Valsts pētījumu programmas "Kiberfizikālās sistēmas, ontoloģijas un biofotonika drošai&viedai pilsētai un sabiedrībai (SOPHIS)"
Projekts Nr.2 „Uz ontoloģijām balstītas tīmekļa videi pielāgotas zināšanu inženierijas tehnoloģijas”
LU MII VPP SOPHIS Projektu Nr.2 realizē kopā ar LU DF (Latvijas Universitātes Datorikas fakultāti) un RTU DITF (Rīgas Tehniskās Universitātes Datorzinātnes un informācijas tehnoloģiju fakultāti).
LU MII ir matemātikas un informātikas zinātniskais centrs, kura galvenie pētniecības virzieni ir uz ontoloģijām balstītu sarežģītu sistēmu projektēšanas metodes un rīki (virziena vadītāji LZA īstenais loceklis, Dr.habil.sc.comp., profesors Jānis Bārzdiņš un LZA korespondētājloceklis, Dr.habil.sc.comp., profesors Audris Kalniņš), kā arī semantiskā Latvija, kura ietvaros tiek izstrādātas uz ontoloģijām balstītas dabīgās valodas un semantiskā tīmekļa tehnoloģijas (virziena vadītājs LZA korespondētājloceklis, Dr.sc.comp., profesors Guntis Bārzdiņš). Uz LU MII veikto pētījumu pamata pēdējos gados ir izstrādāti (vai tiek izstrādāti) 14 promocijas darbi. LU MII ciešā sadarbībā ar LU DF nodrošina arī jaunāko zinātnisko pētījumu iekļaušanu ar datorzinātnēm saistītajās augstākās izglītības programmās.SOPHIS ietvaros LU MII uzdevumos uz ontoloģijām un tīmekļa tehnoloģijām balstītu vaicājumu valodu izstrāde un realizācija, tīmeklī balstītu modelēšanas tehnoloģiju izstrāde, FrameNet mikrorelāciju ontoloģiskās semantikas teorētiskās bāzes izstrāde, tīmeklī balstītu saistītu datu izpēte un tālāka attīstība, minēto metožu un tehnoloģiju aprobācija un publicitātes nodrošināšana gan Latvijas, gan starptautiskā līmenī. Papildus tam LU MII ir atbildīgs par 2.projekta (akadēmiķis J.Bārzdiņš) vadīšanu.
LU DF (2013.gada starptautiskā vērtējumā saņēma „4”) pētījumu pamatvirzieni ir:
· kvantu skaitļošana - tiek meklēti principiāli jauni skaitļošanas algoritmi un pieejas, kādas parādīsies pēc kvantu skaitļotāju izgatavošanas;
· programminženierijas jaunas metodes – tiek pētīta modeļu bāzēta pieeja informācijas sistēmu izstrādei un programmatūras testēšanai;
· Datoru inženierija – tiek veidoti bezvadu sensoru tīkli un pētīti to pielietojumi tautsaimniecībā.
SOPHIS ietvaros LU DF izstrādās jaunas liela apjoma datu analīzes un vizualizācijas metodes, kas balstītas uz modeļiem un nozares ontoloģijām, kā arī veiks pētījumus informācijas sistēmu drošības līmeņa paaugstināšanai, izmantojot procesu izpildes laika notikumu analīzi.
RTU DITF ir viena no Latvijas vadošajām iestādēm datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas speciālistu sagatavošanas jomā, kuras zinātniskie pētījumi ir cieši saistīti ar mācību procesā realizētajām studiju programmām. Ar SOPHIS saistītais galvenais zinātniskās darbības virziens (virziena vadītājs LZA īstenais loceklis, Dr.habil.hc.ing., profesors Jānis Grundspeņķis) ir dažādu zināšanu atspoguļošanas metožu un zināšanu struktūru savstarpējo transformāciju, ko izmanto sarežģītu heterogēnu sistēmu modelēšanai, izstrāde, kā arī iegūto modeļu automatizēta analīze. Otrs nozīmīgs zinātniskais virziens (vadītājs LZA korespondētājloceklis, Dr.habil.sc.ing., profesors Leonids Novickis) ir modernu tīmekļa tehnoloģiju risinājumi dažādās tautsaimniecības nozarēs (piemēram, apdrošināšanā, loģistikā). Apvienojot šos pētījumu virzienus, RTU DITF veiks uzdevumus, kas ir saistīti ar zināšanu inženierijas un semantiskā tīmekļa tehnoloģiju izpēti un izstrādi, kas paredzētas zināšanu formalizācijai, vairākkārtīgai izmantošanai un koplietošanai.
