Kirsi 1 / 10616 Tallinn / Telefon 666 0901 / Faks 666 0909 / [email protected] / www.keskkonnaagentuur.ee

Registrikood 70009540

Riigikantselei

[email protected] 29.06.2026 nr 1-10/26/10 Ideekavandi esitamine Innofondi kevadvooru Keskkonnaagentuur esitab ideekavandi Innofondi kevadvooru. Lugupidamisega (allkirjastatud digitaalselt) Svetlana Pudova andmehalduse ja seire funktsioonijuht direktori ülesannetes Lisa: Ideekavand vormil Krisela Uussaar [email protected]

Innovatsiooniprojekti ideekavand1

AVALIKU SEKTORI INNOVATSIOONIVÕIMEKUSE TÕSTMINE

Ideekavandit täites palume tutvuda riigikantselei veebilehel toodud soovituste ja juhistega

projekti esitajale.

Innovatsiooniprojekti nimi Agentne riik: Riiklik keskkonnaseire ja aruandlus

Innovatsiooniprojekti

fookusvaldkond ☐ Droonitehnoloogiate valdkond

☒ Tehisintellekti lahenduste valdkond

Innovatsiooniprojekti

panus valitsuse

tegevuskava

prioriteetidesse

☒ Riigi kriisikindluse suurendamine

☒ Majanduse kasvule kaasa aitamine

☒ Riigi tõhus juhtimine

Innovatsiooniprojekti

esitajad (tulevased RK partnerid)

(asutus/asutused)2

Keskkonnaagentuur

Projektijuht või

ideekavandi esitaja

kontaktisik (nimi, asutus, e–posti

aadress ja telefon)

Krisela Uussaar, Keskkonnaagentuur, [email protected], 5422 0353

Innovatsiooniprojekti

kestus (kuudes) 24 kuud Ajaarvestust alustame üldjuhul partnerluslepingu sõlmimisest.

Innovatsiooniprojekti

kogumaksumus (sh käibemaks, kui on

abikõlblik)

Kogumaksumus: 1 500 000 eurot

Käibemaks ☒ jääb kulu tegija kanda (käibemaks abikõlblik)

☐ saab küsida riigilt tagasi (käibemaks ei ole abikõlblik)

Vastav info täita iga partneri kohta (kopeeri ridu ning kirjuta partneri nimi juurde)

1 Juhul kui ideekavand on mõeldud asutusesiseseks kasutamiseks, siis lisage vastav alus ideekavandi päisesse. 2 Partner EL struktuurivahendite mõttes, kes viib ise läbi innovatsiooniprojekti elluviimisega seotud hanked, sõlmib lepingud ning vastutab aruandluse eest.

1. Probleemikirjeldus (max 2 lk)

Kirjeldage lahendamist vajavat probleemi, selle olulisust ning keda see probleem puudutab.

• Selgitage, miks on probleem aktuaalne.

• Hinnake probleemi mõju (nt rahaline kokkuhoid, keskkonna- või sotsiaalne kasu).Kirjeldage probleemi tausta. Mida on probleemi lahendamiseks Eestis juba tehtud

või mis on tegemisel? Tooge välja relevantsed teiste riikide kogemused probleemi lahendamisel.

Igal aastal tuleb riigil esitada mitmeid aruandeid keskkonnaseire kohta, sh hinnatakse nende seireandmete alusel riigi kohustuste täitmist. Lisaks sellele, et aruandlus aitab jälgida

eesmärkide ja kohustuste saavutamist kvalitatiivselt, järgitakse eesmärkide täitmist/mitte täitmist ka kvantitatiivselt, mis teatud juhtudel võib riigile kaasa tuua ka märkimisväärsed

rahalised kohustused (nt LULUCF sektoris jm kliimaeesmärkide mitte täitmine). Näiteks LULUCF aruandluse koostamine on neljaliikmelise meeskonna peamine töö. Aruande koostamine kestab terve aasta. Mullaseire ja looduse taastamise osas on metoodikad veel

väljatöötamisel. Seetõttu on ääretult oluline katsetada uusi metoodikaid, mis aitaksid vältida uute aruandluskohustustega kaasnevat märkimisväärset halduskoormuse tõusu.

