Leping

KÄSKKIRI 14.12.2023 nr 1-1/98 Jõgeva Volituste andmine dokumentide allkirjastamiseks ning asedirektorite asendamise kord Haldusmenetluse seaduse § 8 lõike 2 ja maaeluministri 23.09.2022 määruse nr 50 “Maaelu Teadmuskeskuse põhimäärus” § 8 lõike 2 punkti 9 alusel ja arvestades asedirektorite vahelise tööjaotuse korraldamise vajadust 1. Volitan asedirektor (innovatsiooni ja ettevõtluse valdkond) Pille Koorbergi sõlmima (sh muutma, lõpetama) Maaelu Teadmuskeskuse nimel järgnevaid lepinguid: 1.1. innovatsiooni ja ettevõtluse valdkonda sh maaeluvõrgustiku, põllumajanduse ja maaelu teadmussiirde, nõuandeteenuste ning innovatsiooni toetavate tegevuste valdkonda puudutavaid finants-, haldus- ja riigihankelepinguid; 1.2. võrgustiku osakonna ja selle teenistuste, teenuste arendusosakonna ning turunduse ja kommunikatsiooniosakonna haldusalasse kuuluvaid lepinguid. 2. Asedirektor Pille Koorbergi puhkusel, teenistuslähetuses või töövõimetuslehel viibimise ajal, samuti juhtudel, kui ta ei saa oma ülesandeid täita enesetaanduse tõttu on käskkirja punktis 1 nimetatud lepingute allkirjastamise järjekord järgmine: 2.1. direktor; 2.2. finants- ja strateegiaosakonna juhataja, kui direktori käskkirjaga ei ole määratud teisiti. 3. Volitan asedirektor (teaduse valdkond) Marko Kassi sõlmima (sh muutma, lõpetama) Maaelu Teadmuskeskuse nimel järgnevaid lepinguid: 3.1. kogu teaduse valdkonna, sh sordiaretuse, taimekaitse, taimebiotehnoloogia, põllumajandusuuringute ning seemnetootmise, pakendamise ja turustamise valdkonda puudutavaid finants-, haldus- ja riigihankelepinguid; 4. Asedirektor Marko Kassi puhkusel, teenistuslähetuses või töövõimetuslehel viibimise ajal, samuti juhtudel, kui ta ei saa oma ülesandeid täita enesetaanduse tõttu on käskkirja punktis 3 nimetatud lepingute allkirjastamise järjekord järgmine: 4.1. innovatsiooni ja ettevõtlus valdkonna asedirektor Pille Koorberg; 4.2. sordiaretuse osakonna juhataja, kui direktori käskkirjaga ei ole määratud teisiti. 5. Volitan asedirektor (labori ja katsekeskuste) Andrus Rahnut sõlmima (sh muutma, lõpetama) Maaelu Teadmuskeskuse nimel järgnevaid lepinguid: 5.1. laborite ja katsekeskuste valdkonda sh registreerimis-, majandus-, järelkontrolli- ja teiste põldkatsete tegemise ning seemnete, taimekahjustajate, väetise, mulla, taimse materjali, sööda ja muu materjali laboratoorse analüüsimise valdkonda puudutavaid finants-, haldus- ja riigihankelepinguid ning laborite akrediteerimise ja katsekeskuste sertifitseerimise audititega seotud dokumente; 5.2. haldusosakonna haldusalasse kuuluvaid lepinguid. 6. Asedirektor Andrus Rahnu puhkusel, teenistuslähetuses või töövõimetuslehel viibimise ajal, samuti juhtudel, kui ta ei saa oma ülesandeid täita enesetaanduse tõttu on käskkirja punktis 5 nimetatud lepingute allkirjastamise järjekord järgmine: 6.1. kvaliteedijuht; Reg nr. 70000869 6.2. laborite juht, kui direktori käskkirjaga ei ole määratud teisiti. 7. Volitan asedirektoreid allkirjastama Maaelu Teadmuskeskuse nimel ametiasutuse kirju ja teisi dokumente, mis käsitlevad nende valitsemisalasse kuuluvaid küsimusi ja tegevusvaldkondi. 8. Asedirektoritel ei ole oma valitsemisalasse ja tegevusvaldkonda kuuluva küsimuse või otsustuse edasivolitamise õigust. 9. Kui asedirektori valitsemisalasse ja tegevusvaldkonda kuuluv küsimus puudutab ka teise asedirektori valitsemisala või kui asja lahendamine toimub koostöös teise asedirektoriga, kooskõlastatakse asja lahendamine selle asedirektoriga. Kui kokkulepet ei saavutata, esitatakse küsimus otsustamiseks direktorile, välja arvatus põhimääruse § 9 lõigetes 4 ja 6 nimetatud valdkondades. 10. Teha käskkiri teatavaks asedirektoritele ja osakonnajuhatajatele, keda käskkiri puudutab. 11. Käskkirja rakendatakse tagasiulatuvalt alates 01.01.2023. 12. Käesoleva käskkirjaga tühistan järgmised käskkirjad: 09.01.2023 KK nr 1-1/4 „Volituste andmine“ 13.04.2023 KK nr 1-1/39 „Volituste andmine dokumentide allkirjastamiseks“ 26.04.2023 KK nr 1-1/41 „Volituste andmine asutuse esindamiseks“. Käskkirja on võimalik vaidlustada haldusmenetluse seaduses ning halduskohtumenetluse seadustikus sätestatud alustel ja korras 30 päeva jooksul, arvates käskkirja teatavaks tegemise päevast. /allkirjastatud digitaalselt/ Andre Veskioja direktor  Taotlusvorm Koostatud justiits- ja digiministri 18.05.2026 määruse nr 15 “Tulevikukindla andmemajanduse ökosüsteemi mudel ja taristulised lahendused andmete turvaliseks haldamiseks, käitlemiseks ja väärindamiseks” põhjal. 1. Taotleja andmed Taotleja asutuse nimi Maaelu Teadmuskeskus Taotleja esindaja nimi Marko Kass Taotleja esindaja ametikoht Asedirektor (teadustegevused) Esindaja telefoninumber +372 5334 5120 Esindaja e-post [email protected] 2. Partneri andmed (vajadusel) Partnerasutuse nimi - Partneri esindaja nimi - Partneri esindaja ametikoht - Partneri esindaja telefoninumber - Partneri esindaja e-post - 3. Projekti lühiülevaade Projekti lühikirjeldus METK on põllumajanduse kestlikkuse andmevõrgu kontaktasutus Eestis ja pakub maamajanduse andmeteenust. Samuti kogume erinevaid põllumajandusturgu iseloomustavaid andmeid. Maamajanduse andmeteenuse ja andmevõrgu eesmärk on koguda majandus-, keskkonna ja sotsiaalse iseloomuga detailandmeid, seejuures lähtudes andmete ühekordse esitamise põhimõttest ning EL tasemel kokkulepitud kvaliteedinõuetest. Esitatud andmete alusel on kontaktasutusel kohustus koostada andmeesitajatele võrdlev tagasiside, mis sisaldab andmeesitajale huvi pakkuvaid jätkusuutlikkuse indikaatoreid. Andmevõrgu ja turuinfo andmete alusel koostatakse erinevaid poliitika mõjuhinnanguid, andmed on sisendiks erinevatele teadusuuringutele toidutootmise kontekstis, nii majanduslikust, keskkonnahoiu kui sotsiaalsest aspektist. Projekti raames kaardistatakse ja testitakse tehisaru kasutamise võimalused FSDN ja turuinfo üksikandmete valideerimisel ja analüüsil arvestades privaatsuskaitset. Projekti raames treenitakse tehisaru selliselt, et projekti tulemusel valmiv tehisaru lahendus võimaldab pakkuda paremini toimivat toodet (abimees andmete kogujatele, väärtuslik tagasiside andmeesitajale) ja kõrgema kvaliteediga teenust (täiustatud kvaliteedikontroll ning andmebaasist päringute tegemise võimekus), mis toetab andmepõhist poliitikakujundust. 