Kutatás fejlesztés

Kutatás fejlesztés

Mi teszi magas színvonalúvá az alkalmazott kutatást?
Az alapkutatás minőségét általában érvényességi és megbízhatósági kritériumok alapján mérik. Az alkalmazott kutatásnak e kettőn felül még számos további kritériumnak kell megfelelnie, többek között a hatékonysági, eredményességi, megvalósíthatósági, relevancia, valamint az elégségességi kritériumnak.
Ezeknek a kritériumoknak a teljesítésében segít az általunk ajánlott K+F Módszertan.

High-Quality K+F projektek

High-Quality K+F projektek kritériumai

A következő 6 kritériumnak kell teljesülnie egy magas színvonalú K+F projekt sikeréhez:

N

Érvényességi (Validity) kritérium

N

Megbízhatósági (Reliability) kritérium

N

Eredményességi (Effectiveness) kritérium

N

Hatékonysági (Efficiency) kritérium

N

Megvalósíthatósági (Feasibility) kritérium

N

Relevancia (Relevance) kritérium

AI adatelemző rendszerek

  • Idősoros adatelemzés és előrejelzés (LSTM, GRU)
  • Anomáliadetekció
  • Üzleti Intelligencia (BI) megoldások

AI alapú látórendszerek

  • Mesterséges intelligencia (AI) és gépi látás (MV) ötvözete
  • Automatizált képfelismerés és minőségellenőrzés
  • Ipari biztonsági rendszerek
w

AI alapú természetes nyelvfeldolgozás

  • Legújabb nyelvfeldolgozási algoritmusok (GPT, BERT)
  • Tetszőleges kontextusú tartalom értelmezése
  • Többnyelvű alkalmazhatóság

AI asszisztens megoldások

  • Önálló és kontextusfüggő kommunikáció
  • Beszélt és írott szövegekhez
  • Öntanuló rendszerek, főként ügyfélszolgálati alkalmazásra

Autonóm, ipari robotrendszerek

  • Ipari robotkarok és -platformok
  • Automatizált gyártási és logisztikai folyamatokhoz
  • Veszélyek önálló észlelése és elkerülése, kollégák védelme

BIG Data adatelemző megoldások

  • Big Data és Data Mining megoldások ipari környezetbe
  • GSM, LoRa, Sigfox és ZWave kompatibilis kommunikáció
  • Trilobita IoT BD adatgyűjtővel

IoT adatgyűjtő technológiák

  • GSM, LoRa, Sigfox és ZWave kompatibilis kommunikáció
  • Valós idejű adatgyűjtés, távoli eléréssel (remote monitoring)
  • IoT logisztikai megoldások

DNS szekvenciák elemzése

  • Újgenerációs DNS szekvenálási eljárások
  • Ion Torrent Sequencing
  • Egyetemi partnerünk: DE TTK Biotechnológiai Intézet

K+F Projektek kritériumai

6 kritérium a sikerhez

N

1. Érvényességi (Validity) kritérium

Az Érvényességi kritérum azt jelenti, hogy a K+F projektünk mennyire hiteles, pontos és elfogultságtól mentes. A kutató elsődleges feladata, hogy objektív és érvényes információkat szolgáltasson. Ez a kritérium akkor teljesül, ha a tanulmány valóban azt teszi, amit állít, és az adatok megfelelően és pontosan reprezentálják a tényleges körülményeket. E kritérium teljesítése érdekében a kutatónak minden erőfeszítést meg kell tennie annak érdekében, hogy a kutatás minden lépéséből és aspektusából kiküszöbölje az elfogultságot, a torzítást és a megalapozatlan feltételezéseket és következtetéseket. Ilyen érvényességi veszélyek a tanulmány bármelyik szakaszában – beleértve a mintavételt, a kérdések megfogalmazását, az adatgyűjtést és -elemzést, valamint az ajánlások kidolgozását – felmerülhetnek. Az érvényességi veszélyek csökkentésére megfelelő módszer lehet, hogy olyan kutatócsoportot állítunk össze, melyben a kutatók különböző nézőpontokat képviselnek és ellenőrizni tudják egymás feltételezéseit.

N

2. Megbízhatósági (Reliability) kritérium

A Megbízhatósági kritérium a megállapítások megismételhetőségére utal. E kritérium teljesítéséhez a K+F projektünk végén “igennel” kell tudnunk válaszolni a következő kérdésre: “Ha valaki más is elvégezné ezt a vizsgálatot, ugyanarra a következtetésre jutna?”. Ez a kritérium általában jobban alkalmazható az alapkutatásokra, mint az alkalmazott kutatásokra. Mindazonáltal az alkalmazott kutatásban is be kell tartani a megismételhetőség kritériumát, a kutatók esetleges elfogultságainak lehető legnagyobb mértékű kiküszöbölésével és az adatforrásaik mintájának növelésével. 

