Leping

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 Eesti Rahvusraamatukogu Taotleja esindaja nimi Martin Öövel Taotleja esindaja ametikoht peadirektor Esindaja telefoninumber +372 5019 775 Esindaja e-post [email protected] 2. Projekti kontakt (vajadusel) Projekti esindaja nimi Urmas Sinisalu Projekti esindaja ametikoht Üleriigiliste raamatukoguteenuste keskuse juht Projekti esindaja telefoninumber +372 56 807 222 Projekti esindaja e-post [email protected] 3. Projekti lühiülevaade Projekti lühikirjeldus Projekti eesmärk on valideerida ja arendada mäluasutustele (raamatukogud, muuseumid ja arhiivid) suunatud tehisarulahendust, uurida kas ja kuidas on võimalik avatud ja lokaalsete keelemudelite abil luua digipärandile kvaliteetseid kirjeldusi. Planeeritav uurimus ja arendus põhinevad Rahvusraamatukogu (edaspidi RaRa) automaatse kataloogimise kratil KATA (https://kata.rara.ee/), keskendudes mudelite töökindluse, kuluefektiivsuse ja ressursitõhususe optimeerimisele. Projekti tulemuseks on avalikule sektorile taaskasutatavad treeningandmed ja treenitud mudel(id). Projekti ajaraam 01.09.2026 – 30.09.2027 Omafinantseeringu suurus ja allikas 23 968€, mis on 22,2% taotluse summast ning kaetakse Eesti Rahvusraamatukogu palgafondist (kogu projekti maksumus on 131 994€). Taotletav toetuse summa [€] 108 026€ (projektijuhtimine + välise partneri kaasamine ja mudelite treenimiseks vajalik ressurss) 4. Projekti detailsem kirjeldus Probleemikirjeldus Lokaalsed keelemudelid ei tööta nii hästi kui kinnised suured kommertsmudelid (ChatGPT, Selgitage, miks on probleem Claude) ja nende kasutamine autoriõiguse kaitse aktuaalne ning keda see puudutab. all olevat ainese töötlemiseks ei ole õiguslikult ega Mida on probleemi lahendamiseks turvakaalutlustelt võimalik. Eestis juba tehtud või mis on tegemisel? Projekt on üks osa valdkondlikust "Kultuuripärandi digitegevuskava 2024–2029" kus digipärandi väärindamine ja uute kasutusviiside väljatöötamine toetab kultuuri- ja majanduskeskkonda ning aitab kaasa Eesti identiteedi elujõulisena püsimisele. Riiklikul tasemel on strateegiliselt oluline kultuuripärandi võimalikult lai kättesaadavaks tegemine, näiteks on 2029. aastaks eesmärk digiteerida 55% Eesti mäluasutuste kogudes olevast pärandist. Ainult digiteerimisest ei piisa pärandi (taas)kasutamise võimestamiseks ning lihtsalt serveris seisvad failid ei teeni tagasi investeeringuid, mis nende kättesaadavaks tegemiseks on tehtud. Digiühiskonna arengukava 2035 ja Eesti 2035 toetamiseks ning digipärandi võimalikult laia kasutuse ja leviku võimaldamiseks ning eesti keele ja kultuuri püsimajäämise toetamiseks digitaalses maailmas peaks see olema võimalikult lihtsalt kasutatav. Selleks peab aines olema kergelt leitav ja töödeldav. Nii Eestis kui mujal Euroopas on katsetatud automaatse kataloogimise, märksõnastamise ja ainese rikastamisega, kuid rikastatava ainese algfailid on väga erikujulised, nii formaatide kui ka nende masinloetavaks muutmise keerukuse poolest. Digitaalselt sündinud, juba eksisteeriva tekstikihiga failidest, kuni skaneeritud vanade fraktuurkirjas teavikuteni. Lisaks on oluline metaandmestik sageli paigutatud hoopis visuaalsete elementidena (värvilised ja kunstiliselt kujundatud kaanepildid). Seetõttu on rikastamise kvaliteet algfaili olemusest tulenevalt hetkel väga varieeruv ning keerulisema sisendmaterjali puhul puudulik. Seejuures võivad mittetäielikud olla olulised andmed nagu pealkiri, autori nimi ning