PRVA OBJAVA:

S provedbom projekta se započelo 1.8.2020. godine.  U početnom periodu projekta, definirani su  ciljevi projekta, oformljen je projektni tim i dogovoren je radni plan koji se sastoji od sljedećih aktivnosti:

1. Razrada, ispitivanje i testiranje potrebne tehnologije; definiranje metoda; sužavanje mogućih opsega metoda,
2. Analiza inicijalno dostavljenih podataka od strane davatelja podataka; pilot testiranje na definiranim tehnologijama
3. Definiranje liste značajki; definiranje stupnjeva važnosti značajki
4. Radionice s davateljem podataka; analize ciljeva i značajki u kontekstu poslovanja i realnih scenarija do sada primijećenih u praksi
5. Klasifikacija važnosti čega pojedinih značajki, usporedba s iskustvima u realnom poslovanju
6. Prioritizacija značajki i ciljeva, stupnjevanje značajki
7. Razrada višestrukih izvora podataka, iznalaženje korelacija u nestrukturiranim podacima

Projektni tim sastoji se od zaposlenika In Rebus d.o.o., vanjskih konzultanata, kao i istraživača i suradnika s Fakulteta elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu. Pri oformljivanju tima, posebna se briga vodila o nalaženju najboljeg stručnog kadra, ali i osiguravanja prijenosa znanja iz različitih resora čime se stvara dugotrajna vrijednost i integracija, tako da vjerujemo da ovaj projekt predstavlja vrijedan primjer javno-privatnog partnerstva. Posebna briga se vodila da se tim oformi na taj način da kompetencije stečene ovim projektom ostanu trajna nematerijalna vrijednost izvođača, kao osnova za buduće slične komercijalne projekte.

Radni plan koji je dogovoren prati standardnu metodologiju u implementaciji umjetne inteligencije, pri čemu su definirana tri glavna miljokaza, koji se dijele na zadatke. Radi pospješivanja prijenosa znanja, na nijednom zadatku nije postavljenja jedna osoba, već se posebna briga vodila da se upare stariji i mlađi kadrovi, kako bi se osigurali optimalni uvjeti za brzi prijenos kompetencija i osnova za kasniju specijalizaciju.

Miljokaz:

Izrada pogleda nad bazom podataka

Izrada pogleda (view) u bazi podataka podrazumijeva transformaciju svih podataka i njihovo filtriranje kako bi se osiguralo da se nad njima mogu pokrenuti algoritmi strojnog učenja. Predradnja za izradu pogleda, koja je završena, je izrada liste značajki u kojoj su sudjelovali vanjski konzultanti, ali i stručnjaci iz hrvatskih tvrtki koji su pomogli značajno dajući svoj stručni pogled i svoje iskustvo. Iz gotove liste značajki se izrađuje pogled na bazi podataka, što predstavlja prvi miljokaz. Do sada je ostvaren prvi miljkoaz. 

(2) Izrada prediktivnih modela temeljem pogleda

Ovaj miljokaz pretpostavlja izradu prediktivnih modela. Osnovna struktura ovog koraka je sljedeća: sporedni prediktivni modeli dopunjavaju pogled sa svojim predikcijama koji onda glavni model koristi kao ulaz. Glavni model treba predvidjeti iznos druge ponude kao i postotak vjerojatnosti s kojom će ga klijent prihvatiti. Sporedni modeli rade predikcije nekih dodatnih ciljeva u domeni detekcije anomalija i odudaranja od pravilnosti u podacima te se mogu koristiti zasebno, ali također se koriste da doprinose glavnom modelu.

(3) Implementacija

Zadnji miljkoaz koji tvori gotov projekt je implementacija sustava kod korisnika. Konačni oblik implementacije će biti odlučen od strane klijenta, te će biti izvršen prema dostavljenoj specifikaciji.

DRUGA OBJAVA:

Od početka projekta prošlo je godinu i deset mjeseci.

Izvršena je druga faza projekta te je pristupljeno izradi prvih prediktivnih modela za implementaciju sustava umjetne inteligencije kod klijenta. Napravljen je niz modela koji su evaluairani, kao što je i planirano.

U narednom periodu su predviđena tri miljokaza:

(1) potpuna verifikacija viewa

(2) optimizacija modela

(3) izrada clusteringa

TREĆA OBJAVA:

Projekt Razvoj modela za analizu podataka iz nestrukturiranih izvora informacija s ciljem povećanja kibernetičke sigurnosti u složenim poslovnim sustavima društva In Rebus d.o.o. koji je sufinanciran sredstvima iz EU fondova je nakon tri godine uspješno priveden kraju.

Izrađen je potpuno novi softverski model koji predstavlja novi koncept za prijavitelja i partnera, a koji istovremeno, obzirom da nije konačni proizvod nego model, može biti ugrađen u druge proizvode i sustave i ima vrlo široku primjenu.

Upotrebom umjetne inteligencije za analizu iz nestrukturiranih izvora informacija, projekt će dati ključne pokazatelje rizika te omogućiti korisnicima učinkovitu kibernetičku zaštitu. Rezultat ovog projekta predstavlja novi iskorak u području istraživanja i razvoja s obzirom da su se, u suradnji s akademskom zajednicom, osmislile nove metode statističkih analiza podataka, ali i razvoj potpuno novog proizvoda koji će biti rezultat primjene novih znanja iz područja kibernetičke sigurnosti i ANP-a.