Usługi AI Specialist dla projektu Skyinspection Predict
Notice description
Powstaje w kontekście projektu:
FEPW.01.01-IP.01-1628/25 - Skyinspection Predict – automatyczne inspekcje i predykcja uszkodzeń AI
Przedmiotem zamówienia jest świadczenie usług specjalistycznych w charakterze AI Specialist. Zakres zamówienia obejmuje projektowanie, rozwój, walidację oraz integrację komponentów sztucznej inteligencji platformy Skyinspection.ai – zintegrowanego systemu do automatyzacji inspekcji obiektów inżynierskich, w szczególności mostów, wiaduktów, turbin wiatrowych i konstrukcji przemysłowych, z wykorzystaniem autonomicznych dronów oraz algorytmów AI. Do zadań Wykonawcy należeć będzie w szczególności opracowanie i rozwój modeli sztucznej inteligencji służących do automatycznej detekcji, segmentacji i klasyfikacji defektów powierzchniowych infrastruktury, takich jak pęknięcia, rysy, wykruszenia, korozja, uszkodzenia powłok, erozja łopat turbin, odpryski, wycieki oraz deformacje widoczne geometrycznie. Zakres prac obejmuje również przygotowanie i prowadzenie eksperymentów badawczo-rozwojowych, dobór architektur modeli AI/ML, trenowanie, walidację i optymalizację modeli, analizę błędów, opracowanie metryk jakości oraz dokumentowanie wyników w sposób umożliwiający ich odtworzenie. W ramach realizacji zamówienia Wykonawca będzie odpowiedzialny także za opracowanie podejścia do predykcji rozwoju uszkodzeń, obejmującego szacowanie tempa degradacji, ocenę niepewności, ryzyko eskalacji oraz horyzont czasowy osiągnięcia poziomu krytycznego przez wybrane klasy defektów. Prace obejmować będą wykorzystanie metod uczenia maszynowego, deep learning oraz computer vision, w tym narzędzi takich jak Python, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, YOLO, U-Net, Vision Transformers lub rozwiązań równoważnych. Do obowiązków Wykonawcy należeć będzie również współpraca przy przygotowaniu danych treningowych i testowych, określeniu standardów anotacji, augmentacji i kontroli jakości danych, a także integracja modeli AI z backendem, API, modułem raportowania, mechanizmami porównywania historii inspekcji oraz środowiskiem wdrożeniowym SaaS/on-premise. Wykonawca będzie uczestniczył w opracowaniu mechanizmów MLOps, obejmujących wersjonowanie modeli, monitoring jakości, retrenowanie, opis zależności, procedury wdrożeniowe oraz odtwarzalność eksperymentów. Rezultatem prac będzie w szczególności architektura AI/ML i opis pipeline’u danych, zestaw modeli bazowych i zoptymalizowanych do detekcji, segmentacji i klasyfikacji defektów infrastrukturalnych, prototyp modułu predykcji uszkodzeń, raporty walidacyjne obejmujące m.in. precision, recall, F1-score, mAP, mIoU i czas inferencji, a także komponenty AI zintegrowane z systemem Skyinspection.ai i gotowe do testów wewnętrznych oraz pilotażowych. Usługi realizowane będą zgodnie z harmonogramem projektu, w okresie wskazanym w zapytaniu ofertowym, z zachowaniem zasad bezpieczeństwa danych, kontroli dostępu, zgodności z wymaganiami ochrony danych, dobrych praktyk wytwarzania oprogramowania i prowadzenia prac badawczo-rozwojowych, a także z obowiązkiem przygotowania dokumentacji technicznej, dokumentacji MLOps, materiałów odbiorowych, rekomendacji rozwojowych oraz transferu wiedzy do zespołu Zamawiającego.