3. Projekti lühiülevaade Algandmetena on kasutusel FSDN ja turuinfo andmebaas (PostgreSQL) ja etteantud ulatuses väliste andmete alusel, näiteks Statistikaamet või muud usaldusväärsed avaldatud põllumajandusturu konteksti kirjeldavad andmed erinevate prognooside, jätkusuutlikkuse hinnangute koostamiseks. Projekti tulemusel valmib tehisaru võimekus: * mis toetab andmete kogujat (assistant) * mis koostab FSDN andmeesitaja parameetritele ja vajadustele vastava tagasiside, kus ettevõtte andmeid võrreldakse temaga sarnase ettevõtte grupiga, näidatakse ajaloolist arengut ning antakse hinnang n+1 aasta tulemuse kohta (prognoos). * mis tagab kvaliteetse tagasiside kuna eelnevalt on andmete kogumisel rakendatud valideerimiskontrolle arvestades põllumajandustootmise erisusi ning kokkulepitud andmekvaliteedi- ja konfidentsiaalsusnõudeid. * privaatsuskaitses keskendutakse seostamatuse tehnoloogiatele, mis tagaks andmete kaitse infosüsteemides ja analüütilisel töötlemisel Tagatud on nii standardsete kui mittestandardsete päringute tegemise võimekus. Tehisaru lahendus aitab kaasa ettevõtjate ja andmekogujate halduskoormuse vähenemisele, parandades avaliku sektori efektiivsust (kiirem andmekorje ja automatiseeritud andmete ristkontroll koos edasise analüüsiga). FSDN andmete mudeldamine tehisaru abil panustab “Digiühiskonna arengukava 2035” eesmärkidesse eelkõige andmepõhise juhtimise, tehisaru rakendamise, avalike teenuste tõhustamise ning eesti andmeruumi väärtustamise kaudu. Eesti peab rakendama andmeid ja tehisaru inimkeskselt, turvaliselt ja nutikalt kõigis sektorites ning kujundama tulevikukindla andmemajanduse (lk 17–18). FSDN andmete tehisarupõhine mudeldamine aitab seda eesmärki ellu viia, sest võimaldab muuta kogutud andmed paremini kasutatavaks analüüsiks, prognoosimiseks, otsustamiseks ja tagasisidestamiseks. See toetab arengukava punkti 2.1.1, mille järgi tuleb rakendada andmepõhist poliitikakujundamist ja parandada otsuste kvaliteeti ning jälgitavust (lk 17), samuti punkti 2.2.1, mille kohaselt peab riik kasutama tehisaru laialdaselt tootlikkuse suurendamiseks ja personaalsemate teenuste pakkumiseks (lk 18). Lisaks aitab FSDN andmete mudeldamine luua praktilisi tehisarurakendusi, mis muudavad keerukad andmed kasutajatele arusaadavaks ja rakendatavaks. See on kooskõlas arengukava eesmärgiga pakkuda personaalsemaid, mugavamaid ja tõhusamaid teenuseid ning kasutada tehisaru erinevates protsessides seal, kus see loob lisandväärtust. Kui mudeldamine toimub läbipaistvalt, turvaliselt ja inimese kontrolli austades, toetab see ka arengukava 3. Projekti lühiülevaade põhimõtet „vaba inimese vaba valik“ ning usaldusväärset andmekasutust (lk 20). Seega aitab FSDN andmete tehisarupõhine mudeldamine kaasa nii andmemajanduse arengule, avaliku sektori nutikamale toimimisele kui ka Eesti positsioonile tehisaru teadliku ja praktilise rakendajana. Arengukava järgi peab Eesti rakendama andmeid ja tehisaru nutikalt kõigis sektorites ning toetama tulevikukindlat andmemajandust (lk 17–18). Arengukava märgib, et krativäelise tehisaruga seotud riskide maandamine eeldab muu hulgas kohapealset suveräänset arvutusvõimsust ning keelemudelite arendusi (lk 7). Tehisaru arendamine aitab panustada „Andmete ja tehisintellekti valgesse raamatusse 2024–2030“ otseselt, kuna valge raamatu keskne eesmärk on kujundada Eestist andmete väärindamise ja targa kasutamise toel juhtiva andmemajanduse ja avaliku halduse kvaliteediga riik maailmas (lk 4). Tehisaru arendamine ei ole selles raamistikus kõrvaltegevus, vaid üks peamisi hoobasid, millega tõhustada riiki, kasvatada ettevõtete tootlikkust ja suurendada inimeste heaolu. 4.1.6 Andmepõhine juhtimine, kus rõhutatakse vajadust rakendada andmepõhist poliitikakujundamist ja kasutada andmeid otsuste tegemisel kiiremini ja väiksema ressursikuluga (lk 25). Plaanitava projekti panus "Andmete ja Tehisintellekti valges raamat 2024-2030": Valge raamat nimetab üheks kolmest põhialamvaldkonnast just „Tehisintellekt igas nurgas: riigis ja ühiskonnas“ (lk 5–6, 17). Selle eesmärk on, et nii erasektor kui ka riigikorraldus oleksid tehisintellekti poolt rikastatud ning Eesti oleks juhtiv tehisintellekti rakendaja maailmas (lk 17). Valge raamatu mõõdikud näevad ette, et 2030. aastaks kasutab tehisintellekti 75% ettevõtetest ning avaliku sektori tõhususe kasv tehisintellekti toel ulatub 425 miljoni euroni (lk 17). Peatükk 4.2.2 Avalik sektor kirjeldab eesmärki, et Eestis saab avaliku sektoriga asjad aetud tehisintellektil põhinevate lahenduste ja vestluskrattide abil ning et avalik sektor oleks tehisintellekti rakendamisel esirinnas (lk 28). Peatükis 4.2.3 Erasektor on eesmärk, et 2030. aastaks rakendab 75% Eesti ettevõtetest tehisintellekti lisandväärtuse kasvatamiseks ning Eesti ettevõtted arendavad ja ekspordivad maailma parimaid tehisintellekti lahendusi (lk 29). Valge raamatu kolmas põhisuund on „Inimese heaks: andmete ja tehisintellekti inimkesksus ja usaldusväärsus“ (lk 18). Peatükk 4.3.5 Rahvusvaheline koostöö rõhutab, et Eesti saab oma praktilise kogemuse põhjal olla eestvedaja rahvusvahelistes aruteludes ja praktiliste lahenduste juurutamisel (lk 36, 62). Projekti ajaraam 01.10.2026 kuni 31.10.2027 3. Projekti lühiülevaade Omafinantseeringu 35 295 eurot, EAGF (EL, FSDN eelarve vastavalt määrusele (EL) suurus ja allikas 2024/2746 Lisa X) Taotletav toetuse 200 000 eurot summa [€] 4. Projekti detailsem kirjeldus Probleemikirjeldus Andmeesitajatele individuaalse tagasiside koostamine on FSDN kontaktasutuse kohustus. Individuaalse tagasiside koostamine Selgitage, miks on kõikidele valimiplaani (580) osalistele igal aruandeaastal on aja- probleem aktuaalne ja ressursimahukas töö. Tehisaru võimalusi kasutades on ning keda see võimalik lahendada järgmised probleemkohad vähendades tööks puudutab. Mida on vajalikku aega, väärindades suurt hulka andmeid ja suurendades probleemi kvaliteeti. lahendamiseks Eestis juba tehtud või mis on Alates 2025. aruandeaastast kogutakse lisaks uusi tegemisel? keskkonnaalaseid ja sotsiaalse sisuga näitajaid, mille kohta puudub võimekus tagasisidet koostada. Seni ainult majandusnäitajate alusel koostatud tagasiside ei ole ettevõtte individuaalseid vajadusi arvestav (seni kokkulepitud indikaatorid kehtivad kõigile ühetaoliselt, puudub ettevõttespetsiifiline lähenemine). Tagasiside parem sihitus (ettevõtja vajadusi ja spetsiifikat arvestav) tõstab koostatud tagasiside