Najważniejsze informacje (kliknij, aby przejść)
Dr hab. Krzysztof Graczyk
Uniwersytet Wrocławski Wydział Fizyki i Astronomii
O firmie
Rozwiązania dostarczane przez Spółkę mają za zadanie usprawniać przepływ informacji zarówno wewnątrz przedsiębiorstw jak również pomiędzy partnerami biznesowymi, wprowadzać integrację między procesami biznesowymi, a także przyczyniać się do ograniczenia kosztów operacyjnych.
Oferowane produkty i usługi
Firma koncentruje się na dostarczaniu swoim klientom usług w dwóch obszarach:
- Usługi dostarczania dedykowanych rozwiązań IT związana jest z tworzeniem oprogramowania na zlecenie klientów. W tym celu Spółka przeprowadza kompletną analizę potrzeb biznesowych kontrahenta, a następnie projektuje i implementuje rozwiązania, które spełniają wymagania klienta. W celu świadczenia usługi dedykowanych rozwiązań IT Spółka wykorzystuje autorską metodologię wytwarzania oprogramowania "Predictable Software Development", która bazuje na metodykach zwinnych (Agile). Zastosowanie tej metodyki pozwala na skuteczne prowadzenie projektów, których zakres może się zmieniać w trakcie trwania (np. z uwagi na zmieniające się otoczenie biznesowe lub materializację ryzyk projektowych).
- Outsourcing usług IT - to tradycyjny wynajem zespołu wysokokwalifikowanych programistów do realizacji zadania definiowanego przez klienta spółki. W ramach realizacji tej usługi klient NeuroSys bierze na siebie obowiązki zarządzania projektem.
Aktualnie spółka koncentruje się na konwertowaniu swoich klientów do modelu dostarczania dedykowanych rozwiązań IT (punkt 1), ze względu na lepszą efekty dla końcowego klienta (skuteczniejsze wdrożenia) oraz wyższą marżowość. Obecna oferta NeuroSys Sp. z o.o. kierowana prywatnego (MŚP jak i duże przedsiębiorstwa) jak również do sektora publicznego.
O projekcie
Metody statystyczne, w tym metody uczenia maszynowego, odgrywają coraz większą rolę w różnych dziedzinach nauki i życia codziennego. Systemy uczące znajdują zastosowanie w mikrobiologii, między innymi w analizie posiewów mikroorganizmów na podłożach stałych. Na podstawie zgromadzonych danych opracowywane są modele pozwalające automatycznie: wyznaczać jałowość próbek, klasyfikować obiekty mikrobiologiczne, oraz zliczać kolonie bakteryjne. System taki musi charakteryzować się wysoką dokładnością w ocenie próbek dlatego ważne jest, aby realnie ocenić niepewność przewidywań modelu, na podstawie której można podjąć decyzję, o ponownej weryfikacji próbki przez mikrobiologa.
Firma NeuroSys zajmuje się wytwarzaniem dedykowanych rozwiązań IT. Jednym z klientów jest producent systemów do automatyki laboratoryjnej. W ramach prac badawczo-rozwojowych opracowywany jest system do
oceny jałowości próbek mikrobiologicznych na podstawie zdjęć RGB. W przypadku kontroli czystości mikrobiologicznej kluczowe jest, aby ocenić niepewność na przewidywania modelu, w szczególności system nie może klasyfikować próbek zawierających mikroorganizmy jako jałowe. We współpracy z naukowcem opracowane i wdrożone zostaną metody pozwalające ocenić niepewności użytych w systemie modeli statystycznych. Umożliwi to ograniczenie wyników fałszywie ujemnych.
W realizacji celów wykorzystana zostanie wiedza teoretyczna i doświadczenie praktyczne naukowca w modelowaniu statystycznym, w szczególności w projektowaniu systemów uczących. Zaadaptowane zostaną narzędzia stosowane w analizach pomiarów fizycznych. Planowane jest użycie metod statystyki Bayesowskiej.
Spodziewanymi efektami projektu będą: dokument (raport) zawierający opis zaproponowanych modeli teoretycznych oraz biblioteka, w Python, zawierająca implementację zaproponowanych algorytmów. Planowane jest wdrożenie modelu w już istniejącym systemie rozwijanym przez firmę NeuroSys.
Ponadto współpraca z firmą NeuroSys za skutkuję zacieśnieniem już istniejąca współpracą pomiędzy firmą a Wydziałem Fizyki i Astronomii UWr. Poznane przez naukowca metody zostaną włączone do programów nauczania na wydziale Fizyki i Astronomii.
Co skłoniło naukowca i firmę do podjęcia współpracy?
W ostatnim czasie firma NeuroSys intensywnie rozszerza dział IT dedykowany technologii i oprogramowania z zakresu machine-learning, big-data. Metody uczenia maszynowego oraz metody statystyki leżą w zakresie zainteresowań naukowych autora projektu. Zatem projekt Mozart pozwali na wymianę doświadczeń pomiędzy firmą i Naukowcem.
Naukowiec wnosi do zespołu machine learning w NeuroSys swoje naukowe/akademickie doświadczenie. Natomiast współpraca z firmą NeuroSys pozwoli naukowcowi poznać praktyczne zastosowania oraz pełny cykl wdrożeniowy. Wpłynie to na rozszerzenie wachlarza metod badawczych naukowca oraz pozwoli zmodyfikować kursy dedykowane metodom statystycznym oraz machine-learning na Wydziale Fizyki i Astronomii UWr.