European Data Incubator (EDI), Avrupa Birliği tarafından ortaklaşa finanse edilen bir İnovasyon Eylem projesidir. Proje, 779790 sayılı Hibe Anlaşması kapsamında Avrupa Birliği Horizon 2020 Araştırma ve İnovasyon programından finansman sağladı. Ayrıca, EDI, Big Data Value PPP‘nin bir parçasıdır.
EDI’nin temel amacı, Büyük Veri açık kaynak araçlarını kullanan girişimlerin desteklenmesi sayesinde, ülkeler ve sektörler arasında Büyük Veri teknolojisini ve bilgisini güçlendirmektir.
Bu program kapsamında içlerinde Migros’un da olduğu şirketler, 14 adet problem ve bu problemler üzerinde çalışmak isteyen girişimler için örnek veri setlerinin olduğu bir problem ve veri kataloğu oluşturdular. Girişimler programın web sayfasından Açık Çağrılar‘a bakarak üzerinde çalışmak istediği çağrıyı belirleyebilir ve 27 Haziran tarihine kadar çağrıdaki problemi nasıl çözeceklerini anlatan bir öneri sunabilir. Kazanan öneriler aşamalı olarak 100.000 Avro’ya kadar desteklenecek.
Proje kapsamında Migros’un tanımladığı konu alışveriş verisi ve suistimal (fraud) olduğu onaylanmış bir veri kümesi ile yazar kasalarda suistimal tahmini yapılması olacak. Hedeflenen çıktı ise suistimali %10 oranında azaltmak.
Proje kapsamındaki tüm çağrılar:
[EDI-2018-2-UBIMET]: Avrupa çapında toplanan hava durumu verisindeki hatalı gözlemlerin bulunması
[EDI-2018-3-JOT_1]: Zamana bağlı olarak çevrimiçi aramalardaki örüntülerin ortaya çıkarılması
[EDI-2018-4-JOT_2]: Duygu analizi ile müşterilerin çevrimiçi aramalarındaki amaçlarının analizi
[EDI-2018-5-EFE]: Medyadaki haber gündeminin belirlenmesi
[EDI-2018-6-RACC]: Barcelona’daki yol güvenliğinin iyileştirilmesi
[EDI-2018-7-TUB]: Berlin’deki trafik akışının eniyilemesi
[EDI-2018-8-SONAE]: Tedarik zinciri eniyilemesi
[EDI-2018-9-VPS]: Binalardaki havalandırma/iklimlendirme sistemlerinin enerji tüketiminin azaltılması
[EDI-2018-10-VW_1]: Termik güç kaynağı yönetiminin eniyilemesi
[EDI-2018-11-VW_2]: Üretim hattındaki robotlar için öngörücü bakım tahminlemesi
[EDI-2018-12-ELEKLJ]: Elektrik tüketiminde aykırı gözlemlerin tespiti
[EDI-2018-13-MIGROS]: Yazar kasalardaki suistimallerin tahminlemesi
[EDI-2018-14-VIAVERDE]: Porto bölgesindeki sürücüler için ürün paketlerinin oluşturulması
[EDI-2018-ALL]: Proje kapsamında açıklanan veri kümelerinden birden fazlasının birleştirilmesi ile oluşturulacak yeni bir çözüm
TRAI Meet-Up #108’de Yapay Zeka ile ROI’nin Dönüşümü Ele Alındı
Dağınık Belgelerden Hazır Poliçe Talebine: Yapay Zeka ile Otomasyon
Süt sektörünün en kritik konulardan biri çiğ süt arz tahminlemesidir. Çünkü; mevsimsel etkiler, yem tedariği,…
Bir fabrikada sensörler, PLC’ler, test istasyonları ve ERP her gün yüz binlerce satır veri üretir.…
İnsan Kaynaklarında Yapay Zeka Destekli Yeni Dönem
Yapay Zeka Ajanları Siber Güvenlik Testlerinde Görev Sınırlarını Aştı