sisukokkuvõte. Sellistes tingimustes saavad paremini hakkama kinnised kommertsmudelid. Kuid mäluasutustes töödeldav pärand sisaldab isikuandmeid ja autoriõiguse kaitse all olevat ainest, mille töötlemine kinniste ja kolmandate osapoolte kontrollitavate mudelitega ei ole õiguslikult ega 4. Projekti detailsem kirjeldus turvakaalutlustelt võimalik. Samal ajal pole pilveteenuste kasutamine mudelite jooksutamiseks või suuremahuliseks andmetöötluseks majanduslikult jätkusuutlik. Lokaalsete mudelite integreerimine nõuab eelnevat analüüsi kuna võimekad mudelid nõuavad kulukat infrastruktuuri, samas kui väiksemad mudelid ei taga ilma häälestuse ja treeninguta piisavat kvaliteeti. Oluline on leida optimaalne tasakaal lokaalse mudeli kvaliteedi ja ülalpidamiskulude vahel. Kuigi planeeritava projekti käigus analüüsitakse spetsiifilisemalt mäluasutuste konteksti, on see siiski tõlgitav laiemalt avalikku sektorisse. 2025. aastal avalikustas JUSTDIGI aruande “Tulevikukindla arvutusvõimekuse tagamise”, mis muu hulgas rõhutab, et kohalik arvutusvõime on kriitilise tähtsusega ressurss. Samas tuuakse välja, et teadus- ja avalikus sektoris puudub lokaalne ja privaatne arvutusvõimekus ning sõltuvus pilveteenuse pakkujatest ja välisriikide arvutusvõimekusest on risk autonoomiale. Kuigi näiteks Tartu Ülikooli teadusarvutuse keskuses on loodud lokaalne arvutusvõimekus, ei loo see võimalusi mudelite kasutamiseks asutuste põhiprotsessides ja aktiivsetes töövoogudes, kuna teadustööks mõeldud platvormid ei lahenda asutuseülese juurutamise, tarkvaralise integreerituse ja kuluefektiivse ülalpidamise probleeme. Projekti oodatav tulemus ja mõju Projekti esimeses etapis viiakse mäluasutuste spetsialistidele läbi töötuba “Lokaalsete mudelite Kas projektil on selge ning rakendamine mäluasutustes”, mille eesmärk on mõõdetav eesmärk, mille kaardistada erinevate mäluasutuste vajadusi ja saavutamist või mittesaavutamist kasutusjuhtumeid digipärandi kirjelduste loomisel ja on võimalik hinnata? metaandmete rikastamisel. Selle tulemusena sünnib ülevaade valdkonna vajadustest ja võimalikest rakendusstsenaariumidest, mis on sisendiks rakendusuuringule ja mudeli treenimisele ning loovad eeldused projekti tulemina valmiva rakenduse laiemaks kasutuselevõtuks Eesti mäluastustes ja avalikus sektoris laiemalt. Projekti teine etapp on rakendusuuring avatud ja lokaalsete mudelite töökindluse, kuluefektiivsuse ja ressursitõhususe optimeerimiseks. Eksperimenteeritakse erinevate vabavaraliste suurte keelemudelitega kolmel lähteülesandel: 1. info eraldamine; 2. sisukokkuvõtete koostamine; 4. Projekti detailsem kirjeldus 3. tekstisektsioonide eraldamine. 1. Info eraldamine Raamatukogu kontekstis on oluline eraldada väljaandeid kirjeldav metaandmete komplekt, uuringu tulemus on üldistuv ka teistsugusele informatsioonile. Kavas on välja selgitada, kas sõltuvalt informatsiooni tüübist esineb eraldamise kvaliteedis erisusi ja milliseid vahendeid selle vahe vähendamiseks kasutada oleks võimalik; kuidas muutub eraldatava informatsiooni kvaliteet sõltuvalt sisendinfo kvaliteedist ja mudeli suurusest; kas ja milliste mudelite/informatsiooni puhul on vajalik mudeli edasine peenhäälestamine ja millal piisab lihtsalt instruktsioonidele näidete lisamisest ("few shot learning"). Ülesandele lisab kompleksust lokaalsete mudelite kontekstiakna suurus, mille laiendamisel kasvavad nõuded ka riistvarale. Seega on ülesande efektiivseks lahendamiseks lisaks oluline välja selgitada piisav kontekst ning selle koondamine tervikväljaandest. Lisaks klassikalisele tekstipõhisele lähenemisele on vaja uurida ka infoeraldamist pildiliselt materjalilt multimodaalsete mudelite abil. Kas multimodaalsete mudelite tulemite kvaliteet ületab OCR-ist ja tekstipõhisest infoeraldusest koosneva töövoo oma? Tulemid: • Peenhäälestamiseks kasutatud andmed (kui on kasutatud juurdepääsupiiranguteta andmeid) • Peenhäälestatud mudel(id) • Olulisemate metaandemete eraldamist võimaldav avatud koodiga rakendus. 