väärtust, andes sisendi põllumajandustootja otsustusprotsessi. Puudub võimekus rakendada uute näitajate kvaliteedinõuete valideerimine ja teha mittestandardseid erinevatele uurimisküsimustele vastamiseks vajalikke andmepäringuid arvestades konfidentsiaalsusnõudeid. Andmekogujate nõustamine on FSDN kontaktasutuse töötajate ülesanne ja toimub vaid kokkulepitud ajal. Puudub juhenditele toetuv juturobot, mis oleks andmekogujatele käepärast igal vajalikul hetkel kui küsimus tõstatub. Juturoboti abil on võimalik tõsta andmekogujate töö kiirust ja aidata vähendada andmekogumisele kuluvat ajakulu. Iga-aastaselt kogutavate andmete detailanalüüs on suure inimressursi vajadusega, ilma tehisintellekti abita jäävad väärtuslikud detailandmed põllumajandustootjate kohta suures osas väärindamata. Senised koostatud majandusliku sisuga tagasisided, aastakogumikud ja faktilehed on aluseks tehisintellekti esialgsel treenimisel. Uurimisküsimustele vastamiseks andmepäringute ja võrdlusanalüüside koostamise mahtning detailsusaste on seni piiratud. Projekt toetab „Digiühiskonna arengukava 2035“ ning „Andmete ja tehisintellekti valge raamat 2024-2030“ eesmärke. 4. Projekti detailsem kirjeldus Projekti oodatav Projekti tulemusel valmiv tehisaru võimalustel baseeruv tulemus ja mõju rakendus koostab konkreetsetele koostööpartneritele igal aastal tagasiside andmevõrgu andmete alusel. Kas projektil on selge Kogutavate andmete kvaliteet on kõrgel tasemel ning läbib ning mõõdetav vigadeta Euroopa Komisjoni poolse valideerimisprotsessi. eesmärk, mille Huvitatud isikute mittestandardsetele päringutele on vastatud saavutamist või kiirelt ja asjakohaselt arvestades kõiki konfidentsiaalsusnõudeid. mittesaavutamist on võimalik hinnata? Projekti raames töötatakse välja mudel-agnostiline andmevahetuskiht, mis põhineb MCP (Model Context Protocol) standardil. See võimaldab METK-il kiiresti ja paindlikult testida ning kasutusele võtta erinevaid keelemudeleid (nii lokaalseid vabavaralisi kui ka pilvepõhiseid kommertsmudeleid), tegemata muudatusi infosüsteemi põhiarhitektuuris. Lisaks lokaalse taristu kasutamisele kaardistatakse ja testitakse projekti käigus andmete pöördumatu anonüümimise tõhusust. Piloodi käigus valideeritakse, kas FSDN andmestikku on võimalik anonüümida sellisel tasemel, mis tagaks täieliku vastavuse isikuandmete kaitse üldmäärusele (IKÜM/GDPR) ning võimaldaks andmete analüüsiks ja väärindamiseks turvaliselt ära kasutada ka võimekaid pilvepõhiseid kommertsmudeleid, kaotamata andmete statistilist kasulikkust. Välja töötatud raamistikku saab suures osas taaskasutada järgnevate METK tehisaru projektide raames. Projekti meeskond ja Reeli Hansen (METK, projektijuht) töökorraldus Marek Kärner (METK peaspetsialist, FSDN tooteomanik, arendaja) Kirjeldage rollide ja Egle Jakin-Haidak (METK peaspetsialist turuinfo osateenuse töö jaotust juht, ärisisendi andja) projektimeeskonnas. Anne Varendi (METK peaspetsialist, FSDN andmeanalüütik, Missugust täiendavat FSDN ärisisendi andja) ekspertiisi tuleb juurde Renno Kalda (METK IT konsultant) kaasata (nt tehniline Anti Konsap (METK vaneminsener, AI-lahendused) ekspertiis, Katre Kirt (METK, maamajanduse andmeteenuse juht) andmekaitse)? Johannes Voldemar Valter (PRIA, AI analüütik) Katrin Leemet (METK, nõunik, sh andmekaitse) Virko Nilender (ReMITK, strateegiliste projektide juht) Kuna METK-il puudub hetkel spetsiifiline sügav oskusteave suurte masinõppemudelite metoodilise ülesehituse osas, kaasatakse projekti väline tehisaru- ja andmeteaduse ekspert. Eksperdi põhiülesanneteks on: 1. Toetada FSDN ja turuinfo üksikandmete analüüsiks sobiva modelleerimisloogika ja masinõppe arhitektuuri väljatöötamist. 2. Luua tehisintellekti lahenduse metoodiline ülesehitus ja 4. Projekti detailsem kirjeldus viipade inseneeria (prompt engineering) standardid. 3. Valideerida arendatavaid mudeleid ja MCP-tööriistu, tagamaks lahenduse usaldusväärsus, täpsus ja praktiline rakendatavus. Välisteenuse kaasamisega ennetatakse otseselt arendusriskide realiseerumist ja tagatakse riigieelarvelise toetuse kuluefektiivne kasutus. Jätkutegevused Valminud tehisaru lahenduste asja- ja ajakohasena hoidmine, täiendav parendamine , testimine ja juurutamine. Kirjeldage planeeritud Iga-aastased indikaatorite ja klientide vajaduste kohandamised, jätkutegevusi pärast Uute andmete lisandumisel, nende integreerimine. rahastusperioodi lõppu. Minimaalsete jätkutegevuste tarbeks on võimalik leida osaliselt vahendeid FSDN iga-aastasest eelarvest (EAGF). Vajadusel tuleb leida lisarahastusallikaid. Väljatöötatud raamistiku ja lahenduste taaskasutamise võimaluste analüüsimine teiste METK teenuste arenduseks. Riskid ja Peamised ilmneda võivad riskid on halvasti läbimõeldud või maandamismeetmed jäik tegevuskava, ebapiisava ekspertiisiga meeskond, liiga ambitsioonikas eesmärk ning alaplaneeritud aja ja ressursikulu. Kirjeldage peamisi Tegu on detailsete üksikandetega, võib kaasneda andmekao risk. riske, mis võivad Tehnoloogiate kiire arengu tõttu võib väljatöötatud mudel kiirelt takistada projekti aeguda või vananeda. Mudeli väljundi vähene valideerimine elluviimist või inimese poolt. Projekti käigus võib ilmneda erinevate eesmärkide kaardistuste tulemusel lisariske seoses lokaalse või saavutamist, millised pilvelahendusega. maandamismeetmed kasutusele võetakse? Võimalike riskide maandamiseks: Projekt on süsteemselt planeeritud, toimub pidev tegevuste seire. Projektil on tegevus- ja ajakava (tegevused on planeeritud varuga). Projektimeeskonnas on määratud selged vastutusvaldkonnad ning lepitud kokku regulaarne edenemise jälgimine, rakendatakse agiilset lähenemist ning vajadusel reageeritakse tegevuskava muutmisega. Arvesse võetakse eelarve võimalusi, seiratakse selle kasutust. Tagatud on andmete varukoopiad. Andmekaitse tagamiseks on eelistatud lokaalne mudel kui võimalik (selgub testides) või andmebaasi anonümiseerimine/hägustamine kui kasutatakse pilvelahendust (isikuandmeid või koordinaadid ei ole analüüsi kaasatud). Mudeli kasutus sõltub andmete delikaatsustasemest (delikaatseid isikuandmeid andmebaas ei sisalda). Mudeli aegumine on võimalik maandada MCP lahendusega, kasutades paindliku vahekihina agnostilisi mudeleid, maandame riski sõltuda ühe kindla tehisaru algoritmist või teenusepakkujast. 