Euroopa riikide kogemus näitab, et kuigi mitmes liikmesriigis kasutatakse metsasektori hinnangutes Tier 3 metoodikaid, ei ole ükski riik suutnud kogu LULUCF aruandlust täielikult

Tier 3 metoodikale üle viia.3 Selle põhjuseks on metoodikate keerukus, suur andmevajadus ning vajadus ulatusliku teadus- ja arendustöö järele. Tähtaeg Tier 3 metoodikatele üleminekuks

saabub juba 2030. aastal. Agentse riigi eeldus keskkonnaseires ja aruandluses on, et avalik sektor suudab andmeid toota,

valideerida ja edastada automaatselt ning auditeeritavalt samal ajal asjatut käsitööd ja dubleerivaid tegevusi vältides. Eesti keskkonnaseire ja riiklik statistika ei vasta sellele

eeldusele järgmistel põhjustel: 1) Kaugseirepõhiste maakasutuse näitajate töötlemine on valdavalt käsitöö - Sentinel-1 (SAR,

maakatte muutused, niiskus) ja Sentinel-2 (multispektraal, taimkate, maakasutus) andmeid

töödeldakse eraldi ja ilma ühise metoodikat jälgiva töövoota. 2) Mitmed paralleelsed EL raporteerimiskohustused – Eurostatile riigi kohta esitatav

keskkonnastatistika, LULUCF kasvuhoonegaaside arvestus, looduse taastamise seire, mullaseiredirektiivi näitajad - nõuavad kattuvaid sisendandmeid, kuid kasutavad erinevaid metoodikaid, mis ei ole omavahel seostatud ega automaatselt ajakohastatud.

3) Statistikaamet ja teised andmetarbijad küsivad näitajaid, mille arvutusmetoodika on vahepeal muutunud – praegu puudub automaatne mehhanism tagamaks, et vastus vastab

just hetkel kehtivale versioonile, mitte eelmisele. 4) Menetluse ja järelevalve teenustesse ei ole integreeritud automaatseid töövooge, mis

võimaldaksid hinnata kõrglahutuslikelt satelliitidelt toetusõiguslikkuse markereid.

Projekt toetab otseselt Vabariigi Valitsuse kolme keskset prioriteeti: riigi kriisikindluse

suurendamine, majanduse konkurentsivõime kasvatamine ning avaliku sektori tõhusam ja andmepõhisem juhtimine. Esiteks suurendab lahendus kriisikindlust, kuna loob reaalajas toimiva ja ühtlustatud

keskkonnaseire võimekuse, mis võimaldab kiiremini tuvastada muutusi maakasutuses,

3 vt näiteks https://www.eea.europa.eu/en/ghg-knowledge-hub/lulucf/guidance/tier-levels

kliimariskides ja ökosüsteemides. See vähendab viivitust andmete kogumise, analüüsi ja

poliitikareaktsiooni vahel, mis on kriitiline nt kliimakohustuste täitmise ja keskkonnariskide maandamise kontekstis.

Teiseks toetab projekt majanduse kasvu läbi avaliku sektori efektiivsuse kasvu ja administratiivse koormuse vähendamise. Praegu põhineb keskkonnaaruandlus suures osas käsitööl, dubleerivatel andmepäringutel ja paralleelsetel arvutustel eri asutustes (sh

Keskkonnaagentuur, Statistikaamet ning REM valitsemisala seotud üksused). Agentse ja ühtse kaugseirepõhise töövoo kasutuselevõtt vähendab korduvat andmetöötlust ning käsitöö mahtu

hinnanguliselt kümnete tuhandete töötundide ulatuses aastas. See tähendab otseselt väiksemat vajadust manuaalseks andmeanalüüsiks ja aruandluseks, vabastades eksperdiressurssi kõrgema lisandväärtusega tööle.

