Hakatons

• Dažādu tematisko karšu izveide, piemēram, Latvijas muzeju karte, piļu un muižu karte u.c.

Nekustamā īpašuma tirgus analīze:

• Izmantojot mašīnmācīšanās (ML) algoritmus izveidojiet modeli / rīku:

  • (1) ar kura palīdzību varētu veikt nekustamā īpašuma tirgus netipisku darījumu atlasi;

  • (2) ar kura palīdzību varētu veikt nekustamā īpašuma tirgus darījumu grupēšanu (piemēram, identificēt ekskluzīvos (Premium klases) nekustamos īpašumus, izmantojot Kadastra un nekustamā īpašuma tirgus informāciju (atvērtajos datos);

  • (3) ar kura palīdzību varētu analizēt nekustamā īpašuma tirgus datus un noteiktu pazīmes, kas no dotā pazīmju klāsta visvairāk ietekmē darījuma summu (piemēram, analizēt ēku atjaunošanas un pārbūves ietekmi uz nekustamā īpašuma darījumu cenām atkarībā no atrašanās vietas). 

Publisko iepirkumu datu analīze:

• Izveidot iepirkumu informācijas apkopojuma un analīzes rīku pēc atvērto datu kopām: “Izsludinātie iepirkumi (e-konkursi)”; “Iepirkumu grozījumi (e-konkursi)”; “Iepirkumu rezultāti (e-konkursi)”. Rezultātā, meklējot pēc iepirkuma numura vai priekšmeta, uzskatāmā veidā ir jāatspoguļo informācija par iepirkumu no visām datu kopām.

Personas datu aizsardzība:

• Automatizēti datu anonimizācijas risinājumi, kas būtu savienojami ar datu aizsardzības prasībām;

Automatizēta personas datu aizsardzība:

• Automatizēti datu anonimizācijas risinājumi, kas būtu savienojami ar datu aizsardzības prasībām.

Veselības aprūpe:

• Izmeklējumu (primāri, laboratorijas) pieprasījuma apjoma prognozēšanas modeļa izstrāde;

Sociālo pakalpojumu kartēšana:

• Tematiskās kartes izveide par sociālajiem pakalpojumiem, piemēram, ilgstošas sociālās aprūpes un sociālās rehabilitācijas iestāžu (SAC) izvietojums Latvijas kartē, lai redzētu, kurš SAC atrodas tuvāk dzīvesvietai un kuras pašvaldības iedzīvotājiem sniedz pakalpojumu, kā arī, vai sniedz pakalpojumu par maksu jebkuram. 

Valsts budžeta plānošana:

• Katastrofu un zaudējumu datu bāzes zaudējumu aprēķināšanas algoritma izstrāde, ņemot vērā publiskās pārvaldes pieejamos datus;

• Liela apjoma informācijas uzglabāšanas iespējas no vairākiem informācijas turētājiem ar operatīvo atjaunošanās spēju, kādi varētu būt risinājumi ar minimālām izmaksām. (Piemērām vairākām iestādēm ir informācijas dati, kuri būtu nepieciešami, lai veiktu negadījuma zaudējuma aprēķinu. Informācija kura būtu nepieciešama var būt šāda: skarto teritorijas poligonu identificēšanai, apdrošināšanas, nodarīto zaudējumu apjoms būvēm, cilvēkiem, iesaistīto resursu identificēšana). Rīks nepieciešams Valsts budžeta plānošanai un atjaunošanas politikai pēc negadījumiem un katastrofām.

Civilā aizsardzība un krīžu vadība:

• Integrētas vadības sistēmas attīstība - izstrādāt platformu (iespējams veidot uz esošajiem rīkiem, kas ir pieejai IEM IC vai citām iestādēm, kas ļauj reāllaikā apmainīties ar informāciju, uzraudzīt un koordinēt resursus, katastrofu pārvaldīšanas procesus, arī veidot viegli uztveramas kartes, vizualizāciju u.c. Platformā būtu iespēja apvienot dažādus datu avotus, datu slāņus - hidrometeoroloģiskos datus, sensoru datus, veikt vienotu progresa ziņojuma atsaiti, uzkrāt informāciju, ko izmantot atkārtoti u.c., lai nodrošinātu pilnīgu situācijas pārskatu. Iespēja datus izmantot agrīnas brīdināšanas sistēmas vajadzībām (piemēram, informācijas iekļaušana 112 lietotnē), lai varētu nosūtīt paziņojumus iedzīvotājiem. 

Kiberdrošības uzraudzība:

• Kiberuzbrukumu atklāšana un novēršana: Kā izmantot mākslīgo intelektu, lai reāllaikā atklātu kiberuzbrukumus un automātiski reaģētu uz tiem? 

Valsts drošība:

• Valsts robežas virtualizācija: Kā izmantot digitālās tehnoloģijas, lai izveidotu virtuālu robežu un simulētu dažādas situācijas? 

Administratīvā sloga mazināšana ar MI:

• Mākslīgā intelekta pielietojums: Kā izmantot mākslīgo intelektu, lai automatizēt dažādus uzdevumus, piemēram, dokumentu pārbaudi, riska novērtēšanu un lēmumu pieņemšanu? Kā MI var palīdzēt automātiski ģenerēt darba grafikus, ņemot vērā darbinieku pieejamību.