Default Lot
Description
Proiectul „DEEP_AI – Solutii bazate pe inteligența artificială, potențate de sisteme de calcul de înaltă performanță (HPC) pentru economia spațială” este un proiect de cercetare industrială și dezvoltare experimentală finanțat prin Programul Creștere Inteligentă, Digitalizare și Instrumente Financiare (PoCIDIF) 2021–2027, în cadrul Acțiunii 1.1 Sprijin pentru sectorul privat și pentru colaborarea între actorii din sistemul public și mediul de afaceri în domeniul CDI. Proiectul DEEP_AI propune dezvoltarea unui centru de date de inalta performanta (HPC) axat pe cercetare si dezvoltare. Acest centru de date avansat se va specializa in antrenarea, simularea si procesarea unor volume mari de date si algoritmi complecsi, in special in invatarea automata (ML) si inteligenta artificiala (AI). Infrastructura de cercetare va fi operationalizata de liderul de proiect, Universitatea de Medicina, Farmacie, Stiinte si Tehnologie George Emil Palade din Targu Mures si utilizata de partenerii privati (PRO VALUE SRL, ASTRALIS SOLUTIONS SRL, ROPARDO SRL, STARTUP WORKSPACE SRL, AXTEN SRL), vizand cinci cazuri distincte de utilizare orientate spre aplicatii in economia spatiala, monitorizarea si controlul AI generativ, si extinderea aplicatiilor acestuia in sectoarele social si medical.
About This Opportunity
This is a services contract in the general supplies sector. Located in Romania, Europe, this opportunity is open to firms and consortiums, with an estimated budget of RON 235,000. Proposals must be submitted before June 5, 2026.
Published through TED - Tenders Electronic Daily (EU), a national government procurement portal. Public procurement tenders follow the country's national bidding regulations and may have specific eligibility and documentation requirements for services in the general supplies sector. Service contracts are typically evaluated on both technical quality and price, and may require bidders to demonstrate relevant experience and qualified personnel. Interested parties should review the full documentation on the original source before submitting their proposal.