Dotace TWIST II (MPO)
TWIST II – Nová příležitost pro výzkum a aplikace umělé inteligence
Ministerstvo průmyslu a obchodu vyhlásilo 2. veřejnou soutěž v programu TWIST (Podprogram 1 – Aplikovaný výzkum ve strategických oblastech). Podniky všech velikostí mohou získat až 70 % dotaci na projekty zaměřené na výzkum, vývoj a využití umělé inteligence (AI) v průmyslu, dopravě, energetice, zdravotnictví nebo dalších oblastech.
Dotace na tento typ projektu činí až 30 mil. Kč.Příjem žádostí o dotaci: 31. 10. – 17. 12. 2025 (do 16:00),
Vyhlášení výsledků: nejpozději 15. 7. 2026
Kdo může získat dotaci:
- podniky všech velikostí
- výzkumné organizace
Jakou část nákladů projektu pokryje dotace: až 70 %, možnost navýšení na až 80% při účinné spolupráci
Dotace: až 30 mil. Kč je poskytována ex-ante (zálohově předem)
Na co je dotace poskytována:
- mzdy
- materiál
- služby - smluvní výzkum a jiné "běžné" služby
- ostatní přímé náklady - odpisy a ostatní provozní náklady
- režie do výše 20% z osobních a ostatních přímých nákladů projektu
Specifické podmínky výzvy:
- Projekt musí být realizován na území ČR
- Maximálně 1 projekt na 1 IČO
- Projekt může být realizován rovněž na území Prahy
- Velké podniky mohou být příjemcem podpory pouze při prokázání účinné spolupráce.
- Nejlépe hodnoceny budou projekty, které přímo rozvíjí AI – řešení, jehož parametry překračují parametry známých řešení či nemají srovnání
Zaměření programu TWIST:
Podpora průmyslového výzkumu a experimentálního vývoje v oblasti strategických technologií (zejména umělá inteligence, kvantové technologie, polovodiče a mikroelektronika) a zároveň témat navázaných na priority RIS3:
- vyspělé materiály, výrobní postupy a integrované systémy,
- digitalizace a automatizace výrobních procesů,
- elektronika a digitální řešení,
- moderní, bezpečná a propojená doprava,
- špičkové zdravotnické technologie a léčiva,
- kulturní a kreativní průmysly,
- zelené a udržitelné technologie, bioekonomika a bezpečné potravinové zdroje.
Na co se můžete zaměřit?
Dotace pokrývají projekty aplikovaného výzkumu a vývoje v oblasti umělé inteligence a dalších strategických technologií, které zapadají do strategických tematických oblastí RIS3, rozdělených do jednotlivých Domén specializace:
1. Pokročilé materiály, technologie a systémy (DS01):
- Příklad: Vývoj AI systému pro predikci životnosti kompozitních materiálů v automobilovém průmyslu. AI analyzuje data o namáhání a prostředí a předpovídá riziko selhání s vysokou přesností, čímž se snižuje spotřeba materiálů a náklady na údržbu.
2. Digitalizace a automatizace výrobních technologií (DS02):
- Příklad: Implementace AI v chytrých továrnách pro prediktivní údržbu strojů. Systém by analyzoval vibrace, teplotu a další parametry stroje a včas varoval před potenciálním selháním, čímž by se předešlo drahým výpadkům výroby a optimalizovala by se efektivita výroby.
3. Elektronika a digitální technologie (DS03):
- Příklad: Vývoj AI-poháněného systému pro autonomní řízení zemědělských strojů. Systém by optimalizoval pohyb strojů, snižoval spotřebu paliva a minimalizoval poškození plodin, čímž by se zvýšila efektivita a produktivita zemědělství. Dalším příkladem je vývoj nových energeticky úsporných čipů s využitím AI pro optimalizaci výkonu.
4. Technologicky vyspělá a bezpečná doprava (DS04):
- Příklad: Vývoj AI systému pro predikci dopravních nehod na základě analýzy dopravních dat a počasí. Systém by umožnil efektivnější nasazení záchranných složek a minimalizoval by ztráty na životech a majetku.
5. Pokročilá medicína a léčiva (DS06):
- Příklad: Vývoj AI systému pro analýzu lékařských obrazů. Systém by pomohl lékařům s diagnostikou a léčením nemocí s vyšší přesností a rychlostí.
6. Kulturní a kreativní odvětví (DS07):
- Příklad: Vývoj AI systému pro personalizaci zážitků návštěvníků v muzeích a galeriích. AI by analyzovala zájmy návštěvníků a poskytovala by jim personalizované informace a doporučení.
7. Zelené technologie, bioekonomika a udržitelné potravinové zdroje (DS08):
- Příklad: Vývoj AI systému pro optimalizaci spotřeby vody v zemědělství. Systém by analyzoval data o půdní vlhkosti a počasí a optimalizoval zavlažování, čímž by se snížila spotřeba vody a ochránil by se životní prostředí.
Očekávané výsledky projektů:
F – užitný vzor nebo průmyslový vzor,
G – prototyp či funkční vzorek,
R – software,
Z – poloprovoz či ověřená technologie.
Zajímavost k programu TWIST
Alexandra Krejzová disponuje více než 19 letou praxí v oblasti přípravy projektů do programů výzkumu a vývoje. Během této doby konzultovala a připravila velké množství úspěšných projektů jak ve veřejných soutěžích programu TREND, tak i v programu Country for the Future (tedy v obou programech, které byly předlohou programu TWIST).
Alexandra dbá na maximálně detailní vstupní konzultaci, díky které je schopna kvalifikovaně posoudit šance projetu na získání dotace. Při vlastní přípravě dotačních projektů dlouhodobě udržuje o více než 50% vyšší úspěšnost, než jaká je průměrná míra schvalování dotačních projektů v této oblasti.
Jak si představit průmyslový výzkum a experimentální vývoj s IT?
Průmyslový výzkum
Průmyslový výzkum znamená získávání nových znalostí a dovedností s cílem vyvinout nové nebo významně zdokonalené produkty, postupy či služby. Nejde ještě o samotné vytváření finálního produktu, ale o hledání a testování principů, algoritmů, architektur nebo metod, které mohou být později využity v praxi.
V IT firmě to může být např. vývoj nového algoritmu pro zpracování velkých dat, testování nových metod strojového učení, nebo návrh nové architektury softwarového řešení.
Experimentální vývoj
Experimentální vývoj navazuje na výsledky výzkumu a spočívá v praktické aplikaci těchto poznatků k vytvoření konkrétního produktu, služby nebo procesu. Typicky zahrnuje prototypování, testování v reálných podmínkách, ladění, ověřování funkčnosti a přípravu k nasazení na trh.
V IT firmě to může být např. vytvoření a ověření funkčního prototypu softwarového nástroje, pilotní nasazení nové aplikace u zákazníka, nebo integrace vyvinutého algoritmu do konkrétního produktu.
TWIST II je jednou z nejatraktivnějších příležitostí pro firmy, které chtějí:
- ověřit a rozvinout vlastní technologie AI,
- posílit spolupráci s výzkumnými organizacemi,
- a připravit se na komercializaci výsledků VaV.
