Framework för generering av syntetisk data för Machine Learning

Syfte och mål

Projektet syftar till att anpassa och vidareutveckla Scailabs verktygskedja för syntetisk datagenerering mot försvars- och säkerhetstillämpningar. Målet är att åtgärda kritiska brister i högkvalitativ träningsdata för AI-baserade försvarssystem samt etablera en hållbar dual-use-affärsmodell som stöder både civila och militära marknader.

Förväntade effekter och resultat

Projektet kommer att leverera en utökad verktygskedja för syntetisk data anpassad till försvarsbehov, inklusive nya funktioner för försvarsrelaterade scenarier. Strategiskt kommer teamet att utveckla en hållbar dual-use-affärsmodell, definiera pris- och kommersialiseringsstrategier samt etablera en IP- och regelefterlevnadsstrategi i linje med försvarssektorns krav.

Planerat upplägg och genomförande

Under projektets gång kommer teamet att utveckla och validera Scailabs ramverk för syntetisk data för försvarsändamål samtidigt som bolagets dual-use-strategi vidareutvecklas. Aktiviteterna omfattar intressentanalys, förbättring av verktygskedjan, proof-of-concept-implementering samt förfining av affärs-, IP- och regelefterlevnadsstrategi.

Externa länkar

Website for Scailab´s Project: Framework for the generation of synthetic data for machine learning