Lai sasniegtu programmas mērķi, t.i., attīstītu zinātnisko kompetenci nākamās paaudzes IKT sistēmu jomā, projektā tiks īstenoti pasākumi pētniecības, tehnoloģiju pārneses un aprobācijas, izglītības, publicitātes un ilgtermiņa tehnoloģiskās prognozēšanas jomās. Atbilstoši minētajām jomām ir plānotas sekojošas projekta aktivitātes un to apakšaktivitātes:
A1 Pētniecība
A1.1 Uz ontoloģijām balstītu datu apstrādes drošības un pieejamības modelēšanas metožu izstrāde
A1.2 Uz ontoloģijām un tīmekļa tehnoloģijām balstītu vaicājumu valodu izstrāde un realizācija
A1.3 Tīmeklī balstītu modelēšanas tehnoloģiju izstrāde
A1.4 FrameNet mikro-relāciju ontoloģiskās semantikas teorētiskās bāzes izstrāde
A1.5 Tīmeklī balstītu saistītu datu izpēte un tālāka attīstība
A1.6 Automatizētu sistēmas struktūras modeļu analīzes metožu un algoritmu izstrāde un implementēšana I4S
A1.7 Zināšanu struktūru apvienošanas un dalīšanas metožu, kā arī modeļu transformācijas un modeļu sintakses, semantikas un struktūras analīzes metožu izstrāde
A1.8 Modeļu, procesu, uzņēmuma arhitektūru un zināšanu strukturālās savietojamības kontroles pieeju un metožu izstrāde
A1.9 Semantiskā tīmekļa servisu integrēšanas ietvara un metodoloģijas izstrāde
A1.10 Liela apjoma NoSQL datu bāzu pārlūkošanas un vizualizācijas tehnoloģijas izstrāde
A1.11 Biznesa procesu izpildes laika drošības modeļu izstrāde un pārbaude
A2 Tehnoloģiju pārnese un aprobācija
A2.1 Aktivitātē A1.2 izstrādātās tehnoloģijas aprobācija
A2.2 Aktivitātes A1.3 ietvaros izstrādātās datu ontoloģiju būves metodes aprobācija
A2.3 Aktivitātē A1.4 izstrādātās FrameNet mikrorelāciju ontoloģiskās semantikas formalizācijas metodes aprobācija
A2.4 I4S 2.0 rīka aprobācija
A2.5 Aktivitātē A1.7 izstrādāto metožu zināšanu struktūru apvienošanai un dalīšanai un zināšanu struktūru modeļu transformācijai aprobācija
A2.6 Aktivitātē A1.9 izstrādātā semantiskā tīmekļa servisu integrēšanas ietvara aprobācija
A2.7 NoSQL datu bāzu pārlūkošanas un vizualizācijas tehnoloģijas aprobācija
A2.8 Biznesa procesu izpildes laika drošības modeļu aprobācija
A3 Ieguldījums izglītībā
A3.1 Promocijas darbu izstrāde
A3.2 Maģistra darbu izstrāde
A4 Rezultātu publicitāte un ilgtermiņa tehnoloģiskā prognozēšana
A4.1 Nozares speciālistu informēšana
A4.2 Starptautiskās zinātniskās sabiedrības informēšana
A4.3 Latvijas sabiedrības informēšana
A4.4 Latvijas zinātniskās sabiedrības informēšana
A4.5 Virziena tehnoloģiskās attīstības prognozēšana
A1. Pētniecība.
Īstenotie pasākumi pētniecības jomā risinās konkrētos projekta uzdevumus, kā arī veiks ieguldījumu programmu kopējo (horizontālo) uzdevumu risināšanā. Pētījumi veicinās starpdisciplināru sadarbību starp vairāku prioritāro virzienu (VIEDĀS TEHNOLOĢIJAS, SABIEDRĪBAS VESELĪBA, LETONIKA, VALSTS UN SABIEDRĪBAS ILGTSPĒJĪGA ATTĪSTĪBA) zinātnieku grupām nozīmīgu sabiedrības problēmu risināšanai. Pētījumu rezultāti kalpos par pamatu zinātnisko grupu iesaistei starptautiskos pētniecības un sadarbības projektu konsorcijos, tajā skaitā Eiropas kopīgo pētījumu centru un Apvārsnis 2020 projektos.