4. Projekti detailsem kirjeldus Mudeli hallutsinatsioonide tuvastamiseks ja maandamiseks vaatab tulemuse üle ekspert (human-in-the-loop testimine), tulemuse hoomamiseks toimub raporti genereerimine väiksemate osadena. Võimalikku viiba rünnaku riski lokaalse kasutuse puhul hindame madalaks. Riskide ilmnemisel hinnatakse nende mõju ning rakendatakse sobivad parandusmeetmed, et tagada projekti eesmärkide saavutamine planeeritud mahus ja kvaliteedis. 5. Seos teadus- ja arendustegevuse kriteeriumitega (palun kirjeldage) Tegevuse liik Rakendusuuring (alusuuring, rakendusuuring või eksperimentaalarendus) Uudsus Senine andmete töötlus ja valideerimine on toimunud Excel lahenduste abil ja käsitsi. Valmiva keelemudeli või olemasoleva keelemudeli kohandamise tulemusel ühendatakse analüüsi FSDN spetsiifilised keskkonna, sotsiaalsed ja majandusnäitajad. Projekti tulemusel luuakse mudel-agnostiline MCP- andmevahetuskiht. Erinevalt standardsest mudeli treenimisest (fine-tuning) võimaldab MCP-lähenemine reaalajas registripäringute vahendamist ja dünaamilist andmekaitse reeglistiku rakendamist keelemudeli tasandil. Uudsus seisneb ka andmete anonüümimise ja pilvepõhiste mudelite võimekuse valideerimises spetsiifiliste põllumajandusandmete kontekstis. Loomingulisus Kliendi iseärastust ja vajadusi arvestav lahendus tagatakse analüütikute poolt defineeritud ülesannetega tehisarule. Lõplik lahendus ja kuidas selleni jõutakse kujuneb projekti käigus. Ettemääramatu tulemus Puudub kogemus kasutada tehisaru FSDN andmete valideerimisel ja analüüsil, treeningu ja testimise tulemus on ettemääramatu. Arvetelt andmete koondamist ning erinevate arvete klassifitseerimist on piloodina rakendanud NL ja BE, kuid need riigid hindavad tulemuse kvaliteeti 70% juurde ning kinnitavad inimese kontrolli vajadust AI töö tulemusele. Puudub eelnev avaliku sektori praktika MCP standardi rakendamiseks põllumajanduse kestlikkusandmete (FSDN) analüüsil. Kuna tegemist on mudel-agnostilise kihiga, on uurimisküsimuseks ja ettemääramatuks tulemuseks see, kuidas erineva arhitektuuriga mudelid (nt lokaalsed vs pilvepõhised) suudavad MCP kaudu edastatud konteksti mõista ja reageerida. Samuti on ettemääramatu tulemusega andmete anonüümimise eksperiment: kas pöördumatu anonüümimine säilitab keeruliste põllumajanduslike risttabelite statistilise struktuuri (andmete kasulikkuse) tasemel, mis on pilvepõhisele AI-le piisav sisuka tagasiside genereerimiseks. Tulemuse usaldusväärsuse tagamiseks kaasatakse väline ekspert, kes aitab tulemusi ja mudeleid valideerida. 5. Seos teadus- ja arendustegevuse kriteeriumitega (palun kirjeldage) Süsteemsus Koostatakse treeningülesannete ja testimiste kava Ülekantavus või Kogutud treeningute ja testimiste tulemused dokumenteeritakse. korratavus Uued andmed on võimalik mudelisse lisada ning tehtut korrata. 6. Projekti eelarve ja ajakava Lisa iga etapi ning tegevuse juurde tegevuse kirjeldus, algus ja lõpp ning eelarve. I etapp Ettevalmistus, hanked ja väliseksperdi kaasamine Aeg: 01.10.2026 – 31.12.2026 (3 kuud) Hinnanguline eelarve: 70 000 eurot+15% omaosalus Välise AI-eksperdi hanke läbiviimine ja eksperdi kaasamine meeskonda; esmase metoodilise ülesehituse ja modelleerimisloogika kaardistamine. Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus Tarkvara, litsentside ja vajadusel riistvara (serverite) tehniliste tingimuste koostamine ja hankimine Hinnanguline eelarve: 55 000 eurot+15% omaosalus Andmekaitsealase mõjuhinnangu (DPIA) algatamine; anonüümimismetoodika ja MCP turvanõuete esmane disain. Hinnanguline eelarve: 5 000 eurot+15% omaosalus II etapp Taristu käivitamine, anonüümimise testimine ja optimeerimine (RAG-i loomine) Aeg: 01.01.2027 – 31.03.2027 (3 kuud) Hinnanguline eelarve: 40 000 eurot+15% omaosalus Taristu seadistamine REMITK või välise teenusepakkuja keskkonnas keelemudelite tarbeks. Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus Staatiliste andmete (juhendid, eeskirjad) ja Euroopa Komisjoni reeglistiku vektordokumentatsiooni (RAG) ettevalmistamine. Hinnanguline eelarve: 15 000 eurot+15% omaosalus Anonüümimise pilootprojekt: FSDN testandmestiku anonüümimine ja esmane testimine pilvepõhiste kommertsmudelitega (API-de kaudu), hindamaks mudelite vastuste adekvaatsust ja andmete kasulikkuse säilivust. Hinnanguline eelarve: 15 000 eurot+15% omaosalus III etapp Mudel-agnostilise MCP kihi arendus ja integreerimine Aeg: 01.04.2027 – 30.06.2027 (3 kuud) Hinnanguline eelarve: 50 000 eurot+15% omaosalus Mudel-agnostilise MCP (Model Context Protocol) andmevahetuskihi arendamine ja seadistamine PostgreSQL andmebaasile. Hinnanguline eelarve: 25 000 eurot+15% omaosalus 6. Projekti eelarve ja ajakava Lisa iga etapi ning tegevuse juurde tegevuse kirjeldus, algus ja lõpp ning eelarve. Väliseksperdi juhtimisel tehisaru lahenduse metoodilise ülesehituse lõpuleviimine; reaalajas toimivate reeglipõhiste andmepiirangute seadistamine MCP tasemel. Hinnanguline eelarve: 15 000 eurot+15% omaosalus Erinevate mudelite (lokaalsed mudelid taristus vs pilvepõhised mudelid anonüümsete andmetega) liidestamine arendatud MCP kihiga, tagades valmisoleku kiireks mudelite vahetuseks. Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus IV etapp Mudelite valideerimine, testperiood ja turvakontroll Aeg: 01.07.2027 – 30.09.2027 (3 kuud) Hinnanguline eelarve: 30 000 eurot+15% omaosalus Pilootkasutus reaalsete andmekogujatega (human-in-the-loop). Välise eksperdi poolt masinõppemudelite ja tagasiside (Data Storytelling) genereerimise loogika valideerimine. Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus Valitud Lahenduse kiiruse, stabiilsuse ja tulemuste usaldusväärsuse võrdlev lahenduste analüüs lokaalsete ja pilvepõhiste mudelite vahel läbi MCP kihi. võrdlemine Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus Turva- ja Süsteemi turva- ja lekketestid (kontrollimaks, et MCP reeglid ja lekketestid anonüümimisloogika välistavad isikuandmete/konfidentsiaalsete üksikandmete lekke pilveteenustesse). Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus V etapp MVP Live, lähtekoodi avalikustamine ja projekti dokumendid Aeg: 01.10.2027 – 31.10.2027 (1 kuu) Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus Lähtekoodi Lahenduse lähtekoodi puhastamine ja võimalusel avalikustamine riiklikus puhastamine ja koodivaramus/GitHubis (ülekantavuse tagamiseks). võimalusel Hinnanguline eelarve: 5000 eurot+15% omaosalus avalikustamine Kratid.ee Tehisaru Kratid.ee registrisse „Algoritmi kasutuse ülevaate“ vormi registrisse esitamine ja läbipaistvuse tagamine. esitamine Hinnanguline eelarve: 2000 eurot+15% omaosalus Aruandlus Projekti lõpparuandlus ja paikvaatluse korraldamine toetuse andjale. Hinnanguline eelarve: 3000 eurot+15% omaosalus  7. Kasutatavate andmete ülevaade Ülevaade projekti käigus Detailne nimekiri andmetest on Komisjoni töödeldavatest andmetest rakendusmääruses (EL) 2024/2746, Komisjoni rakendusmäärus (EL) 2017/1185 Kas vajalik on läbi viia Kaitsetarve on määratud: andmekaitsealane mõjuhinnang? C1-I1-A2 (FSDN) ja C1-I1-A1 (turuinfo) Andmekaitsealane mõjuhinnang tuleb läbi viia- Kas projekti käigus rakendatakse Ei, tegu ei ole isikuandmetega ja andmejälgijat ei andmejälgijat? rakendata Kas vajalik on täita algoritmi Andmete alusel ei anta haldusakti, ei ole mõju 1 kasutatavuse vorm? inimest vahetult mõjutavale otsusele, ei kasutata inimeste kategoriseerimiseks ega profileerimiseks, ei automatiseerita haldustoimingut, ei ole tegu süsteemiga, mille kaudu saaks inimene ligi isikustatud teabele või asutuse teenusele Tulemus on seotud keelemudeliga (juturobot) ja tagasisidega andmeesitajale tuginedes andmebaasi andmetele, selles osas tuleb täia algoritmi kasutatavuse vorm Kas projekti käigus avalikustatakse Projektis kaasatud andmed on detailsemad kui avaandmeid? avaandmed, tulemus avalikustatakse agregeeritult (Avaandmed on avaldatud agregeeritult; https://fadn.agri.ee/standardtulemused/ ja https://metk.agri.ee/teadus-uuringud- projektid/maamajandus/turuinfo ) 8. Muu vajalik teave vabas vormis 1 AI ülevaade | Kratid Volitused Kontrollige e-äriregistrist2, kas Teil on äriregistri registrikaardi järgi õigus taotleja esindamiseks. Juhul, kui Teil puudub e-äriregistris taotleja esindusõigus, saate oma esindusõigust tõendada, lisades taotlusele digiallkirjastatud volituse. Kinnitused Palun tutvuge alljärgnevate tingimustega ning kinnitage, et olete nendega nõus: Annan nõusoleku: - teha õiguspädevale organile järelpärimisi; - teostada taotleja suhtes toetuse andmise tingimustest tulenevaid õigusi; - edasise infovahetuse toimumiseks elektroonilisel teel. Kinnitan järgnevat: - kõik taotluses esitatud andmed on õiged ning esitatud dokumendid on kehtivad ja ehtsad; - taotluses sisalduv projekt vastab toetuse andmise tingimuste määruses sätestatud eesmärkidele ja toetatavatele tegevustele; - taotlejal on toetuse andmise tingimustes sätestatud projekti elluviimiseks ja haldamiseks vajalik kvalifikatsioon või kogemus ning õiguslik, organisatsiooniline või tehniline eeldus; - taotleja kohustub väljastama andmeid ja osutama igakülgselt kaasabi Justiits- ja Digiministeeriumile ning teistele asutustele, kelle kohustus on teha taotluses sisalduva projekti elluviimise üle järelevalvet; - taotleja kohustub viima projekti ellu taotluses esitatud teabe ja tingimuste alusel; - taotleja kohustub Justiits- ja Digiministeeriumi viivitamata teavitama taotluses esitatud andmetes toimunud muudatusest ja ilmnenud asjaolust, mis võib mõjutada taotluse kohta otsuse tegemist; - taotlejal on nõutavad vahendid projekti omafinantseeringu tagamiseks; - taotleja on teadlik, et toetuse saamise info ja toetuse summa avalikustatakse. ☒ Kinnitan, et kõik taotluses esitatud andmed on õiged ja täielikud, olen ülaltoodud tingimustega tutvunud ja olen nendega nõus. 2 Juriidilise isiku otsing | e-Äriregister  Keaty Siivelt Teie: 22.07.2026 nr 1-17/4722-27 Justiits- ja digiministeerium Meie: Kuupäev digitaalallkirjas nr 20-50/482-2 Vastused tehisarulahenduste toetusmeetme taotluse täiendavatele küsimustele Lugupeetud Keaty Siivelt Edastame vastused tehisarulahenduste toetusmeetme taotluse täiendavatele küsimustele. 1) Keelemudelite kavandatud kasutamine projektis. Projektis ei kavandata baaskeelemudeli nullist treenimist. Kasutusele võetakse olemasolevad eel­treenitud keelemudelid ning neid kohandatakse FSDN-i ja turuinfo kasutusjuhtudeks süsteemijuhiste, viipemallide, RAG-teadmusbaasi, MCP-tööriistade ning valideeritud näidis- ja testülesannete abil. Piiratud peenhäälestamist teostatakse ainult juhul, kui projekti alguses tehtav võrdlustest näitab, et RAG-i, viipade ja tööriistadega ei saavutata vajalikku kvaliteeti. Peenhäälestamine ei ole projekti vältimatu ega ette lubatud tulemus. Keelemudeleid kasutatakse nelja konkreetse funktsionaalsuse elluviimiseks: Andmekoguja juhendaja. Keelemudel vastab FSDN-i metoodikat, Euroopa Komisjoni valideerimisreegleid ja METK-i juhendeid puudutavatele küsimustele. Vastuse kontekst leitakse RAG-teadmusbaasist ning kasutajale näidatakse allikaviited. Kui usaldusväärset allikat ei leita, peab lahendus vastamisest loobuma või suunama küsimuse spetsialistile. Valideerimistulemuste selgitamine. FSDN-i süsteemi deterministlikud kontrollid ja Euroopa Komisjoni valideerimisreeglid jäävad autoriteetseks. Keelemudel ei otsusta, kas andmed on õiged, vaid selgitab arusaadavas keeles tuvastatud vea võimalikku põhjust, seost teiste näitajatega ja parandusvõimalust. Vajaduse korral kasutatakse eraldi anomaaliatuvastuse või statistilise analüüsi mudelit, mille tulemus antakse keelemudelile selgitamiseks. Individuaalse tagasiside koostamine. Ettevõtte näitajad, võrdlusrühm, ajalooline areng ja prognoos arvutatakse eelnevalt valideeritud reeglite, SQL-päringute ja statistiliste või masinõppemudelite abil. Keelemudeli roll on muuta kontrollitud arvutustulemused arusaadavaks narratiiviks, mitte arvutada või prognoosida tulemusi iseseisvalt. See aitab automatiseerida 580 valimisse kuuluva majapidamise tagasiside koostamist. Kontrollitud mittestandardsed analüüsipäringud. Keelemudel aitab kasutaja küsimuse tõlgendada ja valida sobiva eeldefineeritud analüüsitööriista. Lahendus ei anna mudelile vaba SQL-juurdepääsu. Päringud tehakse ainult lubatud väljade, rühmituste ja konfidentsiaalsusreeglite piires ning väljastatakse piisavalt agregeeritud tulemus. MCP roll on standardiseerida keelemudeli ja FSDN-i teenuste vaheline tööriistakiht. MCP-serverid vahendavad näiteks juhendite otsingut, valideerimistulemuste pärimist, võrdlusrühma näitajate arvutamist, prognoosimudeli käivitamist ning kinnitatud agregaatpäringuid. Iga tööriista sisend, väljund, kasutajaõigus, lubatud andmeväljad ja konfidentsiaalsusreeglid on eelnevalt määratud. Mudelite