2. Sisukokkuvõtete koostamine Ülesande raames uuritakse sisukokkuvõtete koostamist avatud keelemudelite abil. Kokkuvõtete koostamine nõuab infoeraldusega võrreldes rohkem "loomingulisust" - see tähendab, et infoeralduse puhul on oodatav tulem enamjaolt väga sarnasel kujul juba sisendtekstis olemas, kokkuvõtte puhul tuleb see aga sünteesida, pidades sealjuures kinni sihtkeele grammatikast, lauseehitusest jms õigekirja ja -keelega seotud reeglitest. Ülesandele lisab keerukust asjaolu, et fookuses on eelkõige eesti keel, mille osakaal avatud mudelite treeningandmetes on suuremate keeltega võrreldes madalam. Teise olulise keerukusena tuleb mängu juba eelmisest punktist 4. Projekti detailsem kirjeldus läbi käinud probleem: kuidas limiteeritud kontekstiakna puhul kogu kokkuvõte tegemiseks vajalik informatsioon mudelile ette sööta? Tulemid: • Sisukokkuvõtete eraldamist võimaldav avatud koodiga rakendus 3. Tekstisektsioonide eraldamine Ülesande eesmärgiks on tuvastada sisenddokumendi olulisemad sektsioonid - raamatute puhul näiteks tiitelleht, impressum, sisukord, eessõna, järelsõna jne. Ühest küljest on sektsioonide eraldamine vajalik kuivõrd teatud tekstiosad nagu sisukord moodustavad osa väljaande metaandmetest, teisalt oleks selle tulem abiks eelkirjeldatud ülesannete sisendina. Näiteks oleks tiitellehte ning impressumit võimalik kasutada esimeses punktis kirjeldatud metaandmete eraldaja sisendina. Tekstiosade edukaks eraldamisel on oluline roll just multimodaalsetel mudelitel, kuivõrd informatsiooni paigutus kannab endas sageli olulist infot, mis tekstipõhises mudeldamises kaduma läheks. Tulemid: • Tekstisektsioonide eraldamist võimaldav avatud koodiga rakendus Projekti tulemuste kvaliteedi muutumist praeguse standardi suhtes on võimalik hinnata, kui kõrvutada samadel sisendfailidel tuvastatud metaandmete komplekte, mis on genereeritud a) pärast praeguse KATA versiooni rakendamist ning b) pärast projekti käigus täiendatud KATA versiooni rakendamist. Kuldstandardina on omakorda võimalik kasutada kataloogijate loodud kirjeid ning nendega võrrelda mõlemat eelnevalt viidatud komplekti. Projekti tulemid avalikustatakse RaRa digilaboris ja neid tutvustatakse teistele Eesti mäluasutustele. Valmiv rakendus on avatud lähtekoodiga ning taaskasutatav teiste asutuste poolt. Projekti meeskond ja • Projektijuht – 0.2 FTE, 12 kuud - (a 600€ bruto) töökorraldus vastutab tegevuste planeerimise, ajakava täitmise, riigihanke läbiviimise, partnerite koordineerimise Kirjeldage rollide ja töö jaotust ning projekti tulemuste saavutamise eest. projektimeeskonnas. Missugust • RaRa valdkonnaeksperdid (2x0.3 FTE, 10 kuud) täiendavat ekspertiisi tuleb juurde määratlevad lahendatava probleemi, kirjeldavad 4. Projekti detailsem kirjeldus kaasata (nt tehniline ekspertiis, kasutusjuhtumid ning osalevad lahenduse andmekaitse)? testimisel ja kasutuselevõtu hindamisel. • Testijuhtimine, rakenduste testimine ja tulemite vastuvõtmine (1x0.3 FTE, 2 kuud). • Juurde kaasatakse tehisaru ja masinõppe eksperdid mudelite valikuks, treenimiseks ja peenhäälestamiseks, testimiseks ja valideerimiseks. Riigihange 6 kuuks (a ~70 000€+KM) • Mudelite treenimiseks ja andmete majutusele kuluv ressurss 7 800€ Jätkutegevused Loodavad edukad mudelid võetakse kasutusele RaRa töövoogudes ning rakendustes. Kirjeldage planeeritud Loodav rakendus on majutatud RaRa infras ja jätkutegevusi pärast pakutakse demokeskkonda teadus- ja mäluasutusele. rahastusperioodi lõppu. Riskid ja maandamismeetmed • Suurim risk on, et avatud ja lokaalsete mudelite kvaliteet ei saavuta vajalikku taset. Riski Kirjeldage peamisi riske, mis maandamiseks võrreldakse erineva suurusega võivad takistada projekti elluviimist mudeleid, peenhäälestamise viise ja katsetatakse või eesmärkide saavutamist, erinevaid juhendamistehnikaid. Lõpptulemusena millised maandamismeetmed on siiski väärtuslik tulemus ka selle riski kasutusele võetakse? realiseerumine, kuna selle käigus saame olulisi teadmiseid edasiseks uuringuks. • Treening- ja hindamisandmete kvaliteedi ebapiisavus. Andmete kvaliteet võib olla ebaühtlane, OCR vigane, fraktuur eksitav ja ainese struktuur keeruline. Maandamiseks kasutame fraktuurkirja ja ajalooliste dokumentide jaoks spetsiaalselt treenitud OCR- mudeleid ning kaasame valdkonnaeksperdid andmete valideerimisse ja vigade analüüsi. • Arvutusressursi vajadus osutub prognoositust suuremaks. Mudelid, eriti võimekamad, võivad nõuda planeeritust ja ette nähtust suuremat ressurssi. Maandamiseks rakendatakse vajadusel mudelite optimeerimist ja kasutatakse ETAISi (https://etais.ee/) arvutusvõimsuseid. 5. Seos teadus- ja arendustegevuse kriteeriumitega (palun kirjeldage) Tegevuse liik (alusuuring, rakendusuuring rakendusuuring või eksperimentaalarendus) Uudsus Uudsus seisneb avatud ja lokaalse mudeli rakendamise analüüsimisel sisult ja ülesehituselt keeruka digipärandi automaatseks kirjeldamiseks, kus andmekaitse, isikuandmed, autoriõiguse ja 5. Seos teadus- ja arendustegevuse kriteeriumitega (palun kirjeldage) ressursside nõuded/piirangud välistavad kinniste ja/või pilvepõhiste kommertslahenduste kasutamise. Uuritakse süstemaatiliselt seost mudelite kvaliteedi, arvutusressursi vajaduse ja kasutuskulu vahel. Projekti ei keskendu kõige täpsema mudeli leidmisele, vaid tulemuste kvaliteedi ja ressursikulu optimaalse tasakaalu leidmisele. Samuti on uuringu lähenemine multimodaalne, võrreldakse mudelite võimekust eriilmelise kultuuripärandi töötlemisel ning hinnatakse millistel juhtudel annab see lähenemine mõõdetava kvaliteedivõidu. Lisakihi annab eesti keele väiksus ja esindatuse maht mudelite treeningandmetes, uuringu tulemused annavad ülevaadet selliste mudelite peenhäälestuse vajadusest eesti keelega toimetulekuks. Loomingulisus Loomingulisus seisneb selles, et otsitakse erinevate mudelite, peenhäälestamise meetodite, tehnikate ja kontekstide valikute kombinatsioone, mis võimaldaksid saavutada vastuvõetava kvaliteedi minimaalse kuluga. Ettemääramatu tulemus Puudub teadmine millisel määral suudavad avatud ja lokaalsed mudelid täita kirjeldatud ülesandeid kvaliteedi, ressursikasutuse ja kuluefektiivsuse seisukohast. Ettemääramatus seisneb teadmatuses kas ja milliste meetodide abil on võimalik saavutada kirjeldamise kvaliteet, mis on võrreldav teiste kinniste ja kulukamate lahendustega. Samuti ei tea me milline mudel, selle suurus või peenhäälestuse meetod annab parima tulemuse. Süsteemsus