Mūsdienās IT tehnoloģijas dažādās nozarēs ļāvušas uzkrāt datus par konkrētas nozares darbību lielā apjomā. Tas ir radījis grūtības izmantot uzkrātos datus tā apjoma, sarežģītības un sadrumstalotības dēļ. Minēto grūtību risinājums ir izstrādāt uz metamodeļiem un ontoloģijām balstītas tīmekļa videi pielāgotas modelēšanas tehnoloģijas un rīkus nozares uzkrāto zināšanu gala lietotājam viegli saprotamu, tomēr pietiekoši formālu aprakstu, ontoloģiju, veidošanai - grafiskā un dabīgās valodas veidā. Formālie zināšanu apraksti tieši ontoloģiju formā kalpotu arī par pamatu gala lietotājam viegli veidojamu un saprotamu vaicājumu uzdošanai un iegūto atbilžu attēlošanai, kas veicinātu uzkrāto zināšanu vairākkārtīgu izmantošanu un koplietošanu. Pētījumi granulāro ontoloģiju jomā ļauj cerēt, ka šāds risinājums nodrošinās arī atbilstošu ātrdarbību, kam ir būtiska nozīme tieši tīmekļa vidē.
Uzkrāto datu pieejamība aktualizē citu problēmu – datu apstrādes drošības nodrošināšanu, t.i., konkrētajam lietotājam ir jānodrošina piekļuve tikai tiem datiem, uz kuriem viņam ir tiesības. Piemēram, e-medicīnas jomā katra pacienta klīniskā procesa vēsture ir konfidenciāla informācija, kas ierobežo datu izmantošanas iespējas. Datu apstrādes drošības problēmas risinājums ir izstrādāt uz ontoloģijām balstītu zināšanu pieejas tiesību modelēšanas tehnoloģiju. Savukārt, lai nodrošinātu ātrāku un precīzāku savstarpēji saistīto, bet fiziski nodalīto datu pieejamību, ir jāattīsta arī uz ontoloģijām balstītu saistīto datu tehnoloģijas e-pārvaldes un e-medicīnas lietojumiem.
Dabīgajā valodā uzkrāto datu saprašanai tiek lietotas semantiskā tīmekļa un datorlingvistikas metodes, kā, piemēram, FrameNet situāciju formalizācija kopā ar CDC (Cross Document Corefference) pieeju. Šī metode ļauj ieviest mikro-relāciju jēdzienu, tekstā ļaujot modelēt arī anaforiskas references un laika dimensiju (t.i., diskursa struktūru). Tā kā pamatinformācija par faktiem tiek attēlota ontoloģiju formā, tad ir iespējams lietot automātiskos secinātājus (reasoners) un citas ontoloģiju apstrādes iespējas, tādejādi veicinot latviešu valodas pilnvērtīgu funkcionēšanu mūsdienu tehnoloģiskajā vidē.
Pielietojot piedāvātos risinājumus, pirmkārt, kļūtu skaidrs kādi dati un kam konkrētajā nozarē ir vispār pieejami (izteikta problēma valsts pārvaldes institūcijās). Otrkārt, tīmekļa videi pielāgotie risinājumi ļautu vieglāk apmainīties ar nepieciešamajiem datiem, mazinot datu avotu sadrumstalotības radītās sekas un nodrošinot datu drošību. Treškārt, izstrādātās tehnoloģijas atbalstītu konkrētās nozares atbildīgos lēmumu pieņemšanas procesā, ļaujot dinamiski iegūt atbildes uz aktuālajiem jautājumiem (piemēram, medicīnas nozarē slimnīcu vadītājus un arī ārstus). Jāpiebilst, ka 2013. gada nogalē Ministru Kabinets ir atbalstījis Informācijas sabiedrības attīstības pamatnostādnes 2014. – 2020. gadam, kuru mērķis ir nodrošināt iespēju ikvienam izmantot IKT sniegtās iespējas un veidot uz zināšanām balstītu ekonomiku, sniedzot ieguldījumu publiskās pārvaldes efektivitātes un valsts konkurētspējas, ekonomiskās izaugsmes paaugstināšanā. Kā divi no septiņiem rīcības virzieniem ir noteikti Moderna un efektīva publiskā pārvalde un IKT pētniecība un inovācija (skat. MK rīkojumu Nr. 468 [1]).