vahetatavuse tagamiseks kasutatakse MCP-tööriistakihi kõrval eraldi mudeliadapterit või mudeliväravat, mis võimaldab kasutada sama rakendusloogikaga lokaalset avatud mudelit või lubatud juhul pilvepõhist mudelit. Kui selleks on vajadus, siis konfidentsiaalseid üksikandmeid töödeldakse lokaalses, ReMITK-i, UT HPC või mõne teise IT partneri kontrollitavas keskkonnas. Pilvemudeleid kasutatakse suure tõenäolsusega üksnes avalike, sünteetiliste või pöördumatult anonüümitud andmetega pärast vastava riski- ja andmekaitsehinnangu läbimist. See arhitektuur seob tegevused otseselt projekti eesmärkidega: vähendada turuinfo ja FSDN andmekogujate nõustamise ja tagasiside koostamise ajakulu, parandada kogutavate andmete kvaliteeti, võimaldada Lk 1|6  kontrollitud mittestandardseid analüüse ning muuta FSDN-i majandus-, keskkonna- ja sotsiaalnäitajad põllumajandustootjale arusaadavaks. Selline fookus on FSDN-i eesmärkidega hästi kooskõlas. Euroopa Komisjoni järgi laienes FSDN 2025. aastal majandusandmetelt keskkonna- ja sotsiaalnäitajatele ning riikidelt oodatakse ettevõtetele võrdlevat tagasisidet sarnaste majapidamiste kestlikkusnäitajate alusel. Samuti peab üksikandmete avaldamine olema välistatud. 2) Täiendatud eelarve kirjeldus. 6. Projekti eelarve ja ajakava Lisa iga etapi ning tegevuse juurde tegevuse kirjeldus, algus ja lõpp ning eelarve. I etapp Ettevalmistus, hanked ja väliseksperdi kaasamine Aeg: 01.10.2026 – 31.12.2026 (3 kuud) Esimese etapi hinnanguline eelarve: 70 000 eurot+15% omaosalus sh Välise AI-eksperdi hanke läbiviimine ja eksperdi kaasamine meeskonda; esmase metoodilise ülesehituse ja modelleerimisloogika kaardistamine. Kaasame välise AI eksperdi leidmaks parim võimalik lahendus FSDN ja turuinfo andmete töötlemiseks ja raportite (võrdlev tagasiside andmeesitajatele, faktilehed, kokkuvõtted) koostamiseks keelemudeli abil. Koostame eksperdi abil auditi, et täpsustada kontseptsiooni detailid. Täpsustame tegevuskava ja kaardistame modelleerimisloogika, et AI lahenduste abil täita kontaktasutusele pandud ülesandeid (kogutud andmete kvaliteedi tagamine (sh juhendaja andmekogujatele (tugineb metoodikal ja erinevate koostatud juhendmaterjalidel, mille alusel vastab tekkivatele küsimustele ning suunab andmekogujaid), tagasiside andmine andmeesitajatele). Eksperdi eeldatav töömaht kuni 100 töötundi. Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus sh Tarkvara ja litsentside hankimine ja vajadusel riistvara (serverite) tehniliste tingimuste koostamine ja hankimine Eksperdiga koostöös valitud lahendusele vastavalt hangime tarkvara ja litsentsid arvestades kaasnevaid hoolduskulusid pikas perspektiivis. Kaalume erinevaid variante (rent, ost). Vaatame üle olemasolevate serverite tehnilised tingimused, vajadusel hangime lisaserveri, mis vastab valitud lahenduse rakendamiseks ja paigutamiseks vajalikele nõuetele. Vajalik riistvara on ka graafikakaardid. Hinnanguline eelarve: 55 000 eurot+15% omaosalus sh Andmekaitsealase mõjuhinnangu (DPIA) algatamine; anonüümimismetoodika ja MCP turvanõuete esmane disain. FSDN ka turuinfo üksikandmed on konfidentsiaalsed, mistõttu anonüümime andmed enne keelemudelile töötlemiseks andmist. FSDN ja turuinfo andmetele on määratud kaitsetarve. Teeme andmekaitsealase mõjuhinnangu lähtudes eksperdiga koostöös välja valitud võimalikust lahendusest. Hinnanguline töötundide maht (tooteomanik ja mõju hindaja) 75 tundi. Hinnanguline eelarve: 5 000 eurot+15% omaosalus II etapp Taristu käivitamine, andmete ettevalmistamine ja RAG-lahenduste testimine Valmistame ette keelemudelite ja RAG-lahenduste katsetamiseks vajalikud andmed ning seadistame infoturbe- ja andmekaitsenõuetele vastava käituskeskkonna REMITK või sobiva välise teenusepakkuja taristus. Valime mudelite käitamiseks inferentsi- ja orkestreerimislahenduse, mis võimaldab hallata mudelite koormust, versioone ja kättesaadavust. Lk 2|6 6. Projekti eelarve ja ajakava Lisa iga etapi ning tegevuse juurde tegevuse kirjeldus, algus ja lõpp ning eelarve. Kaardistame FSDN-i juhendid, eeskirjad, Euroopa Komisjoni reeglistiku ja varasemad tagasisidearuanded. Määrame dokumentide laadimise ja uuendamise töövood, tükeldamise, metaandmed, vektorindeksi, versioonihalduse, allikaviited ning vastuste korrektsuse hindamise testid. Loome juhendmaterjalidel põhineva RAG-prototüübi ning katsetame personaliseeritud tagasiside koostamist piiratud testandmestikuga. Struktureeritud FSDN-i andmeid kasutatakse kontrollitud andmepäringute kaudu, RAG-i aga dokumentidest asjakohase teabe leidmiseks. Rakendame testandmetele andmete minimeerimise, agregeerimise ja anonüümimise meetodeid ning hindame andmete kasulikkuse säilimist. Pilvepõhiste mudelitega testitakse ainult nõuetekohaselt anonüümitud andmeid. Valime ja testime inferentsimootorit, kvantimist, kontekstiakna suurust, paralleeltöötlust ja KV-cache’i seadeid ning mõõdame latentsust, läbilaskevõimet ja GPU-mälu kasutust. Aeg: 01.01.2027 – 31.03.2027 (3 kuud) Teise etapi hinnanguline eelarve: 40 000 eurot+15% omaosalus sh Keelemudelite taristu seadistamine Seadistame keelemudelite katsetamiseks ja käitamiseks vajaliku taristu REMITK või nõuetele vastava välise teenusepakkuja keskkonnas. Valime mudelite haldamiseks orkestreerimis- ja inferentsilahenduse ning seadistame juurdepääsukontrolli ja logimise. Testime kvantimist, kontekstiakent, paralleeltöötlust ja KV-cache’i ning mõõdame latentsust, läbilaskevõimet ja GPU-mälu kasutust. Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus sh Juhendmaterjalide RAG-lahenduse ettevalmistamine Kaardistame ja valmistame ette FSDN-i juhendid, eeskirjad ning Euroopa Komisjoni reeglistiku. Määrame dokumentide laadimise ja uuendamise töövood, tükeldamise põhimõtted, metaandmed, vektorindeksi ja allikaviidete nõuded. Loome esmase RAG- lahenduse juhendmaterjalidest vastuste leidmiseks ning testime vastuste korrektsust, allikatele vastavust ja usaldusväärsust. Hinnanguline eelarve: 15 000 eurot+15% omaosalus sh FSDN-i testandmete anonüümimine ja mudelite testimine Valmistame ette piiratud FSDN-i testandmestiku ning rakendame andmete minimeerimise, agregeerimise ja anonüümimise meetodeid. Hindame taasidentifitseerimise riski ja andmete statistilise kasulikkuse säilimist. Anonüümitud andmetega testime kohalikke ja pilvepõhiseid kommertsmudeleid ning personaliseeritud tagasiside koostamist struktureeritud näitajate ja varasemate PDF- aruannete põhjal. Võrdleme mudelite vastuste adekvaatsust, faktilist korrektsust ja allikatele vastavust. Hinnanguline eelarve: 15 000 eurot+15% omaosalus III etapp Mudel-agnostilise integratsiooni- ja MCP-kihi arendamine Arendame integratsioonikihi, mis ühendab keelemudelid FSDN-i API ja kontrollitud andmetööriistadega. MCP-d kasutatakse standardiseeritud liidesena, mille kaudu saavad Lk 3|6 6. Projekti eelarve ja ajakava Lisa iga etapi ning tegevuse juurde tegevuse kirjeldus, algus ja lõpp ning eelarve. keelemudelid kasutada ainult eelnevalt määratud õiguste ja piirangutega tööriistu. Mudelite vahetatavus tagatakse eraldiseisva mudeliadapteri kaudu. Arendame tööriistad valideerimisvigade tuvastamiseks ja selgitamiseks, individuaalse tagasiside koostamiseks, võrdlusanalüüsiks ning piiratud analüüsipäringute tegemiseks. Keelemudelile ei anta vahetut juurdepääsu PostgreSQL-i andmebaasile, vaid andmeid vahendatakse FSDN-i API või kontrollitud päringute kaudu. Rakendame autentimise ja õiguste kontrolli, andmete minimeerimise ja agregeerimise reeglid, sisendite ja väljundite valideerimise, logimise ning auditeerimise. Liidestame valitud lokaalsed ja pilvepõhised mudelid ning testime mudelite vahetatavust, vastuste korrektsust, jõudlust ja andmepiirangute järgimist. Väliseksperdi kaasabil viime lõpule lahenduse metoodilise ülesehituse, andmekaitse- ja turvareeglid, testimise põhimõtted ning tehnilise dokumentatsiooni. Väliseksperdi kavandatud töömaht on kuni 400 tundi. Aeg: 01.04.2027 – 30.06.2027 (3 kuud) Kolmanda etapi hinnanguline eelarve: 50 000 eurot+15% omaosalus sh MCP andmevahetuskihi arendamine Arendame mudel-agnostilise MCP-kihi, mis ühendab keelemudelid FSDN-i API ja kontrollitud andmetööriistadega. Loome komponendiarhitektuuri ning tööriistad valideerimisvigade selgitamiseks, individuaalse tagasiside koostamiseks, võrdlusanalüüsiks ja piiratud analüüsipäringuteks. Rakendame õiguste kontrolli, logimise, sisendi ja väljundi valideerimise, testid ning tehnilise dokumentatsiooni. Hinnanguline eelarve: 25 000 eurot+15% omaosalus sh Metoodika ja andmepiirangute seadistamine Viime väliseksperdi juhtimisel lõpule AI-lahenduse metoodilise ja tehnilise ülesehituse. Määrame tööriistade kasutusõigused, lubatud andmeväljad, agregeerimise ja andmete minimeerimise reeglid ning väljundite kontrollimise põhimõtted. Testime piirangute toimimist ja dokumenteerime lahenduse turbe-, andmekaitse- ja auditeerimisnõuded. Hinnanguline eelarve: 15 000 eurot+15% omaosalus sh Keelemudelite liidestamine ja vahetatavuse testimine Liidestame MCP-kihiga valitud lokaalsed ja pilvepõhised keelemudelid, kasutades pilvemudelite puhul ainult nõuetekohaselt anonüümitud andmeid. Loome mudeliadapteri, mis võimaldab mudeleid vahetada ilma FSDN-i tööriistu ümber arendamata. Testime mudelite funktsionaalset sobivust, vastuste korrektsust, jõudlust ja andmepiirangute järgimist. Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus IV etapp Mudelite valideerimine, testperiood ja turvakontroll Aeg: 01.07.2027 – 30.09.2027 (3 kuud) Neljanda etapi hinnanguline eelarve: 30 000 eurot+15% omaosalus Lk 4|6 6. Projekti eelarve ja ajakava Lisa iga etapi ning tegevuse juurde tegevuse kirjeldus, algus ja lõpp ning eelarve. sh Pilootkasutus reaalsete andmekogujatega (human-in-the-loop). Välise eksperdi poolt masinõppemudelite ja tagasiside (Data Storytelling) genereerimise loogika valideerimine. Andmekogujate (FSDN ja turuinfo) tööaeg lahenduse kasutamisel ja tagasiside andmisel (150 tundi). Väliseksperdi tööaeg lahenduse eesmärgile vastavuse valideerimisel ja kogujate tagasiside arvestamisel (kuni 150 tundi), Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus sh Valitud lahenduste võrdlemine. Lahenduse kiiruse, stabiilsuse ja tulemuste usaldusväärsuse võrdlev analüüs lokaalsete ja pilvepõhiste mudelite vahel läbi MCP kihi. Testime ja võrdleme lahenduse kiirust ja stabiilsust ning usaldusväärsust pilvepõhiste mudelite erilahenduse puhul. Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus sh Turva- ja lekketestid. Süsteemi turva- ja lekketestid (kontrollimaks, et MCP reeglid ja anonüümimisloogika välistavad isikuandmete/konfidentsiaalsete üksikandmete lekke pilveteenustesse). Testime loodud lahenduse turvalisust ja anonüümisloogika toimivust. Tööaeg ca 300 tundi. Hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus V etapp MVP Live ja lähtekoodi avalikustamine. Läbipaistvuse, AI Acti vastavuse ja lõppdokumentatsiooni koostamine Eelarve on kujunenud hinnanguliselt 5% ulatuses kogu planeeritud eelarve mahust. Sisuliselt METK töötajate tööaeg seoses lähtekoodi lisamisega riiklikusse koodivaramusse, vormi esitamisega kratid.ee registrisse ja lõpparuande koostamisega. Aeg: 01.10.2027 – 31.10.2027 (1 kuu) Viienda etapi hinnanguline eelarve: 10 000 eurot+15% omaosalus sh Lahenduse lähtekoodi puhastamine ja avalikustamine riiklikus koodivaramus/GitHubis (ülekantavuse tagamiseks). sh Tehisaru Kratid.ee registrisse „Algoritmi kasutuse ülevaate“ vormi esitamine ja läbipaistvuse tagamine. sh Projekti lõpparuandlus ja paikvaatluse korraldamine toetuse andjale. 3) Projekti tulemuste kavandatud laiem taaskasutatavus. Projekti tulemused võimaldavad teistel asutustel olemasolevaid ja arendatud komponente sama arhitektuuri-, turbe- ja integratsioonimustri alusel kiiremini ning väiksema analüüsi- ja katsetamiskuluga kasutusele võtta. Lugupidamisega Lk 5|6 /allkirjastatud digitaalselt/ Katre Kirt Maamajanduse valdkonna juhataja Koopia: Monika Karu 5885 1179, [email protected] Lk 6|6  TOETUSE KASUTAMISE LEPINGU NR 1-15/124 ERITINGIMUSED Eesti Vabariik, Justiits- ja Digiministeeriumi kaudu, registrikood 70000898, asukoht Suur- Ameerika 1, 10122 Tallinn, keda esindab kantsleri volituse alusel digiriigi asekantsler Lauri Luht (edaspidi nimetatud „toetuse andja“) ja Maaelu Teadmuskeskus, registrikood 70000869, asukoht J. Aamisepa 1, Jõgeva alevik, 48309 Jõgeva maakond, keda esindab Andre Veskioja (edaspidi nimetatud „toetuse saaja“), edaspidi koos nimetatud „pooled“ ja eraldi „pool“, LÄHTUDES toetuse andja ja toetuse saaja ühisest huvist toetada avaliku sektori innovatsiooni ja teadus-arendustegevusi, kiirendada tehisaru ja privaatsuskaitse tehnoloogiate arendamist ja kasutuselevõttu avalikus sektoris ning toetuse saaja poolt 17.06.2026. a esitatud taotlusest, sõlmisid käesoleva toetuse kasutamise lepingu (edaspidi „leping“) alljärgnevas: 1. Lepingu objekt 1.1. Riigieelarveline projektitoetus summas 200 000 eurot, mis sisaldab käibemaksu (edaspidi „toetus“). Toetuse saaja kohustub tagama projekti elluviimiseks taotluses kavandatud vähemalt 15% omafinantseeringu. 