Kolmandaks parandab projekt riigi juhtimise kvaliteeti, kuna loob ühtse “üks kord andmed – mitu kasutust” põhimõtte (once-only principle) praktilise rakenduse keskkonnaandmete

valdkonnas. Sama kaugseireandmestik teenindab üheaegselt LULUCF aruandlust, Eurostati statistikat, looduse taastamise määruse seiret ning tulevasi mullaseire kohustusi, vähendades seeläbi metoodikate killustatust ja andmete vastuolulisust.

Majanduslik mõju (riigieelarve ja tööjõu kokkuhoid) Kuna keskkonnaaruandluse täpsed töömahud jagunevad hetkel eri asutuste vahel ja on suures

osas käsitööpõhised, on realistlik hinnata mõju konservatiivselt vahemikuliselt: Tööaja kokkuhoid: automatiseerimine võib vähendada korduvat andmetöötlust ja aruandluse koostamist hinnanguliselt 20–50% ulatuses nendes protsessides, kus praegu toimub käsitsi

andmete ettevalmistus ja ümberarvutamine. Tõlgendus- ja ümberarvutuste vähenemine: väheneb vajadus mitmekordseks sama andmestiku

ümberarvutamiseks erinevate metoodikate järgi eri asutustes. Vigade ja hilisemate paranduste vähenemine: ühtne metoodikahaldus vähendab aruandlusvigadest tulenevat hilisemat lisatööd ja võimalikku rahalist riski (nt kliima- ja EL

aruandluse sanktsioonid või korrektuurkulud, mis veel hiljuti olid suurusjärgus 100 MEU4). Kokkuvõttes võib mõju riigi tasandil väljenduda nii tööjõukulude vähenemises (vähem

käsitöö- ja dubleerivat analüüsi) kui ka kaudses eelarvemõjus läbi täpsemate ja õigeaegsete aruannete, mis vähendavad riski finantskohustuste tekkeks rahvusvaheliste kliima- ja keskkonnakohustuste mittetäitmise korral.

Oluline on välja tuua, et 2030. aastaks on vältimatul vaja üle minna LULUCF aruandluses Tier 3 metoodikale, mille jaoks testimine ja prototüüpimine on käesoleva projekti peamine

eesmärk.

2. Projekti eesmärk

Sõnastage konkreetne, selge ning mõõdetav eesmärki, mille saavutamist või mitte

saavutamist on võimalik hinnata.

• Kirjeldage, kuidas plaanite projekti eesmärgi saavutamist mõõta.

Projekti eesmärk on luua agentse keskkonnaseire ja aruandluse lahenduse prototüüp, mis

võimaldab realiseerimise korral automatiseerida keskkonnaseire andmete töötlemist,

keskkonnaaruannete koostamist ning metoodikate haldamist, tagades samal ajal aruandluse

4 vt näiteks https://www.err.ee/1610008239/eesti-tahab-loobuda-sektoripohistest-kliimaeesmarkidest

läbipaistvuse, jälgitavuse, auditeeritavuse ja vastavuse kehtivatele Euroopa Liidu ning

riiklikele nõuetele.

Lahendus vähendab oluliselt käsitöö mahtu keskkonnaandmete töötlemisel ja aruandluse

koostamisel ning võimaldab erinevate aruandluskohustuste täitmiseks kasutada ühtset

kaugseirel, tehisintellektil ja versioonihaldusel põhinevat töövoogu.

Täpsemad eesmärgid

1. Luua tehisintellektil põhinev agentse keskkonnaseire- ja aruandluslahenduse prototüüp,

mis aitab koguda, analüüsida ja töödelda automaatselt erinevaid keskkonnaandmeid

ning koostab nende põhjal aruandeid ja andmestikke vastavalt kasutaja vajadustele.

2. Luua tehisintellektil põhinev interaktiivne juhtimislaua prototüüp, mis tagab aruannete,

lähteandmete, kasutatud metoodikate ja otsustusprotsesside täieliku jälgitavuse ning

auditeeritavuse.

3. Prototüüpida versioonihaldus, mis võimaldab hallata ja taastoota nii ajaloolisi

aruandeid kui ka nende koostamisel kasutatud metoodikaid ning andmestikke.