Semantiskā tīmekļa tehnoloģijas ir daudzsološs nākamās paaudzes heterogēnu sistēmu izstrādes un analīzes pamats, kas prasa ne tikai iegūt no dažādiem avotiem zināšanas, bet arī modelēt un analizēt to struktūru, kā arī realizēt secināšanas mehānismus, lai sistēmas varētu adaptēties strauji mainīgā vidē. Projekta pieteicēju pieredze un saistīto pētījumu analīze liecina, ka galvenās grūtības zināšanu modelēšanā, lai tās varētu koplietot un vairākkārtīgi izmantot, ir saistītas ar semantiskā tīmekļa struktūru (tādu kā problēmsfēras specifisku ontoloģiju izstrādi un uzturēšanu un zināšanu (kognitīvās) struktūras modeļu apstrādi). Minēto problēmu risināšana ir uzsākta, izstrādājot intelektuālo struktūrmodelēšanas sistēmu I4S, kas nodrošina zināšanu par sistēmu dažādu aspektu modelēšanu un analīzi. Tomēr, lai iegūtās zināšanas būtu pilnvērtīgāk izmantojamas, ir jāpaplašina zināšanu struktūras modeļu automatizēta analīze. Projektā paredzēts izstrādāt jaunas metodes un algoritmus šādu uzdevumu risināšanai: elementu nozīmības novērtēšanai, loģisko operatoru atspoguļošanai un secināšanas likumu interpretēšanai, lai veiktu zināšanu par sarežģītu heterogēnu sistēmu struktūru analīzi. Pielietojot piedāvātās metodes un algoritmus, pieaugtu izpratne un zināšanu apjoms par sarežģītu heterogēnu sistēmu funkcionalitāti un uzvedību gan esošajās, gan projektējamās sistēmās.
Projekta partneru sadarbības loma lokālā (vienas organizācijas ietvaros) un globālā (ģeogrāfiski attālinātiem projekta partneriem) mērogā strauji pieaug. Ir konstatēts, ka jebkura projekta sekmīgai norisei ir nepieciešama zināšanu koplietošana, dalīšanās ar zināšanām un to vairākkārtēja izmantošana. Zināšanu struktūras ir viens no svarīgākajiem elementiem e-studiju sistēmu izstrādē, ietverot gan kursu saturu sastādīšanu, gan mācību ceļu veidošanu, gan zināšanu automatizētu vērtēšanu. Laika gaitā ir uzkrāts liels skaits izstrādāto zināšanu struktūru, tajā skaitā ontoloģijas un konceptu kartes, kas turklāt ar dažādu granularitātes un atšķirīgu formalizācijas pakāpi pārklāj dažādas problēmsfēras. Ir nepieciešami risinājumi, lai, apvienojot vairākas zināšanu struktūras, iegūtu sākotnējo zināšanu struktūru. Tomēr ir acīmredzams, ka apvienošanas rezultātā visdrīzāk tiks iegūta struktūra, no kuras ir jāatdala kāda specifiska daļa, kas atbildīs konkrētajam uzdevumam, lai tālākā zināšanu apstrādē risinātu vizualizācijas problēmas lietojumu jomas ierobežoto resursu dēļ. Lai risinātu šo problēmu, ir nepieciešams izstrādāt zināšanu struktūru modeļu transformācijas metodes modeļu savietošanai, kā arī metodes modeļu sintakses, semantikas un struktūras analīzei, lai noteiktu modeļu pārklāšanās un savietojamības pakāpi, un, visbeidzot, ir nepieciešamas metodes specifisko modeļu atdalīšanai.
