex.2 – pentru un sistem de recomandare al filmelor, furnizorul de servicii este interesat în închirierea tuturor DVD-urilor din catalog, nu
    doar pe cele mai populare. Acest lucru ar fi dificil de realizat fără utilizarea unui sistem de recomandare, deoarece furnizorii de servicii nu îşi permit riscul de a recomanda articole care nu sunt pe placul utilizatorilor. Prin urmare, un sistem de recomandare sugerează filme
    nepopulare pentru utilizatorii potriviţi.
    Modalitatea în care proiectul răspunde nevoii/oportunităţii identificate:
    Extinderea si particularizarea funcţionalităţilor de scalabilitate şi accesibilitate a datelor/Sistemul de recomandare este oferit ca un modul integrat ce rulează pe infrastructura clientului/Colectarea datelor în timp real prin procesarea rapidă a datelor/Personalizarea regulilor de
    recomandare cu posibilitati de configurare a ponderii parametrilor pentru fiecare utilizator/Arhitectura sistemului cu securitate
    crescută/Oferirea de soluţii complete care includ dezvoltarea software particularizată şi integrarea eficientă cu sistemul de
    recomandare/Diminuarea efectului de “Cold Start” specific sistemelor de recomandare/Costurile sunt previzibile din faza de
    proiectare/Optimizarea modului de stocare a regulilor de asociere în cadrul algoritmului/Posibilitatea de operare pe infrastructura clientului care asigură confidenţialitatea totală a datelor şi dedicarea exclusivă a resurselor hardware.
    Dimensiune segment: 100 de medii (mass media, medii sociale, reviste, cărţi, jocuri, divertisment, filme, televiziuni etc.)
  3. Turism
    Nevoi identificate: Necesitatea promovării ofertelor turistice/Necesitatea creşterii cotei de piaţă/Necesitatea creşterii notorietăţii brandului/Necesitatea creşterii vânzărilor
    Modalitatea în care proiectul răspunde nevoii/oportunităţii identificate: Combinaţia dintre eficienţă, acurateţe, recomandări şi o interfaţă uşor de utilizat va creşte gradul de utilizare al sistemului şi probabilitatea ca recomandările oferite să fie acceptate.
    Dimensiune segment: 10 firme de turism
  4. Firme de resurse umane (în sprijinul angajatorilor)
    Nevoi identificate: Necesitatea de accesare cu uşurinţă a documentelor şi a altor informaţii importante, în timp ce datele pot fi colectate prin forme simplificate şi procese automatizate/Necesitatea de a oferi acces rapid şi uşor angajatorilor, oriunde şi oricând la informaţiile
    legate de potenţiali angajaţi, CV-uri, domenii multiple de angajare, specific fiecărui loc de muncă solicitat/căutat/disponibil/Necesitatea
    accesării de către companii a unor recomandări privind forţa de muncă existenta pe piaţă
    Modalitatea în care proiectul răspunde nevoii/oportunităţii identificate: Sistemul de recomandare scalabil de Big Data oferă
    departamentului de HR o viziune de ansamblu bazată pe forţa de muncă actuală, identificând oportunităţile de business din piaţă/Analiza predictivă permite luarea unor decizii corecte pentru gestionarea riscului. De exemplu, ei pot identifica potenţiali angajaţi care au nevoie de formare şi dezvoltare dar şi pe cei care sunt pregătiţi şi au calităţile necesare pentru a susţine businessul./Scalabilitatea şi sistemul de
    recomandare, permit specialiştilor în recrutare să evalueze potenţiali angajaţi pe baza unor informaţiilor reale, ducând astfel la
    îmbunătăţirea calităţii angajaţilor şi ocuparea poziţiilor existente.
    Dimensiune segment: 20 firme de recrutare si selectie potentiali angajati/angajatori
  5. Sănătate publică, domeniul medical, telemedicină şi îngrijire
    Nevoi identificate: Necesitatea de stocare electronică a seturilor de date colectate în mod obişnuit sau automat./Necesitatea de a refolosi
    date de dimensiuni mari şi care constau în fuziunea şi conectarea datelor de baze existente în scopul de a îmbunătăţi sănătatea şi
    performanţa sistemului de sănătate./Scopul recomandărilor este să maximizeze oportunităţile pe care bazele de date mari le pot aduce
    sănătăţii publice din România şi Uniunea Europeană – să îmbunătăţească atât sănătatea pacienţilor, cât şi performanţa sistemelor de sănătate ale statelor membre./Necesitatea ca recomandările să fie susţinute de anumite principii, precum nevoia de a respecta standarde etice şi intimitatea sau siguranţa cetăţenilor, dar şi de a include stakeholder-ii (grupuri de advocacy pentru pacienţi) în implementarea lor./Necesitatea existenţei surselor de date, date deschise şi schimb de date, aplicaţii şi scopuri, analize de date, guvernanţa accesului la
    date şi folosirii acestora, standarde, finanţare şi resurse financiare, aspecte legale şi intimitate./Gestionarea fluxurilor de informaţii.
    Modalitatea în care proiectul răspunde nevoii/oportunităţii identificate:
    Extinderea si particularizarea funcţionalităţilor de scalabilitate şi accesibilitate a datelor/Sistemul de recomandare este oferit ca un modul integrat ce rulează pe infrastructura clientului/Colectarea datelor în timp real prin procesarea rapidă a datelor/Personalizarea regulilor de recomandare cu posibilitati de configurare a ponderii parametrilor pentru fiecare utilizator/Arhitectura sistemului cu securitate crescută/Oferirea de soluţii complete care includ dezvoltarea software particularizată şi integrarea eficientă cu sistemul de recomandare/Diminuarea efectului de “Cold Start” specific sistemelor de recomandare/Costurile sunt previzibile din faza de
    proiectare/Optimizarea modului de stocare a regulilor de asociere în cadrul algoritmului/Posibilitatea de operare pe infrastructura clientului care asigură confidenţialitatea totală a datelor şi dedicarea exclusivă a resurselor hardware.
    Dimensiune segment: 2 Instituţii din domeniul sănătăţii

Ultimele actualizari

Realizare și testare prototip – dezvoltarea arhitecturii și tehnologiilor folosite în implementarea sistemului de recomandare pe baza unui algoritm hibrid pentru Big Data

Această activitate presupune extinderea cercetărilor dezvoltate in trecut print

-implementarea unui prototip al sistemului de recomandare pe baza algoritmului hibrid

-demo-uri și beta testing

Prototipul se va realiza pe baza arhitecturii și tehnologiilor obținute în activitatea de cercetare industrială a proiectului. Sistemul de recomandare dezvoltat este un modul software folosit pentru recomandarea de obiecte

Această activitate presupune desfăşurarea mai multor activități de cercetare industrială și dezvoltare experimentală în scopul alegerii optime a modalităților de scalare a algoritmilor pentru seturi mari de date, de implemenatare pe platforme multiple, de implemenare a unui prototip pe baza algoritmilor hibrizi, de demouri și beta testing.

Pregătire de punere în funcțiune – experimentări / testări

S-a inceput dezvoltarea sistemului de recomandare de catre echipa de dezvoltare.