Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Democratizing Machine Learning for Big Series

Opis projektu

Podejmowanie inteligentnych decyzji na podstawie danych szeregów czasowych

Dane szeregów czasowych są wszędzie. Generują je między innymi nasze ciała, co pozwala na wykrywanie oraz przewidywanie występowania chorób. W Przemyśle 4.0 tego rodzaju dane są wykorzystywane do monitorowania urządzeń i przeprowadzania konserwacji zapobiegawczej. Meteorolodzy analizują je podczas tworzenia prognoz. Maklerzy giełdowi badają je, aby przewidzieć cenę akcji. Finansowany przez UE projekt DEMABIS pracuje nad biznesplanem mającym na celu określenie potencjału komercyjnego Shapelets, oprogramowania stworzonego w celu umożliwienia ludziom podejmowania lepszych decyzji za pomocą danych szeregów czasowych. Jest to pierwsza platforma dostosowana do analizy szeregów czasowych. Oferuje ona najnowsze algorytmy szeregów czasowych opracowane przez naukowców, a także narzędzia, których potrzebują badacze i decydenci, aby jak najlepiej wykorzystać szeregi danych. Platforma Shapelets może pobierać i odczytywać strumienie danych z czujników, dzienników sieciowych, kliknięć online i mediów społecznościowych. To jedyna platforma na rynku, dzięki której można otrzymać odpowiedź na pytanie „czy ten schemat danych wystąpił już w przeszłości?” – dzięki temu użytkownicy mogą uzyskać dostęp do prawdziwego wsparcia podejmowania decyzji i monitorowania danych w czasie rzeczywistym, analizy przyczyn oraz dokładnych analiz predykcyjnych.

Cel

Shapelets is the first state-of-the-art Data Series Management System. A Machine Learning platform that empowers users to obtain invaluable insights from their time series data in a way that no other tool or platform in the market does.
Our innovation comes not only from a holistic and unique approach to time series data management but also from the implementation of recently discovered novel algorithms for time series data.
We are a 100% private owned company focused on R&D. We have a cohesive and highly-skilled team, where half of the employees know each other from a previous company and where leadership and management excel from a technical and business point of view. We are currently 7 people and plan to hire an average of 11 people each year to reach 52 by the end of 2023.
Our main verticals and use cases are in the following sectors: Energy, Industrial IoT, Aerospace, Automotive, Health, Sports and Financial.
The major market barrier now is to reach critical mass with Shapelets as quickly as possible — a necessity for us given the novelty behind the idea. Our investment plan for for this market opportunity involves obtaining €2M from VCs in 2019 and a another €2M from VCs in 2020. With this funding we will be able to grow our team fast enough to launch the first full and free version of our product, promote our open-source platform so it becomes a standard for time-series analysis and continue building the different industry verticals.
We project to triple our revenue to 1.4€M in 2021 and double it in 2022 and 2023. We expect to start making profits from this project by the end of 2021 and a net income is projected to reach €1.15M in 2022 as sales increase and operations become more efficient.
With this funding application we pretend to generate a feasibility study to get a grip on the R&D, technical feasibility and commercial potential of our disruptive technology in order to capture this into a business plan for scaling it up.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

SME-1 - SME instrument phase 1

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

GRUMPY CAT SOFTWARE SL
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 50 000,00
Adres
C/ PUERTA DEL MAR 18, 2 PLANTA
29005 MALAGA
Hiszpania

Zobacz na mapie

MŚP

Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.

Tak
Region
Sur Andalucía Málaga
Rodzaj działalności
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 71 429,00
Moja broszura 0 0