Zināšanu struktūru analīze ieņem aizvien redzamāku vietu arī organizāciju kontekstā, kurām ir ātri jāreaģē uz ārējās vides izmaiņām, kas, savukārt, prasa regulāri ieviest jaunus biznesa un IT risinājumus. Taču rezultātā rodas blakusefekts, jo šo risinājumu ietekmi uz pārējiem IT risinājumiem un organizācijas procesiem, uzņēmuma arhitektūru un zināšanām ir ļoti grūti vai vispār neiespējami identificēt un izvērtēt. Sistēmu teorijā sakņoti metamodeļi un ontoloģijas (piemēram, Bīra Dzīvotspējīgo sistēmu modelis un Bunges ontoloģija) potenciāli varētu kalpot par pamatu tādas modelēšanas pieejas izstrādei, kas nodrošina jaunu risinājumu savietojamības analīzi gan organizācijas procesu, gan uzņēmuma arhitektūras, gan zināšanu līmenī. Rezultātā būtu iespējams definēt tādas izmaiņu pārvaldības metodes, kas ļautu nodrošināt pastāvīgu sistēmu strukturālās kvalitātes un savstarpējās savietojamības kontroli, kas ļautu izsargāties no nevēlamiem izmaiņu blakusefektiem, laicīgi konstatējot to iespējamību, kā arī nodrošināt izmaiņām atbilstošu zināšanu plūsmu.
Viens no minēto problēmu risinājumiem varētu balstīties tīmekļa servisu izstrādes pieejā, tādēļ projektā ir paredzēts izstrādāt metodoloģiju un ietvara demonstrācijas prototipu semantiskā tīmekļa servisu integrēšanai tradicionālajos tīmekļa lietojumu portālos izmantošanai dažādās problēmsfērās, piemēram, e-loģistikā.
Daudzu gadu pieredze informācijas sistēmu izstrādē un lietošanā ir parādījusi virkni problēmu, kuras gaida savu risinājumu. Kā pirmā no tām jāmin IT un nozaru speciālistu komunikācija, kad nozares speciālisti nespēj sev saprotamā valodā formulēt prasības veidojamai informācijas sistēmai ar tādu precizitāti, kāda ir nepieciešama programmu izstrādei. Tā rezultātā daudzas informācijas sistēmas nevar tikt ieviestas praktiskā lietošanā bez nopietnām korekcijām, kas savukārt prasa laika un finanšu resursus. Risinājums tiek meklēts biznesa procesu modelēšanā, lietojot nozares specifiskas modelēšanas valodas un rīkus. Pateicoties iepriekšējos gados LU MII izstrādātai modelēšanas rīku būves platformai, ir atrisināta modelēšanas valodu definēšanas un to atbalsta rīku izveides problēma. Turpmāk sagaidāma modeļu bāzētas informācijas sistēmu izstrādes pieejas daudz plašāka pielietošana. Pētniekiem savukārt ir jāpiedāvā jauni progresīvi modeļu lietojumi, kas sekmētu informācijas sistēmu izstrādes paātrināšanu un kvalitātes uzlabošanu.
LU DF piedāvā veikt pētījumus divos virzienos. Pirmkārt, tiks attīstītas metodes liela apjoma datu pieejamībai, kas balstītas uz modeļiem un nozares ontoloģijām, piedāvājot jaunas tīmekļa videi piemērotas datu atlasīšanas un vizualizācijas metodes datortehnikas straujas attīstības un iespēju paplašināšanās situācijā. Īpaša uzmanība tiks veltīta NoSQL tipa datu bāzu iespēju izpētei un sagaidāmai to pielietošanas sfēru paplašināšanai, aizstājot tradicionālo SQL tipa datu bāzu lietojumus.
Otrs pētījumu virziens tiks veltīts informācijas sistēmu drošības līmeņa paaugstināšanai, kas balstīta uz biznesa procesu modeļu pielietošanu programmas izpildes laika notikumu analīzē. Tradicionālie drošības pasākumi parasti tiek īstenoti informācijas sistēmas izstrādes laikā un pārbaudīti ar drošības testēšanas palīdzību. Kā rāda prakse šī pieeja nav spējusi atrisināt drošības problēmas informācijas sistēmās, ieskaitot pieeju sensitīviem medicīnas datiem.
Pētījuma rezultāti ar publikāciju palīdzību tiks padarīti vispārpieejami un pārbaudīti ar eksperimentālām izstrādnēm.