4. Testida erinevate kaugseiremetoodikate koostoimelisust, mis võimaldaksid sama

andmestiku põhjal täita erinevaid riiklikke ja Euroopa Liidu aruandluskohustusi (sh

LULUCF, Eurostati keskkonnaarvestus, looduse taastamise seire ning tulevased

mullaseire kohustused).

5. Luua tehisintellektil põhineva lahenduse prototüüp, mis rakendab projekti käigus välja

töötatud metoodikaid satelliidiandmete automaatseks analüüsimiseks ning genereerib

vormikohased aruanded, näitajad ja andmestikud.

6. Luua agendipõhine teenuse prototüüp, mis võimaldab erinevatel kasutajatel

(Keskkonnaagentuur, Statistikaamet, ministeeriumid, järelevalveasutused jt) saada

sama lähteandmestiku põhjal just nende vajadustele vastavaid tulemusi ja analüüse.

Mõõdik Mõõtmise viis Edukuse tase

Koostoimeliste

kaugseiremetoodikate

rakendatavus

Mõõdetakse, mitme aruandluskohustuse jaoks on

võimalik ühe analüüsitöövoo käigus vajalikud andmed või näitajad tuletada.

1 kohustus = 25%; 2 kohustust = 50%;

3 kohustust = 75%; 4 kohustust (LULUCF,

looduse taastamise määrus, mullaseire direktiiv, Eurostati kohaliku kliima

regulatsiooni statistika) = 100%.

Agentse keskkonnaseire ja

aruandluse võimekuse

rakendatavus

Mõõdetakse, mitme

aruandluskohustuse jaoks suudab agentne lahendus kasutajapäringu alusel

rakendada sobivat metoodikat ning väljastada

vajaliku tulemuse, näitaja või andmestiku.

1 kohustus = 25%; 2 kohustust = 50%;

3 kohustust = 75%; 4 kohustust = 100%.

Metoodikate ja tulemuste

jälgitavuse võimekus

Mõõdetakse, mitme aruandluskohustuse puhul on

võimalik tuvastada kasutatud

1 kohustus = 25%; 2 kohustust = 50%;

3 kohustust = 75%;

lähteandmed, metoodika

versioon, töövoog ja arvutuskäik.

4 kohustust = 100%.

Versioonihalduse

rakendatavus

Mõõdetakse, mitme aruandluskohustuse puhul on

võimalik taastoota varasemad tulemused

vastavalt nende koostamise ajal kehtinud metoodikale.

1 kohustus = 25%;

2 kohustust = 50%; 3 kohustust = 75%;

4 kohustust = 100%.

Metoodikamuudatuste

haldamise võimekus

Mõõdetakse, mitme aruandluskohustuse puhul on

võimalik metoodika muudatused siduda

olemasoleva töövooga ilma kogu protsessi ümber ehitamata.

1 kohustus = 25%; 2 kohustust = 50%; 3 kohustust = 75%;

4 kohustust = 100%.

Agentse teenuse

kasutatavus erinevate

kasutajate poolt

Mõõdetakse, mitme aruandluskohustuse puhul on võimalik sama andmestiku

põhjal väljastada erinevaid väljundeid vastavalt kasutaja

vajadusele (nt Keskkonnaagentuur, Statistikaamet,

ministeeriumid).

1 kohustus = 25%; 2 kohustust = 50%; 3 kohustust = 75%;

4 kohustust = 100%.

Lahenduse ülekantavus

teistele

aruandluskohustustele

Hinnatakse, kas loodud arhitektuur, metoodikad ja

agentne töövoog võimaldavad tulevikus lisada uusi keskkonnaseire või

aruandluse kasutusjuhtumeid.

Valminud on analüüs ja tegevuskava täiendavate kohustuste liidestamiseks.