Okres gwarancji: 9
Miejsce realizacji
Kraj: Polska, Województwo: warmińsko-mazurskie, Powiat: Elbląg, Gmina: Elbląg, Miejscowość: Elbląg
FEPW.01.01-IP.01-1628/25 - Skyinspection Predict – automatyczne inspekcje i predykcja uszkodzeń AI
Przedmiotem zamówienia jest świadczenie usług specjalistycznych w charakterze AI Specialist. Zakres zamówienia obejmuje projektowanie, rozwój, walidację oraz integrację komponentów sztucznej inteligencji platformy Skyinspection.ai – zintegrowanego systemu do automatyzacji inspekcji obiektów inżynierskich, w szczególności mostów, wiaduktów, turbin wiatrowych i konstrukcji przemysłowych, z wykorzystaniem autonomicznych dronów oraz algorytmów AI. Do zadań Wykonawcy należeć będzie w szczególności opracowanie i rozwój modeli sztucznej inteligencji służących do automatycznej detekcji, segmentacji i klasyfikacji defektów powierzchniowych infrastruktury, takich jak pęknięcia, rysy, wykruszenia, korozja, uszkodzenia powłok, erozja łopat turbin, odpryski, wycieki oraz deformacje widoczne geometrycznie. Zakres prac obejmuje również przygotowanie i prowadzenie eksperymentów badawczo-rozwojowych, dobór architektur modeli AI/ML, trenowanie, walidację i optymalizację modeli, analizę błędów, opracowanie metryk jakości oraz dokumentowanie wyników w sposób umożliwiający ich odtworzenie. W ramach realizacji zamówienia Wykonawca będzie odpowiedzialny także za opracowanie podejścia do predykcji rozwoju uszkodzeń, obejmującego szacowanie tempa degradacji, ocenę niepewności, ryzyko eskalacji oraz horyzont czasowy osiągnięcia poziomu krytycznego przez wybrane klasy defektów. Prace obejmować będą wykorzystanie metod uczenia maszynowego, deep learning oraz computer vision, w tym narzędzi takich jak Python, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, YOLO, U-Net, Vision Transformers lub rozwiązań równoważnych. Do obowiązków Wykonawcy należeć będzie również współpraca przy przygotowaniu danych treningowych i testowych, określeniu standardów anotacji, augmentacji i kontroli jakości danych, a także integracja modeli AI z backendem, API, modułem raportowania, mechanizmami porównywania historii inspekcji oraz środowiskiem wdrożeniowym SaaS/on-premise. Wykonawca będzie uczestniczył w opracowaniu mechanizmów MLOps, obejmujących wersjonowanie modeli, monitoring jakości, retrenowanie, opis zależności, procedury wdrożeniowe oraz odtwarzalność eksperymentów. Rezultatem prac będzie w szczególności architektura AI/ML i opis pipeline’u danych, zestaw modeli bazowych i zoptymalizowanych do detekcji, segmentacji i klasyfikacji defektów infrastrukturalnych, prototyp modułu predykcji uszkodzeń, raporty walidacyjne obejmujące m.in. precision, recall, F1-score, mAP, mIoU i czas inferencji, a także komponenty AI zintegrowane z systemem Skyinspection.ai i gotowe do testów wewnętrznych oraz pilotażowych. Usługi realizowane będą zgodnie z harmonogramem projektu, w okresie wskazanym w zapytaniu ofertowym, z zachowaniem zasad bezpieczeństwa danych, kontroli dostępu, zgodności z wymaganiami ochrony danych, dobrych praktyk wytwarzania oprogramowania i prowadzenia prac badawczo-rozwojowych, a także z obowiązkiem przygotowania dokumentacji technicznej, dokumentacji MLOps, materiałów odbiorowych, rekomendacji rozwojowych oraz transferu wiedzy do zespołu Zamawiającego.
Okres gwarancji: 9
Miejsce realizacji
Kraj: Polska, Województwo: warmińsko-mazurskie, Powiat: Elbląg, Gmina: Elbląg, Miejscowość: Elbląg
Time limit for receipt of tenders
2026-06-24 21:59:59.0
Location
Kraj: Polska, Województwo: warmińsko-mazurskie, Powiat: Elbląg, Gmina: Elbląg, Miejscowość: Elbląg
Category assortment
Software development
Consultancy
Consultancy
Buyer details
SKYINSPECTION SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
Stanisława Sulimy 1
82-300 Elbląg
Województwo: warmińsko-mazurskie
Kraj: Polska
NIP: 5783172730
Stanisława Sulimy 1
82-300 Elbląg
Województwo: warmińsko-mazurskie
Kraj: Polska
NIP: 5783172730