Pētniecības rezultāti – oriģināli recenzēti raksti un konferenču raksti - tiks publicēti Web of Science vai SCOPUS datubāzēs iekļautajos izdevumos.
A2. Pētniecības tehnoloģiju pārnese un aprobācija.
Medicīnas iestādes un NVD uzkrāj lielus datu apjomus, bet šiem dienestiem ir grūtības tos pārvaldīt – saprast, reaģēt uz vaicājumiem pietiekoši ātri. To paredzēts risināt, izmantojot ontoloģijās balstītus datu konceptuālos modeļus un vaicājumu valodas, kas balstās uz šiem modeļiem. Starp LUMII un NVD 2013. gada 12. martā noslēgts sadarbības līgums (LUMII reģistrācijas Nr.3-27-08-2013, NVD reģistrācijas Nr. 6-2805-2013). FrameNet situāciju formalizācija izrādījusies praktiski noderīga LETA teksta arhīvu automātiskā semantiskā analīzē un automātiskā informācijas apkopošanā par fiziskām un juridiskām personām. Uz šo zinātnisko izstrāžu pamata LUMII jau tagad ir noslēgts līgums „Teksta automātiskās datorlingvistikas analīzes pētījums jauna informācijas arhīva produkta izstrādē“ ar partneriem SIA „LETA" un SIA „IT kompetences centrs“, Nr.2.7 L-KC-11-0003. LUMII ir uzsākusi arī sadarbību ar VSIA Bērnu klīniskās universitātes slimnīca . Pētījuma rezultāti tiks aprobēti minētajās iestādēs un uzņēmumos, kā arī tiks veikti līgumdarbi, kuros tiks pielietotas izstrādātās tehnoloģijas un rīki (skat. atbalsta vēstules).
A/S Datorzinību centrs izstrādā jaunus e-mācību kursus, kas ir laikietilpīgs process, kas prasa ievērojamus resursus. Šo problēmu iespējams risināt, ātrāk un efektīvāk izmantojot jau esošos mācību kursu plānus, kā arī automatizēti veidojot uzdevumus un novērtējot studentu zināšanas. Pētījuma ietvaros plānotās zināšanu struktūru apvienošanas un atdalīšanas metodes paredzētas mācību kursu satura un mācību plānu ģenerēšanai. Savukārt, lietojot zināšanu struktūras (ontoloģijas), būs iespējams automatizēt uzdevumu izstrādi un studentu zināšanu vērtēšanu. No A/S Datorzinību centra un IT kompetenču centra pasūtītā pētījuma „Pētījums nr. 2.2 (Viedu daudzvalodu e-mācību materiālu veidošanas metožu un algoritmu izstrāde)” rezultātiem par ontoloģiju un metadatu lietojumiem mācību materiālu anotēšanai un daudzvalodu ontoloģiju izmantošanu mācību kursu izstrādē izriet nepieciešamība izstrādāt augstākminētās zināšanu struktūru (ontoloģiju) apvienošanas un atdalīšanas metodes, kuras ir plānots aprobēt A/S Datorzinību centrs (skat. atbalsta vēstuli). Starp DITF un Komerccentra Dati grupu 2012.gadā tika noslēgts līgums par projekta Nr. 5/7-2012 izstrādi. Sadarbību ir paredzēts turpināt, izstrādājot metodi, kas ļauj sistemātiski, pamatojoties uz metamodeļiem, organizēt un izplatīt informāciju par normatīviem dokumentiem strukturizētu zināšanu formā, tādējādi atvieglojot normatīvo aspektu iestrādi organizācijas biznesa procesos un uzņēmuma arhitektūrās (skat. atbalsta vēstuli). 2014.gadā DITF ir izstrādājis projektu ”Struktūrmodelēšanā sakņota programmatūras rīka prototipa izstrāde industriālās kontroles sistēmu analīzei” ar ICD Software AS (Norvēģija) līdzfinansējumu, kurā ir paplašināta intelektuālās sistēmas I4S funkcionalitāte. Pamatojoties uz šīm zinātniskajām iestrādēm, ir secināts, ka I4S un tajā implementētās zināšanu struktūras var tikt izmantotas industriālu kontroles sistēmu analīzei. Turpmāko pētījumu rezultāti par sarežģītu heterogēnu sistēmu funkcionālo stāvokli, ar to saistītajiem riskiem un iespējamo defektu izraisīto seku prognozēšanu tiks aprobēti konkrētās industriālās kontroles sistēmās (skat. atbalsta vēstuli). Pētījumu rezultāti par Web risinājumiem loģistikas portāla attīstībā tiks aprobēti Igaunijas intermodālu transporta kompanijā LOGITRANS Consult Ltd. (skat. atbalsta vēstuli), ar kuru RTU komandai ir ilgtermiņa sadarbības pieredze vairākos EK projektos (BALTPORTS-IT, 2001-2003; eLOGMAR-M, 2004-2007; eINTERASIA, 2013-2015).
