Scarce Data Training - Költséghatékony AI modell tanítási módszertan, platform és piactér

Kedvezményezett neve: KVANT Tanácsadó Zrt.

Fókuszterület: A gazdaság és társadalom digitális átmenetének támogatása

Projekt szerződés száma: 2024-1.1.1-KKV_FÓKUSZ-2024-00075

Projekt címe: Scarce Data Training - Költséghatékony AI modell tanítási módszertan, platform és piactér

Szerződött projekt összköltsége: 543 000 000 Ft

Támogatás mértéke: 335 250 000 Ft

Projekt megvalósítás kezdete: 2025.01.01

A projekt megvalósítás vége: 2026.12.31

Projekt bemutatása:

Kutatás-fejlesztési projektünk célja egy költséghatékony AI training módszertan (technológia) és keretrendszer, valamint egy erre épülő AI tanítási platform és marketplace (szolgáltatás) létrehozása,amely a KKV és startup szektoroknak a jelenleginél 40% -kal olcsóbb AI tanítást tesz lehetővé az automatizmusok miatt. A kutatási tevékenység egy új módszertan és keretrendszer létrehozására irányul, amellyel kevés tanítási adattal, a humán annotáció és minőség-ellenőrzés minimalizálásával lehetséges költséghatékony, megfelelő minőségű AI tanítási adatállományt előállítani.

A módszertan automatikus annotációs AI modellek és humán annotáció kombinációjával képes azonosítani a ritka eseteket (edge case), majd szintetikus adatgeneráló AI modellekkel bővíti az adatállományt, elsősorban az edge case-ek esetében, ami által csökkenthető az AI generálta fals eredmények/ hallucináció mértéke, és költséghatékony módon érhető el a megfelelő adatmennyiség és -minőség. Ezt Scarce Data Training( SDT) módszertannak neveztük el.

Projektünk emellett a munkavállalók kihívásaira is megoldást keres. A munkavállalók szakértelme elkerülhetetlen az annotációban,de az AI saját feladataik helyettesítéséhez járul hozzá, így egyre inkább ellenérdekeltek lesznek a projektek sikerében. Az ő motivációjukra a tervezett platform egy fair AI training alapú marketplace-t kínál, amely az ügyfeleknek és munkavállalóknak is előnyös hibrid elszámolási rendszert biztosít.

A platform fő funkciói: 1) Kevés adatból AI tanítási adatállomány előállítása több iterációs körben. 2) Marketplace az ügyfelek és szabadúszó adatcímkézők összekapcsolására. 3) Projektek folyamatának menedzselése no-coding környezetben. 4) Fix összegű kifizetést és bevételmegosztást is támogató elszámolórendszer. A platform előnyei a célpiac számára: 1) Annotált adatállomány biztosítása niche esetekben is, ahol kevés a rendelkezésre álló tanítási adat. 2) Szélesebb szakértői bázis biztosítása,ami skálázhatóbb és költséghatékonyabb projekteket tesz lehetővé. 3) Kisebb előzetes befektetés igénye a fair AI training elszámolásokkal. 4) No-code környezet, amely nem igényel mély műszaki szakértelmet.

A platform bevételei két forrásból származnak: 1) A szabadúszóknak kifizetett bér bizonyos százaléka platform díjként. 2) Az SDT módszertan keretrendszerének használati díja. A platform használatával a KKV-k és startupok versenyképesebbé válhatnak a nagyvállalatokkal szemben, és a munkavállalók érdekeltté válnak az AI fejlődésében.

A K+F projektünk során elkészülő prototípussal 5 különálló use case-re tervezzük demonstrálni az SDT módszertan hatékonyságát, amelyet vizsgálati dokumentációban publikálunk. Négy külön országból (Magyarország, Németország, Dél-Afrika, Vietnam) egy-egy szervezettel állapodtunk meg a tervezett platformra épülő pilot projektekre.