N

3. Eredményességi (Effectiveness) kritérium

Az Eredményességi kritérium kapcsán azt a kérdést tehetjük fel, hogy a K+F projektünk milyen mértékben érte el kitűzött céljait. Ez különösen fontos az alkalmazott kutatásban. E kritérium teljesítéséhez a kutatóknak a nyers információt használhatóvá kell tenniük azáltal, hogy gyakorlati ajánlásokat dolgoznak ki ezen információk alapján. E kritérium teljesítésének kulcsa, hogy a kutatásnak világos fókusza legyen – azaz megfogalmazza a kutatás célját, valamint annak határait és meghatározásait, és gondoskodjon arról, hogy az ügyfél osztozzon ebben a felfogásban. Ha a kutatás célja nem világos, nem tudhatjuk, hogy a kutatás hatékony-e, vagy hogy van-e hatása. Ha a cél világos, könnyebb a megállapításokat megvalósítható ajánlásokká alakítani.

N

4. Hatékonysági (Efficiency) kritérium

A Hatékonysági kritérium azt jelenti, hogy a kutatási célok és célkitűzések eléréséhez a lehető legkevesebb időt, erőforrást és erőfeszítést kell felhasználni. A hatékonyságot gyakran összemossák az Eredményességgel, noha a kettő különbözik egymástól. Az alkalmazott kutatásban mind a hatékonyság, mind az eredményesség fontos. Például, ha a kutatók az ügyfél által megadott határidő után egy két évvel átfogó és értékes ajánlásokat adnak, lehet, hogy azok teljesen használhatatlanok lesznek, mert addigra már a konkurens megoldások is előrébb járnak. 

N

5. Megvalósíthatósági (Feasibility) kritérium

 A Megvalósíthatósági kritérium azt jelenti, hogy a kutatási tervnek a kutatók számára megvalósíthatónak kell lennie. Amennyiben a javasolt kutatási terv nem megvalósítható a kutatócsoport ideje, képességei, információhoz való hozzáférése és erőforrásai szempontjából, akkor már a kezdetektől fogva kudarcra van ítélve. Ilyen esetben nem ajánlott a K+F projekt megkezdése, és a kutatóknak újra kell tervezniük a projektet.

N

6. Relevancia (Relevance) kritérium

A Relevancia kritérium kapcsán a következő kérdést tehetjük fel: “Az összegyűjtött információk relevánsak-e a kulcskérdések megválaszolásához?” A relevancia-kritérium teljesítése hatékonyabbá teheti a kutatást. A kezdő kutatók hajlamosak olyan információkat gyűjteni, amelyeknek kevés értékük van a kutatási célok eléréséhez. Minden K+F projektben a kutatók több információt gyűjtenek, mint amennyit a végső jelentésben ténylegesen felhasználnak.  Azonban fontos, hogy az adatgyűjtés és -elemzés során a projekt kulcsfontosságú kérdéseire és elsődleges céljaira összpontosítsunk.

 

Kutatás-fejlesztés a trilobitával

K+F projektjeink fázisai

K+F Projekttervezés

A K+F projekttervezési fázisban segítünk ügyfeleinknek megtalálni a legoptimálisabb forrásfelhasználási lehetőségeket. Elkészítjük a projekt pénzügyi és szakmai tervét, valamint összeállítjuk a kiválasztott pályázati konstrukciónak megfelelő pályázatot.

Alkalmazott kutatás

Az alkalmazott kutatási fázisban elkészítjük a szükséges kutatási terveket. Végrehajtjuk és módszertan alapján dokumentáljuk a kísérletsorozatokat.

Kutatási Eredmények értékelése

A kísérletsorozatok eredményét különböző adatelemző módszerek segítségével kiértékeljük és elkészítjük a kutatási összefoglaló dokumentumot.

Tervezés

A kutatási eredmények alapján megtervezzük az ügyfelünk által igényelt rendszereket. A tervezéshez rendszertervezési módszertant és eszközöket használunk.

Fejlesztés és tesztelés

Fejlesztési módszertanunk ötvözi a klasszikus vízesés és az agilis módszertanok elemeit, rugalmasan illeszkedve az adott ügyfél és projekt igényeihez. Fejlesztési és tesztelési munkánk hatékonyságát számos kész rendszermodul növeli.

Támogatás

K+F projektjeink lezárását követően az általunk szállított megoldásokhoz minden esetben biztosítunk követési, támogatási szolgáltatást ügyfeleink számára. Célunk, hogy ügyfeleinkkel hosszú távú, sikeres együttműködést alakítsunk ki.

Hiszünk abban, hogy minden tervezéssel eltöltött óra többszörösen térül meg rendszereink kivitelezése és bevezetés során. Az ergonomikusan megtervezett felhasználói felületek új felhasználói élményt és könnyű kezelhetőséget biztosítanak ügyfeleinknek.

Kapcsolat

info@trilobita.hu

(+36) 1 220 6458

Nagy Lajos király útja 117.
1149 Budapest, Magyarország