LU DF pētnieki, kuri tiks iesaistīti projektā, daudzus gadus ir darbojušies par zinātniskajiem konsultantiem IT uzņēmumos. Tādējādi labi pārzina tautsaimniecības prasības un spēj tās formulēt zinātnieku kolektīviem. Zinātnieku piedāvātie risinājumi savukārt var tikt eksperimentāli pārbaudīti ražošanas apstākļos. Kā viens no šādiem projektiem jāmin sadarbība ar Valsts sociālās apdrošināšanas aģentūru, kuras biznesa procesu modelēšanas valodas ProMod un tās atbalsta rīka izstrādē sadarbojās LU DF, LU MII un VSAA speciālisti. Šī pieredze tiks turpināta un paplašināta dotā pētījuma ietvaros.
Kā pirmais pētījumu rezultātu un tehnoloģiju pārneses sadarbības projekts NoSQL tipa datu bāzēm jāmin sadarbība ar SIA „ClusterPoints”, kura ir ieinteresēta atrisināt lielu datu bāzu satura atlases un vizualizācijas problēmas (skat. atbalsta vēstuli). Otrs pētījumu rezultātu un tehnoloģiju pārneses projekts ir sadarbība ar tām organizācijām (piemēram, VSAA, LIAA VIAA un citas), kuras ir jau izstrādājušas savu biznesa procesu modeļus. Tagad ir iespējams, izmantojot šos modeļus, veidot drošības incidentu analīzes risinājumus, kas ļaus paaugstināt informācijas sistēmu drošības līmeni.
Rezumējot, pētījuma rezultāti tiks aprobēti minētajos uzņēmumos, kā arī tiks veikti līgumdarbi, pielietojot izstrādātās metodes, algoritmus, tehnoloģijas un rīkus. Uzskaitītie pasākumi atbilst Viedās specializācijas stratēģijas 4.prioritātei Modernas un mūsdienu prasībām atbilstošas IKT sistēmas attīstība privātajā un valsts sektorā [2], kuru rezultātā tiks sekmēta valsts ekonomiskā izaugsme.
A3. Izglītība.
Ar iepriekšējās VPP programmas daļēju atbalstu LU DF un RTU DITF tika izstrādāti 89 bakalaura, 62 maģistra un 12 promocijas darbi. Arī turpmāk LU DF un RTU DITF turpinās aktīvu darbu izglītības jomā, sagatavojot IKT nozares partneru vajadzībām atbilstošus speciālistus un izmantojot pētījumu rezultātus mācību procesā, tādejādi attīstot modernu un nākotnes darba tirgus prasībām atbilstošu izglītības sistēmu, kas veicina tautsaimniecības transformāciju un Viedās specializācijas stratēģijas prioritāšu īstenošanai nepieciešamo kompetenču, uzņēmējspējas un radošuma attīstību visos izglītības līmeņos [2].
Promocijas un maģistra darbu, kuru tematika ir saistīta ar projekta tematiku, izstrāde notiks gan LU DF, gan RTU DITF. Šobrīd turpinās darbs pie sekojošu promocijas un maģistra darbu izstrādes, kuru autori ir ietverti projekta komandā:
1. M.Strautmane (RTU DITF). „Konceptu karšu salīdzināšanas un novērtēšanas algoritmu izpēte un realizācija” (promocijas darbs, vad. profesors J.Grundspeņķis).
2. A. Lesovskis (RTU DITF). „Uz semantiskā tīmekļa tehnoloģijām balstītā e-apmācības sistēmu izstrāde” (promocijas darbs, vad. profesors L.Novickis).
