7.MP Digitālie produkti

21.04.2026

Projekta NR. 2.2.1.3.i.0/1/24/A/CFLA/003 sadarbības partneru pētījumu progress

PĒTĪJUMS NR.2

Īstenotājs: AS " Sadales tīkls "

Projekta īstenošanas 5.ceturksnī, laika posmā no 01.12.2025. līdz 28.02.2026. ir veiktas šādas aktivitātes:

• Ir pabeigts algoritma verifikācijas process;
• Ir pabeigta risinājuma prototipa pirmkoda/lietojuma izstrāde.

PĒTĪJUMS NR.3

Īstenotājs: SIA " AdvanGrid "

Periods no 01.12.2025 – 28.02.2026

Platformas pārbaude veikta pašu spēkiem, izmantojot Advangrid klientu datus. Tāpat pārbaudi veikuši klienti, kuri sistēmu izmēģina savām vajadzībām. ESRS E-1-5/ E-1-6/ E-1-7 atskaites ir funkcionālas. Ir radītas un iesniegtas publicēšanai divas zinātniskās publikācijas, kas apraksta rīka izstrādes loģiku, kā arī gadījuma izpēti ar reāla uzņēmuma datiem.

Sasniegtais rezultāts: Aprakstīti sistēmas testu rezultāti un sastādīts atkļūdošanas plāns, izstrādātas un publicētas 2 zinātniskās publikācijas.

PĒTĪJUMS NR.4

Īstenotājs: AS " Sadales tīkls ", SIA "Tet"

Eiropas Savienības Atveseļošanas fonda ietvaros AS "Sadales tīkls" un SIA "Tet" turpina īstenot pētniecības projektu "Jauna elastības pakalpojumu nodrošinošā risinājuma izstrāde tīkla pārslodzes efektīvai pārvaldībai, izmantojot elektroenerģijas galalietotāju pieprasījuma reakcijas potenciālu", Nr. 2.2.1.3.i.0/1/24/A/CFLA/003.

Projekta īstenošanas 6.ceturksnī, laika posmā no 01.12.2025. līdz 28.02.2026. ir veiktas šādas aktivitātes:

• Ir pabeigta mašīnmācīšanās algoritmu galalietotāju atslēguma scenārijiem izstrāde;
• Ir pabeigta SSO un RSO gala metodikas izstrāde;
• Ir pabeigta Elastības pakalpojumu reģistra un iepirkuma platformas ST FLEX izstrāde;
• Turpinās darbs pie ST Active platformas pirmkoda izstrādes;
• Turpinās darbs pie Tet Balance platformas pirmkoda izstrāde

PĒTĪJUMS NR.5

Īstenotājs: SIA " Sorsera "

SIA Sorsera noslēdz ES līdzfinansēta pētniecības projekta 6. aktivitāti

SIA Sorsera turpina realizēt pētniecības projektu "Uz mākslīgā intelekta bāzēta piegādes ķēdes risinājuma prototipa izveide".

SIA Sorsera pēdējo 3 mēnešu laikā veikusi un noslēgusi sekojošas aktivitātes:

- "MI algoritmu izmantošana rekomendācijas sistēmas uzlabošanai"

Ir sasniegti aktivitātei atbilstošie pētniecības rezultāti un nodevumi:

- Semantiskās meklēšanas dzinēja izstrāde, kas ļauj lietotājiem meklēt piegādātājus un organizācijas, izmantojot dabiskās valodas vaicājumus, nevis tikai precīzus atslēgvārdus; - Vektoru iegulšanas (embedding) modeļu integrācija, testējot dažādu dimensiju modeļus (1536 un 3072 dimensijas) un izvērtējot to piemērotību dažādiem meklēšanas scenārijiem; - Hibrīdas meklēšanas arhitektūras izveide, kas apvieno semantisko (vektoru) un tradicionālo atslēgvārdu meklēšanu, nodrošinot augstāku rezultātu precizitāti; - Aģentiskās meklēšanas komponentes izstrāde, kurā MI algoritms interpretē lietotāja dabiskās valodas jautājumu, automātiski ģenerē strukturētus meklēšanas filtrus un sniedz MI-bāzētus skai drojumus par katru rezultātu atbilstību.

PĒTĪJUMS NR.6

Īstenotājs: SIA " AdvanGrid "

Periods no 01.12.2025– 28.02.2026

Projekta Nr. 2.2.1.3.i.0/1/24/A/CFLA/003 (Digitāls rīks uzņēmumu oglekļa dioksīda nospieduma modelēšanai un samazināšanai) 1. ceturkšņa ietvaros tika veikta mērķēta uzņēmumu vajadzību izpēte par CO₂e samazināšanas scenāriju modelēšanu produkta līmenī. Tika analizēts, vai un kā uzņēmumi šobrīd veic CO₂e emisiju samazināšanas plānošanu, kā arī izvērtēts, vai un kā praksē būtu iespējams modelēt izmaiņas produktu sastāvdaļās, izejvielās, piegādātājos un citos faktoros,kas ietekmē kopējo produkta CO₂ nospiedumu. Interviju un izpētes gaitā tika noskaidrots, ka uzņēmumi izrāda interesi par šāda risinājuma izmantošanu un ir gatavi piedalīties tā izmēģināšanā, taču sākotnēji ir piesardzīgi pret būtiskām izmaiņām produktu receptūrās.

Vienlaikus tika secināts, ka uzņēmumi ir atvērtāki scenārijiem, kuros tiek salīdzināti piegādātāji vai izejmateriālu alternatīvas ar zemāku CO₂ nospiedumu. Paralēli tika identificēti un izvērtēti scenāriju modelēšanai nepieciešamie datu avoti, apkopojot gan uzņēmumu iekšējos datus, gan ārējās CO₂e datu kopas.

Sasniegtais rezultāts: izstrādāts datu avotu katalogs ar pieejamajiem un integrējamiem CO₂e datiem