Usługi z zakresu opracowania modeli predykcyjnych AI/ML

Usługi doradcze w zakresie działalności gospodarczej, w tym usługi badawcze i eksperymentalno-rozwojowe

Tryb zamówienia	Zapytanie ofertowe
Rodzaj zamówienia	Usługi
Tytuł	Usługi z zakresu opracowania modeli predykcyjnych AI/ML
Zamawiający	Dostępne dla zalogowanych
Miejsce realizacji	Warszawa
Data publikacji	2025-11-03
Data składania ofert	10/11/2025, Godzina 23:59
Dokumenty do pobrania	Dostępne dla zalogowanych
Kod CPV	722126005 Usługi opracowywania oprogramowania dla baz danych i operacyjnego 722124601 Usługi opracowywania oprogramowania analitycznego, naukowego, matematycznego lub prognozu- jącego 722124625 Usługi opracowywania oprogramowania matematycznego lub prognozującego 722124618 Usługi opracowywania oprogramowania analitycznego lub naukowego 731000003 Usługi badawcze i eksperymentalno-rozwojowe 731100006 Usługi badawcze
Numer przetargu	6673217

<div>
 <h1>ZAPYTANIE OFERTOWE nr 94584/25</h1>

<h2>Załączniki</h2>
 <ul>
 <li>Zapytanie-ofertowe-usługi.pdf</li>
 <li>Zał. nr 2 - Oświadczenie Oferenta_202510.docx</li>
 <li>Zał. nr 1 - Formularz Ofertowy_202510.docx</li>
 <li>Umowa o świadczenie usług.pdf</li>
 </ul>
 
 <h2>Części zamówienia</h2>

<h3> Usługi z zakresu opracowania modeli predykcyjnych AI/ML</h3>
 Przedmioty zamówienia
 
 
Określenie przedmiotu oraz wielkości lub zakresu zamówienia 
 
Przedmiotem zamówienia jest wybór Wykonawcy usługi zgodnie z poniższą specyfikacją: 
 
Przedmiotem zamówienia jest usługa polegająca na zbudowaniu modeli predykcyjnych wykorzystujących sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do prognozowania preferencji transportowych rezydentów, ich wzorców mobilności i zachowań transportowych. Modele powinny być opracowane na podstawie przetworzonych i zagregowanych zbiorów danych telekomunikacyjnych oraz własnych źródeł danych przestrzennych Zamawiającego. Dane telekomunikacyjne przekazane przez Zamawiającego obejmą okres minimum 2 lat, natomiast dane przestrzenne będą zawierać historię 5 lat. 
 
 
 
Przez wzorzec mobilności Zamawiający definiuje: regularne sposoby przemieszczania się użytkowników infrastruktury transportowej, obejmujące codzienne podróże między domem a innymi celami codziennej aktywności, w tym: miejscem pracy, zakupami detalicznymi i w centrach handlowych, edukacją, a także podróże prywatne, rekreacyjne i turystyczne. 
 
 
 
Zachowania transportowe odnoszą się do preferencji i wyborów w zakresie sposobu realizacji ww. podróży oraz środków transportu, obejmujących samochód osobowy (jako kierowca lub pasażer), publiczny transport zbiorowy, przemieszczanie piesze, rowerem, urządzeniem transportu osobistego (UTO), a także podróżne multimodalne - z użycie różnych środków transportu w ramach tej samej podróży. 
 
 
 
Należy jednocześnie podkreślić, iż wymienione preferencje są składową wielu czynników, obejmujących m.in. dostępność i jakość infrastruktury transportowej, koszty podróży, czas przemieszczania się, komfort, bezpieczeństwo, a także indywidualne przyzwyczajenia i potrzeby mieszkańców. Znaczenie i wpływ poszczególnych czynników na decyzje transportowe podlega ciągłym zmianom, które ostatecznie rzutują na zmiany w zachowaniach transportowych. Stąd potrzeba predykcji tych czynników. 
 
 
 
Zamawiający udostępni następujące dane: 
 
Dane telekomunikacyjne - stanowiące źródło informacji o codziennych przemieszczeniach użytkowników w obszarze analizy. Dane te zostaną przekazane w formie anonimowej, zgodnie z obowiązującymi przepisami o ochronie danych osobowych (RODO). 
 
Dane o atrakcyjności transportowej obszaru analizy - obejmujące wskaźniki mobilności, natężenia ruchu oraz poziomu dostępności przestrzennej poszczególnych rejonów. 
 
Dane o zagospodarowaniu przestrzennym obszaru analizy - opracowane w oparciu o aktualną Bazę Danych Obiektów Topograficznych (BDOT10k), zawierające informacje o strukturze funkcjonalno-przestrzennej i przeznaczeniu terenów. 
 
Dane o infrastrukturze transportowej - obejmujące infrastrukturę drogową, sieci publicznego transportu zbiorowego, a także infrastrukturę rowerową i parkingową, wraz z ich podstawowymi parametrami techniczno-eksploatacyjnymi. 
 