Projekti esimeses etapis kaardistatakse valdkonna vajadused laiemalt ehk ei piirduta kitsalt vaid RaRa vajadustega. Teises etapis viiakse läbi rakendusuuring kolme omavahel seotud ülesandega, iga ülesande puhul hinnatakse erinevate mudelite ja lahenduste mõju tulemuste kvaliteedile ja ressursikasutusele. Katsetused viiakse läbi ühtsetel sisendandmetel ja tulemusi võrreldakse määratud kvaliteedinäitajate alusel. Ülekantavus või korratavus Projekt on kavandatud selliselt, et tulemused on korratavad kui ka ülekantavad teistel mäluasutustele. Seda tehakse läbi protsessi dokumenteerimise ja tutvustamise, eksperimendid tuginevad määratletud sisendandmetel, uurimisküsimustel ja kvaliteedinäitajatel. See võimaldab katseid korrata ja valideerida. Ülekantavust suurendab veelgi avatud koodiga arendusmudel, mida on võimalik teistel lahendust juurutada. 6. Projekti eelarve ja ajakava Lisa iga etapi ning tegevuse juurde tegevuse kirjeldus, algus ja lõpp ning eelarve. I etapp 01.09.2026- 31.12.2026 RaRa valdkonnaekspertide poolt valmib ärinõuetele vastav tehniline kirjeldus (5880€) ning projektijuht valmistab ette ja viib läbi riigihanke (3208€). Kõikide siin olevate ja järgnevate tasude puhul (va riigihankega hangitav) on aluseks võetud hetkel kehtivad RaRa töötasud, arvestatuna lähtuvalt nende isikute projekti kaasatuse mahust. Töötoa korraldamine valdkonna (raamatukogud, muuseumid, arhiivid) spetsialistidele sisendi kogumiseks, parimate praktikate jagamiseks ja valideerimiseks, et vältida samade mudelite taas- uurimist, analüüsimist, loomist ja kasutamist asutuste üleselt ~2000€ koos KM. II etapp 11.01.2027-31.05.2027 Perioodi vältel projektijuhtimine 4010€ Sobivate alus- ja treeningandmete valimine, ettevalmistamine ning mudelite hindamiskriteeriumite ja kvaliteedimõõdikute määratlemine RaRa valdkonnaekspertide poolt (9800€). Läbi riigihanke palgatud ekspertide poolt läbi viidav rakendusuuring ja eksperimendid (erinevate avatud ja lokaalsete mudelite sobivuse hindamine projekti kirjelduses välja toodud kolme lähteülesande kaudu) ning prototüüplahenduste väljatöötamine. Samuti tööriistade valimine, vajadusel uute loomine ja olemasolevate tööriistade täiendamine. Valmib sisend järgmiseks etapiks (uuring/andmete analüüs ja on kirjeldatud kvaliteetsed sisendandmed), mis moodustab 1/3 hanke maksumusest ~28 933€ koos KM. Hanke täpne maksumus ja etappide jaotus selgub peale hanke läbiviimist. Hinnastamine baseerub varasemalt valdkonnas (raamatukogud, muuseumid, arhiivid) läbi viidud sarnastel hangetel kus RaRa on olnud hankija rollis. (https://riigihanked.riik.ee/rhr- web/#/procurement/3224632/general-info, https://riigihanked.riik.ee/rhr- web/#/procurement/3816488/general-info, https://riigihanked.riik.ee/rhr- web/#/procurement/1597549/general-info ) Mudelite loomise/treenimise ressurss ~7 800€ koos KM, hinnastamise aluseks on võetud RaRa eelmises projektis ja hankes (https://riigihanked.riik.ee/rhr- web/#/procurement/7191164/general-info ) kasutatud Hetzneri 6. Projekti eelarve ja ajakava Lisa iga etapi ning tegevuse juurde tegevuse kirjeldus, algus ja lõpp ning eelarve. (https://www.hetzner.com/dedicated- rootserver/matrix-gpu/) pilvelahenduses kulunud GPU ressurss. Puhkused 01.06.2027-30.06.2027 Puhveraeg edukale pakkujale rakenduse silumiseks ja vajadusel mudelite üle treenimiseks. III etapp 01.07.2027- 30.09.2027 Tulemite vastuvõtmine RaRa töötajate poolt, kelle kaasatus projekti on 2x0.3 FTE (5880€) ja