3. S.Petroviča (RTU DITF). „Pedagoģiskā moduļa realizācija emocionāli intelektuālā mācību sistēmā” (promocijas darbs, vad. asoc. profesore A.Anohina-Naumeca).
4. L.Penicina (RTU DITF). „Biznesa procesu projektēšanas zināšanu servisa modeļa izstrāde” (promocijas darbs, vad. profesore M.Kirikova).
5. A.Gaidukovs (RTU DITF). „Laika dimensija biznesa procesu modelēšanā” (maģistra darbs, vad. profesore M.Kirikova).
6. O.Ozols (LU DF). „Iegulto sistēmu testēšanas metodes un kritēriji” (promocijas darbs, vad. profesors J.Bičevskis).
7. R.Bundulis (LU DF). „Informācijas prezentācija uz lielizmēra monitoriem ar papildus sensoru palīdzību” (promocijas darbs, vad. profesors G.Arnicāns).
8. O.Krasts (LU DF). „Nozares specifiska modelēšanas valoda vērtspapīru norēķiniem” (promocijas darbs, vad. profesors J.Bičevskis).
9. I.Odītis (LU DF) „Automatizēta sistēmu darbības kontrole” (promocijas darbs, vad. profesors J.Bičevskis).
10. S.Rikačovs (LU DF) „Bāzes transformāciju valoda, tās realizācija un lietojumi” (promocijas darbs, vad. profesors J.Bārzdiņš).
11. A.Sproģis (LU DF) „Domēnspecifisku rīku konfigurācijas valoda un tās realizācija” (promocijas darbs, vad. profesors J.Bārzdiņš).
12. D.Goško (LU DF) „Attēlu sērijas analīze semantiskās informācijas izgūšanai” (promocijas darbs, vad. profesors G.Bārzdiņš).
13. P.Paikens (LU DF) „Semantiskās informācijas ieguve no dabiskās valodas avotiem” (promocijas darbs, vad. profesors G.Bārzdiņš).
Projekta rezultātu izmantošana studiju kursos ir plānota gan LU DF, gan arī RTU DITF studiju programmās. Tā, piemēram, LU DF maģistrantūras kursos „Zināšanu inženierija” un „Sistēmu modelēšana”, kā arī RTU DITF maģistrantūras kursos „Zināšanu vadība” un „Zināšanu vadības sistēmas” tiks izmantotas projekta rezultātā tapušās zināšanu inženierijas tehnoloģijas un rīki.
A4. Publicitāte un ilgtermiņa tehnoloģiskā prognozēšana.
Projekta rezultātu izplatīšanai starptautiskajā zinātniskajā sabiedrībā tiks organizētas vairākas starptautiskas konferences:
- 2016. gadā tiks rīkota starptautiska konference DB&IS 2016: The 12th International Baltic Conference on Databases and Information Systems;
- 2015., 2016. un 2017. gados tiks organizēti starptautiski semināri INTEL-EDU: International Workshop on Intelligent Educational Systems and Technology-enhanced Learning.
Projekta rezultātu izplatīšanai nozares speciālistu vidū reizi pusgadā tiks rīkoti publiski semināri, kuros tiks demonstrētas pētījuma rezultātā izstrādātās tehnoloģijas un rīki. Tāpat projekta rezultāti tiks prezentēti arī LU un RTU ikgadējās zinātniskajās konferencēs, tādejādi informējot Latvijas zinātnisko sabiedrību par projekta rezultātiem.
Virziena tehnoloģiskās attīstības prognozēšana tiks balstīta gan uz šī projekta rezultātiem, gan uz zināšanu inženierijas virziena attīstības vispārējām tendencēm Eiropā un pasaulē. Izstrādājamo prognožu apspriešana tiks veikta SOPHIS organizētajos semināros, iesaistot kā tautsaimniecības nozares pārstāvjus, tā arī Latvijas un starptautisko zinātnisko sabiedrību.
[1] Par Informācijas sabiedrības attīstības pamatnostādnēm 2014.-2020.gadam. Ministru kabineta rīkojums Nr.468.
http://likumi.lv/doc.php?id=260931
[2] Informatīvais ziņojums "Par Viedās specializācijas stratēģijas izstrādi". Izglītības un zinātnes ministrija.
http://mk.gov.lv/lv/mk/tap/?pid=40291636&mode=mk&date=2013-12-17