 
 
Rezultatem prac powinny być gotowe modele predykcyjne dostosowane do trzech różnych okresów prognoz: 
 
Model krótkoterminowy będzie generował prognozy na okres 1-3 miesięcy i służył do operacyjnego zarządzania transportem, przewidywania natężenia ruchu na konkretnych trasach oraz planowania rozkładów jazdy w ramach publicznego transportu zbiorowego. Ocena dokładności modelu na poziomie minimum 85% mierzona za pomocą dostępnych metryk. 
 
Model średnioterminowy, obejmujący prognozy na 5-10 lat, będzie wykorzystywany do planowania rozwoju infrastruktury transportowej, przewidywania zmian w popularności różnych środków transportu oraz planowania inwestycji w transport publiczny. 
 
Model długoterminowy, generujący prognozy na 30 lat do przodu, będzie służył do strategicznego planowania rozwoju regionu, przewidywania wpływu zmian demograficznych na transport oraz długoterminowego planowania przestrzennego. 
 
 
 
ZAKRES PRAC WYKONAWCY 
 
Wykonawca będzie odpowiedzialny za kompleksową realizację usługi obejmującą analizę danych wejściowych, przygotowanie schematów danych oraz pipeline&#039;ów przetwarzania. Analiza danych wejściowych obejmie dokładne sprawdzenie jakości i kompletności dostępnych zbiorów danych, identyfikację potencjalnych problemów oraz logiki struktury i charakterystyki danych. Przygotowanie schematów danych będzie polegało na określeniu optymalnej struktury przechowywania i przetwarzania danych, zapewniającej efektywność i skalowalność systemu. 
 
Kluczowym elementem prac będzie identyfikacja trendów w preferencjach transportowych rezydentów poprzez analizę historycznych wzorców wyboru środków transportu, częstotliwości korzystania z różnych opcji transportowych oraz zmian w zachowaniach mobilności w czasie. Analiza obejmie również przygotowanie i zbadanie zakresu informacji dodatkowych, które mogą wpłynąć na dokładność prognoz, w szczególności danych dotyczących infrastruktury transportowej, dostępności i cech systemów transportowych, demografii obszaru, wpływu wydarzeń specjalnych oraz czynników sezonowych. 
 
Opracowanie cech obejmie przekształcanie surowych danych w użyteczne informacje dla modeli uczenia maszynowego, tworzenie nowych zmiennych opisujących wzorce mobilności, identyfikację wzorców czasowych i przestrzennych oraz agregację danych na różnych poziomach geograficznych i czasowych. Dobór modeli będzie polegał na wyborze optymalnych algorytmów uczenia maszynowego dostosowanych do specyfiki danych i celów prognostycznych dla każdego z trzech horyzontów czasowych. 
 
Trenowanie modeli będzie obejmować proces uczenia algorytmów na danych historycznych w celu rozpoznawania wzorców i zależności, z jednoczesnym strojeniem hiperparametrów w celu maksymalizacji dokładności i skuteczności predykcyjnej. Wykonawca opracuje strategię walidacji, metryki jakości i testy porównawcze zapewniające, że stworzone modele będą działać poprawnie na nowych danych i nie będą przetrenowane na danych historycznych. 
 
Przedmiot zamówienia powinien zostać zrealizowany w dwóch etapach/fazach: 
 
Faza I (30 dni od podpisania Umowy): 
 
Analiza danych wejściowych 
 
Przygotowanie schematów danych 
 
Identyfikacja trendów 
 
Opracowanie cech 
 
Budowa i wstępne trenowanie wszystkich trzech modeli 
 
Wstępna walidacja modeli 
 
Dostarczenie działających modeli z dokumentacją 
 
 
 
Faza II (60 dni od podpisania Umowy): 
 
Pełna walidacja modelu krótkoterminowego w rzeczywistych warunkach 
 
Dostrojenie hiperparametrów na podstawie rzeczywistych wyników 
 
Optymalizacja modeli pod kątem dokładności 
 
Dostarczenie raportu z walidacji i finalnych wersji modeli.

Okres gwarancji: -
 
 <h2>Kryteria oceny</h2>
 cena 100%
 
 <h2>Warunki zmiany umowy</h2>

Zamawiający dopuszcza możliwość dokonania istotnych zmian postanowień umowy w stosunku do treści oferty, na podstawie której dokonano wyboru Oferenta, w tym terminu realizacji zamówienia, pod warunkiem, że zmiany te podyktowane są okolicznościami, które mogą mieć wpływ na prawidłową realizację niniejszego zamówienia m.in. w przypadku: 
 
zmiany obowiązujących przepisów, jeżeli konieczne będzie dostosowanie treści umowy do aktualnego stanu prawnego, podatkowego (w tym obowiązujących norm); 
 
gdy konieczność wprowadzenia zmian będzie następstwem zmian wytycznych lub zaleceń Instytucji, która przyznała środki na sfinansowanie umowy; 
 
wystąpienia zdarzeń siły wyższej jako zdarzenia zewnętrznie niemożliwego do przewidzenia, którego nie można było zapobiec lub przewidzieć na etapie przygotowywania Zapytania Ofertowego.
 </div>