Projekti edukust hinnatakse selle põhjal, millises ulatuses õnnestub luua agentne

keskkonnaseire ja aruandluse võimekuse esialgne teostus ning rakendada seda erinevate

riiklike ja Euroopa Liidu keskkonnaaruandluse kohustuste täitmiseks. Katseprojekti peamine

hüpotees on, et erinevate keskkonnaaruandluse kohustuste täitmiseks vajalikud andmed ja

näitajad on võimalik tuletada ühest koostoimelisest kaugseirel põhinevast analüüsitöövoost

ning kasutada neid agentse lahenduse kaudu erinevate kasutajate vajaduste täitmiseks. Projekti

edukust hinnatakse selle järgi, kui suure osa valitud aruandluskohustustest õnnestub ühise

töövoo ja agentse lähenemise abil katta esmase teostuse käigus.

3. Võimalikud lahendussuunad (max 2 lk)

Kirjeldage võimalikke lahendusi ning tegevusi, millega projekti eesmärk saavutatakse.

• Kirjeldage võimalikke lahendussuundi, põhjendage eelistatud lahendussuuna valikut (NB!

Valitud lahendussuund ei ole siduv, see võib projekti käigus muutuda). • Kirjeldage probleemi lahendamiseks vajalikke tegevusi, mida antud katseprojekti raames

plaanitakse teha. • Selgitage, kuidas lahendust katsetatakse. Selgitage, kuidas läbi viidavat katsetust ja selle

edukust hindate.

Agentne riik ei tähenda projekti vaatest ainult andmete automaatset töötlemist - see tähendab, et riik on ise pidevalt teadlik oma kohustustest. Siin kirjeldame komponenti, mis seda teadlikkust kannab: AI agenti, mis jälgib reaalajas Eurostati nõudeid, LULUCF metoodikat,

mullaseiredirektiivi raporteerimispõhimõtteid ja teisi seotud õigusnorme, kontrollib (oluline, et Retrieval-Augmented Generation (RAG) põhimõttel toimiva lahenduse) hetkel kehtivat

versiooni ning uuendab teadmusbaasi metoodikamuutuste korral automaatselt. Näide: praegune statistika koostamise protsess ja kuidas agent selle asendab

Praegune protsess: Statistikaamet on tellinud KAUR-ilt metoodika loomise kohaliku kliima regulatsiooni ehk linnaliste rohealade jahutav mõju ja ökosüsteemi näitajate arvutamiseks

vastavalt Eurostati juhendmaterjalidele (Guidance Notes). Kui Eurostat metoodikat uuendab, peab KAUR metoodikat käsitsi kohandama. Statistikaamet aga eelnevalt teavitama. Seejärel arvutab KAUR ekspert iga-aastaselt raporteerimiseks tulemused käsitsi - kaugseireandmete

alusel, metoodikat järgides - ja esitab need Statistikaametile. Statistikaamet arvutab tulemused omakorda 12 linnalise ökosüsteemi alusel ümber ja esitab Eurostatile. Kogu ahel on käsitsi,

lineaarne ja inimesest sõltuv. Agentne lahendus: metoodika - sh Eurostati juhendmaterjalide uusim versioon - elab KAUR-i AI agendi teadmusbaasis (näiteks RAG-põhine, et vältida hallutsinatsioone või irrelevantset

infot). Agent rakendab seda automaatselt kaugseireandmetele (Sentinel-1, Sentinel-2, Landsat, kliimaatlas jms asjakohased infosüsteemid) ja arvutab tulemused. Statistikaamet pärib API või agendi kaudu tulemused õigel hetkel ise välja ja saab vajadusel ümberarvutuse 12 linnalise

ökosüsteemi jaoks samast liidesest. Metoodika uuenemisel uuendab agent teadmusbaasi ja teavitab - käsitsi sekkumist vaja ei ole. Erinevate aruandluskohustuste tulemuste väljastamiseks

erinevad agendid. Probleemi lahendamiseks kaalutakse kolme peamist lahendussuunda. Lahendussuund 1 – olemasolevate aruandlusprotsesside osaline automatiseerimine

