Bürokratt tegutseb Eesti Rahvusraamatukogu kodulehel ja võtab osa inimeste pöördumistest enda kanda. Bürokratt on avaliku sektori asutuste veebilehtedel olevate juturobotite koosvõimeline võrgustik, mis võimaldab inimesel asutustelt vestlusakna kaudu kõnekeelse suhtlusega infot saada. Ta on inimese ehk kasutaja jaoks võimalus virtuaalsete assistentide abil kõnekeelse suhtlusega avalikke otseseid ja infoteenuseid kasutada.

Teavikute märksõnastamine on ressursimahukas protsess. See tugineb üksikisiku teadmistel ja hinnangutel, kusjuures alati ei ole tagatud sama väljaande eri versioonide puhul märksõnade ühetaolisus. Tegu on käsitsi tehtava tööga. Projekti eesmärk oli luua masinõppel ja tehisintellektil tuginev prototüüp, mille abil automatiseerida väljaannete sisuanalüüs ja märksõnastamine; toetada eesti keele tehnoloogiate arendamist; vähendada kulutusi, tõsta kiirust ning tagada kasutatavate märksõnade objektiivsus ja ühetaolisus. Loodi prototüüp, mis suudab täisteksti olemasolul analüüsida väljaande sisu ja seda automaatselt märksõnastada.

Automaatne tööriist raiete planeerimiseks.

Haigekassa kasutab raviarvete kontrollimiseks alates 2019. aasta lõpust masinõpet, et ennetada ja tuvastada võimalikke pettusi või vigu.

Selleks, et arstid saaksid paremini hinnata patsiendi poolt kasutatavate ravimite koostoimeid ning paraneks ravikvaliteet, võimaldab Tervisekassa kõikidele ravimite väljakirjutajatele ravimite koostoimete hindamise andmebaasi Riskbase (endine SFINX PHARAO) kasutamist. Andmebaas on integreeritud retseptikeskuse keskkonna külge. Ravimi väljakirjutamise momendil kontrollib süsteem patsiendi retsepte ning annab asjakohaste koostoimete esinemisel arstile automaatse teate. Andmebaas leiab üles sellised kombinatsioonid patsientide raviskeemides, mis võivad anda potentsiaalseid koostoimeid ning annab ka juhised, kuidas vajadusel raviskeemi kohandada. Vahel tuleb ravim asendada mõne muu ravimiga, kuid sageli piisab annuse kohandamisest.

Kratt tuvastab keelatud reklaami sotsiaalmeedias, et vähendada töötajate koormust

Ametlikes Teadaannetes võeti kasutusele masintõlge, mis tõlgib veebilehel oleva teabe inglise keelde. Masintõlke kasutusele võtmise peamine eesmärk on Eesti avatud ärikeskkonna toetamine ning tõlkimise kulude kokkuhoid. Lahendus tagab muuhulgas teabest arusaadavuse äriühingute juhatuses olevatele välismaalastele või välisriigi võlausaldajatele. Masintõlge kasutab närvivõrgu õppimisalgoritmi, mis tähendab, et süsteem areneb aja jooksul edasi. Väljaandja jälgib masintõlke tulemusel tõlgitud tekstide kvaliteeti ja vajadusel parandab neis vigu, millest masintõlge õpib ja seetõttu muutub tõlkekvaliteet tulevikus paremaks. Autentne, õiguslikku tähendust omav teadaande tekst on ainult eestikeelne.

Projektil oli kaks suurt eesmärki: 1) arendada riigiportaali kasutatavust ja 2) luua tööriistad analüüside kordamiseks. Andmeanalüüsi ja protsessikaeve abil toodi välja portaalis esinevad kitsaskohad ning tehti parendusettepanekud, sh prototüübid. Lisaks loodi vahendid, mis hõlbustavad tooteomanikel otsustada, millised kohad riigiportaalis vajavad enim tähelepanu, et parendada kasutajakogemust ja kasutajate tagasisidet.

Selleks, et parandada Riigiteatajast vajaliku info leitavust ning lihtsustada informatsioonist arusaamist, viidi läbi katseprojekti Riigiteataja andmete peal suurkeelemudelite treenimiseks ja seeläbi kohandatud mudeli loomiseks. Katseprojekti raames tehti testimised Azure Open AI stuudios. Keelemudel, mille peal testiti oli ChatGPT 3,5 Turbo suurkeelemudel.

Tartu Ülikooli Lastekliinikus tegutsev neurorehabilitatsiooni teadusrühm koos arvutiteadlastega arendab robot-terapeuti, mis võiks leevendada Eesti laste sotsiaalseid puudujääke. Robotiga suheldes ei esine lastel sotsiaalärevust ega häbelikkust, mida kohtab sageli suhtluses täiskasvanuga. See aitab lastel paremini keskenduda just kõne sisulisele arendamisele. Roboti meditsiinilistel eesmärkidel kasutusele võtmine võimaldas edukalt treenida laste konflikti lahendamise ja eneseväljenduse oskusi, emotsioone, sõnavara ja viisakusreegleid.

PRIA programm SATIKAS on kaugseire vahend, mis kasutab Euroopa Kosmoseagentuuri kogutavaid satelliidiandmeid, et selgitada välja, kas põldu on niidetud või mitte. Niitmise tuvastamine viiakse läbi üle Eesti - analüüsitakse kõiki pindalatoetuste taotlustel märgitud põlde, mida saab niita. SATIKAS kasutab e-PRIA kaudu sisestatud põllupiire. Niitmise indikatsiooniks on põldudel oleva biomassi muutused ajas. Analüüsi täpsustamiseks kasutatakse meteoandmeid, mis saadakse meteoradaritelt Sürgaveres ja Harkus ning ilmajaamadelt. Niitmise analüüsi tehakse põllu piiri sisse jäävate pikslite kaupa ja seejärel ühtlustatakse tulemus tervele põllule. SATIKAS ei hoia saadud teavet ainult endale. Seda saavad kasutada nii PRIA inspektorid kui ka pindalatoetuste taotlejad. Niitmise analüüsi tulemused jõuavad e-PRIAsse ja avalikule veebikaardile, kus on eraldi kiht „Niitmise tuvastamine“.

Automaatne vestlusrobot, kes vastas eriolukorra ajal Eesti elanike ja külaliste seas korduma kippuvatele küsimustele, kasutades vastuste leidmiseks erinevaid riiklikke allikaid. Suve oli koroonaviirusega seotud eriolukorra ajal integreeritud mitmele riiklikule veebileheküljele ning aitas seeläbi koroonaviiruse levikuga seotud eriolukorras leida eesti-, vene- ja ingliskeelset asjakohast ning usaldusväärset informatsiooni.