testimine1x0.3 FTE (2408€) Eduka pakkuja poolt valmivad treenitud mudelid, loodud moodulid või täiendatud rakendus ja avaldatakse tulemid (uuring/analüüs/treenitud mudelid). Tehakse viimane väljamakse 2/3 hanke maksumusest ~57 867€ koos KM Projekti tulemite tutvustamine teadus- ja mäluasutustele sh valdkonna spetisalistidele kohalviibimisega, seminari ruumi rent koos tehnikaga ~1000€ koos KM Dokumentatsiooni valideerimine ja projekti lõpetamine RaRa poolt (3208€) sh projektijuhi töötasu 7. Kasutatavate andmete ülevaade Ülevaade projekti käigus Treening- ja testandmeteks on kultuuripärandi töödeldavatest andmetest portaali DIGAR vahendusel kättesaadavaks tehtavad ja vaba litsentsiga raamatud, ajakirjad, ajalehed ja jätkväljaanded eesti ja teistes soome-urgi keeltes ning murrakutes. Kas vajalik on läbi viia Ei ole plaanis läbi viia andmekaitsealast andmekaitsealane mõjuhinnang? mõjuhinnangut kuna kasutatakse autoriõiguse alt väljas olevat ainest ja ei töödelda eriliigilisi isikuandmeid ning otsustusprotsessi ei ole kaasatud tehisaru. Projekti käigus hinnatakse jooksvalt kavandatava tehisarulahenduse mõju isikuandmete kaitsele. Kui töötlemise laad, ulatus või eesmärk viitab kõrgele riskile andmesubjektide õigustele ja vabadustele, viiakse enne lahenduse kasutuselevõttu läbi andmekaitsealane mõjuhinnang ning rakendatakse vajalikud riskide maandamise meetmed. Kas projekti käigus rakendatakse Projekti käigus töödeldavates tekstides võib andmejälgijat? sisalduda isikuandmeid (näiteks nimed ajaleheartiklites), kuid nendel tekstidel pole tehtud olemituvastust seega pole võimalik isikud nende nime järgi üheselt tuvastada ning ei tehta päringuid teistesse infosüsteemidesse ega registritesse seega andmejälgija rakendamine ei kanna otstarvet.  7. Kasutatavate andmete ülevaade Kas vajalik on täita algoritmi Ei kohaldu. 1 kasutatavuse vorm? Kas projekti käigus avalikustatakse Jah, tehakse kättesaadavaks RaRa Digilaboris avaandmeid? (https://digilab.rara.ee/) ja andmete teabeväravas (https://andmed.eesti.ee/). 8. Muu vajalik teave vabas vormis 1 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  TOETUSE KASUTAMISE LEPINGU NR 1-15/122 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 Eesti Rahvusraamatukogu, registrikood 74000139, asukoht Tõnismägi 2, 10122, Tallinn, keda esindab Martin Öövel (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 18.06.2026. a esitatud taotlusest, sõlmisid käesoleva toetuse kasutamise lepingu (edaspidi „leping“) alljärgnevas: 1. Lepingu objekt 1.1. Riigieelarveline projektitoetus summas 108 026 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 eesmärk on valideerida ja arendada mäluasutustele (raamatukogud, muuseumid ja arhiivid) suunatud tehisarulahendust, uurida kas ja kuidas on võimalik avatud ja lokaalsete keelemudelite abil luua digipärandile kvaliteetseid kirjeldusi. 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, tel. +372 5384 1  6976, e-post [email protected], või teda asendav isik. 5.2. Toetuse saaja esindajaks lepingu täitmisega seotud küsimustes on: Urmas Sinisalu, tel. +372 5680 7222, 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 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: 630 7502 E-post: [email protected] E-post: [email protected] Arveldusarve nr: EE312200221001158934 2 LISA 1 TOETUSE KASUTAMISE LEPINGULE NR 1-15/122 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 teostamiseks. 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