Projekt LLM-BRIDGE ma na celu połączenie badań naukowych, innowacji i wprowadzania na rynek poprzez powiązanie doskonałości technicznej (zasoby HPC, przestrzenie danych i infrastruktury porównawcze) z budowaniem potencjału przedsiębiorczości (programy inkubacji i akceleracji przedsięwzięć). Celem jest stworzenie ekosystemu, który będzie wspierał instytucje szkolnictwa wyższego i wzmacniał suwerenność technologiczną i etyczną wiodącą rolę Europy w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Projekt skupia konsorcjum partnerów z dziesięciu krajów europejskich, koordynowane przez Sojusz na rzecz Technologii Językowych (ALT-EDIC). Projekt rozpoczął się we wrześniu 2025 r.
Dostęp do infrastruktury:
Łączenie innowatorów z obliczeniami o wysokiej wydajności (HPC) wymaganymi do szkolenia modeli.
Transfer wiedzy:
Wypełnienie luki między akademickimi badaniami nad sztuczną inteligencją a zastosowaniami przemysłowymi.
Integracja ekosystemów:
Powiązanie przedsiębiorstw typu start-up z transgraniczną siecią inwestorów i partnerów w celu zapewnienia długoterminowej skalowalności.
Usługi inkubacji mające na celu przyspieszenie walidacji produktów i klientów. W miarę możliwości start-upy otrzymają dostęp do dostosowanych do potrzeb zasobów technicznych, takich jak zbiory danych i obliczenia, wytyczne dotyczące zgodności z przepisami oraz wsparcie w pozyskiwaniu klientów. Ponad pół miliona euro zostanie przeznaczone na wybrane inkubatory i start-upy.
Program akceleracyjny dla startupów dążących do finansowania serii A. Program zapewni dostosowane do potrzeb wsparcie w zakresie gotowości inwestycyjnej, skalowania i zgodności z przepisami. Zwieńczeniem programu będzie ukierunkowane kojarzenie inwestorów z inwestorami.
Ustrukturyzowany program edukacyjny dla start-upów przednasiennych i zalążkowych. Uczestnicy otrzymają warsztaty i indywidualny mentoring na różne tematy, takie jak zarządzanie przedsiębiorstwem, otoczenie technologiczne i regulacyjne, dostęp do finansowania i strategie rozwoju.
Kliknij tutaj dla naszej polityki prywatności
Polski