1.2. Toetuse saaja kasutab toetust rakendusuuringuks, mille raames kaardistatakse ja testitakse tehisaru kasutamise võimalused põllumajandusliku kestlikkuse andmevõrgu (FSDN, farm sustainability data network) ja turuinfo üksikandmete valideerimisel ja analüüsil arvestades privaatsuskaitset. Toetuse aluseks olev projekti kirjeldus, eeldatav tegevuste ajakava ning eelarvejaotus on esitatud lepingu lisas 2. 1.3. Toetus antakse justiits- ja digiministri 18.05.2026 määrusega nr 15 „Tulevikukindla andmemajanduse ökosüsteemi mudel ja taristulised lahendused andmete turvaliseks haldamiseks, käitlemiseks ja väärindamiseks“ kehtestatud korras. 1.4. Toetuse kasutamise lõpptähtpäev on 31.10.2027. 2. Toetuse väljamaksmise aeg 2.1. Toetuse väljamakse aluseks on leping. 2.2. Toetuse andja kannab toetuse ühekordse maksena toetuse saaja arveldusarvele 10 (kümne) tööpäeva jooksul alates toetuse andja poolt lepingu jõustumisest teada saamisest. 3. Aruannete esitamine 3.1. Aruande projekti elluviimise kohta esitab toetuse saaja e-posti [email protected] kaudu toetuse andjale ühe kuu jooksul alates projekti lõpptähtpäevast. 3.2. Põhjendatud juhul võib toetuse andja toetuse saaja kirjaliku taotluse alusel pikendada aruande esitamise tähtaega. Nimetatud taotlus tuleb esitada toetuse andjale hiljemalt kolmkümmend kalendripäeva enne projekti lõppkuupäeva. 3.3. Toetuse kasutamise aruanne esitatakse lepingu lisas 1 toodud vormil. 4. Erisätted 4.1. Toetuse saaja nimetab toetuse andja lepingu objektis kirjeldatud tegevuse toetajana vastavates trükistes, reklaamides (pressiteated, raamatud, trüki-, tele- ja raadioreklaam jne) ja avalikel esinemistel, kasutades võimalusel toetuse andja logo vastavalt valitsusasutuste ühise visuaalse identiteedi stiilijuhistele. 4.2. Toetuse saaja on kohustatud lõpetama toetuse andja soovil toetuse andja sümboolika edasise kasutamise. 4.3. Kui toetuse saaja on taotlenud toetuse arvelt toetatavale projektile või osale projekti tegevustest toetust samal ajal mitmest meetmest või muudest riigieelarvelistest, Euroopa Liidu või välisabi vahenditest, peab taotluses/lepingus olema esitatud sellekohane teave. 4.4. Toetuse arvelt ei rahastata kulusid, mis on toetuse saajale hüvitatud teistest meetmetest, riigieelarve, muu avaliku sektori või välisvahenditest. 4.5. Pooled on kokku leppinud, et üldtingimuste punktides 3.1.5 ja 4.4-4.6 kohaldatakse toetuse tagasimaksmise ja tagasinõudmise sätete osas üldtingimuste asemel riigieelarve seaduse paragrahve 55 ja 551. 5. Volitatud esindajad 5.1. Toetuse andja esindajaks lepingu täitmisega seotud küsimustes on: Kaarel Sepp, 1  tel. +372 5384 6976, e-post [email protected], või teda asendav isik. 5.2. Toetuse saaja esindajaks lepingu täitmisega seotud küsimustes on: Reeli Hansen, tel. +372 5865 0116, e-post [email protected] 6. Lepingu lisad Lepingule on allkirjastamise hetkel lisatud alljärgnevad lisad: 6.1. Lisa 1 – toetuse kasutamise aruande vorm 6.2. Lisa 2 – esitatud taotlus 6.3. Lisa 3 – toetuse taotlemisega seotud kirjavahetus 7. Muud sätted 7.1. Lepingu osaks on lisaks käesolevatele eritingimustele ja nende lisadele toetuse kasutamise lepingute üldtingimused. Toetuse saaja kinnitab, et on üldtingimustega tutvunud paberkandjal või elektroonselt Justiits- ja Digiministeeriumi kodulehel aadressil https://www.justdigi.ee/majandusteave-ja- riigihanked#justiitsministeeriumi_lepingute_uldtingimused ning tal oli võimalik nende kohta küsida selgitusi ja teha ettepanekuid eritingimustes üldtingimuste kohaldamata jätmiseks või muutmiseks. Pooled kinnitavad, et kõik üldtingimused on mõistlikud ega saa seetõttu olla tühised. 7.2. Kui konkreetsest sättest ei tulene teisiti, tähendab mõiste „leping” lepingu eritingimusi ja üldtingimusi koos kõikide lisadega. Lepingu dokumentide prioriteetsus on järgmine: eritingimused (I), lepingu lisad (II) ja üldtingimused (III). Vastuolude korral lepingu dokumentide vahel prevaleerib prioriteetsem dokument. 7.3. Leping allkirjastatakse digitaalselt. Toetuse andja Toetuse saaja /allkirjastatud digitaalselt/ /allkirjastatud digitaalselt/ Tel: 6 208 100 Tel: +372 776 6901, +372 5332 4719 (üld) E-post: [email protected] E-post: [email protected] Arveldusarve nr: IBAN: EE891010220034796011 Viitenumber: 2800047135 2 LISA 1 TOETUSE KASUTAMISE LEPINGULE NR 1-15/124 Toetuse kasutamise aruande vorm I osa: Tegevusaruanne Kirjeldada lühidalt, milliseid tegevusi ja millal on tehtud ning millised on olnud tulemused ehk anda ülevaade läbiviidud tegevustest. Selgitada, kas tegevuste tulemustes oli erinevusi võrreldes kavandatuga (millest tulenevalt). Toetuse kasutamine loetakse eesmärgipäraseks kui vahendid on kasutatud projekti taotluses esitatud eesmärkide saavutamiseks vajalike tegevuste. Tehisaru ja privaatsuskaitse tehnoloogiate arendamisele iseloomulikult võib toetatava projekti käigus ilmneda, et kavandatud lahendus ei olnud tehniliselt või õiguslikult teostatav. Sellisel juhul loetakse toetuse eesmärk täidetuks, kui projekt on ellu viidud heas usus, kooskõlas kavandatud metoodikaga ning tulemused, sh ebaõnnestumise põhjused, on dokumenteeritud ja avalikustatud. Tegevus Periood Teostatud tegevused ja saavutatud tulemid Tegevus 1 Tegevus 2 Tegevus 3 Tegevus 4 Tegevus 5 Tegevus 6 II osa: Finantsaruanne Esitada finantsaruanne vastavalt järgnevale tabelile. Selgitada, kas planeeritud eelarves ning tegeliku kulu vahel oli erinevusi võrreldes kavandatuga (millest tulenevalt). Tabel 1. Projekti vahendid kokku SUMMA Käibemaks [€] käibemaksuta [€] Aruandeperioodil laekunud toetus Planeeritud omafinantseering Projekti vahendid kokku Tegelikud kulud toetuse vahenditest Tegelikud kulud omafinantseeringu vahenditest Projekti tegelik kulu kokku Toetuse jääk Toetuse jääk kuulub tagastamisele EI/JAH Tabel 2. Tegelik kulu toetuse vahenditest aruandeperioodil SUMMA Käibemaks [€] käibemaksuta [€] Tegevus 1 Tegevus 2 Tegevus 3 Kokku Toetuse andja Toetuse saaja /allkirjastatud digitaalselt/ /allkirjastatud digitaalselt/ 3