Selle lähenemise puhul automatiseeritakse üksikud aruandlusprotsessi etapid, kuid iga aruandluskohustus (LULUCF, Eurostati statistika, looduse taastamise määrus, mullaseire

direktiiv jne) säilitab eraldiseisva metoodika ja töövoo. Lahendus vähendaks mõnevõrra käsitööd, kuid ei lahendaks dubleerimist ega metoodikate killustatust. Lahendussuund 2 – eraldiseisvad tehisintellektil põhinevad aruandluslahendused

Selle lähenemise puhul luuakse erinevate aruandluskohustuste jaoks eraldi AI-lahendused. Kuigi see võimaldaks automatiseerida konkreetseid ülesandeid, jääksid andmed, metoodikad ja

töövood jätkuvalt killustatuks ning süsteemi haldamise keerukus suureneks. Lahendussuund 3 – agentne keskkonnaseire ja aruandlus ühtse kaugseirel põhineva töövoo kaudu (eelistatud lahendus).

Valitud lahendussuuna eesmärk on luua ühine kaugseire- ja andmetöötlusraamistik, millele tuginevad erinevad aruandluskohustused ning mida kasutavad erinevad AI-agendid. Selle

lähenemise puhul arendatakse välja nii koostoimelised kaugseiremetoodikad kui ka neid rakendav agentne arhitektuur. Valitud lahendussuunda eelistatakse, sest see võimaldab vähendada dubleerivat tööd, tagada

metoodikate ühtse halduse ning luua skaleeritava lahenduse tulevaste aruandluskohustuste lisamiseks.

Katseprojekti tegevused jagunevad kahte suuremasse arenduskihti.

I kiht – kaugseiremetoodikate väljatöötamine Projekti esimene ja kõige olulisem tegevus on kaugseiremetoodikate väljatöötamine.

Praegu ei ole mitmete aruandluskohustuste täitmiseks olemas kaugseirel põhinevaid metoodikaid või on need erineva detailsusastmega, käsitöömahukad ning üksteisest sõltumatud. Samuti puuduvad metoodikad, mis võimaldaksid sama analüüsitöövoo käigus saada

sisendandmeid mitme erineva aruandluskohustuse täitmiseks. Metoodikaarendus toimub kahes etapis:

1. tasand – üksikute aruandluskohustuste metoodikate väljatöötamine Töötatakse välja kaugseiremetoodikad, mis võimaldavad kasutada erinevaid satelliit- ja ruumiandmeid (nt Sentinel-1, Sentinel-2, Landsat, kõrgusmudelid, ortofotod ja muud

asjakohased andmestikud) konkreetsete aruandlusvajaduste täitmiseks. 2. tasand – metoodikate integreerimine

Analüüsitakse, milliseid sisendandmeid ja töötlusetappe on võimalik erinevate aruandluskohustuste vahel ühiselt kasutada. Eesmärk on luua koostoimeline töövoog, mis võimaldab ühe analüüsiprotsessi käigus tuletada võimalikult suure osa LULUCF määruse,

looduse taastamise määruse, mullaseire direktiivi ja Eurostati statistika jaoks vajalikest näitajatest.

II kiht – agentse lahenduse prototüübi väljatöötamine Teine arenduskiht keskendub agentse keskkonnaseire ja aruandluse lahenduse loomisele. Lahenduse keskmes on AI-agendid, mis kasutavad väljatöötatud kaugseiremetoodikaid ning

suudavad kasutaja vajadusest lähtudes väljastada sobivaid tulemusi, aruandeid või andmestikke. Agentide töö põhineb RAG-põhisel teadmusbaasil, mis sisaldab kehtivaid metoodikaid,

juhendmaterjale, õigusakte ja aruandlusnõudeid. Agentide ülesanne on kasutada alati kehtivat metoodikat ning reageerida muudatustele võimalikult automaatselt. Katsetamine toimub mitmes etapis.

1. Kaugseiremetoodikate katsetamine Testitakse, kas väljatöötatud kaugseiremetoodikad võimaldavad saada nõutud näitajaid ja

sisendandmeid üksikute aruandluskohustuste jaoks ning kas neid on võimalik omavahel integreerida. Edu hinnatakse selle järgi, mitme aruandluskohustuse jaoks õnnestub luua toimiv ühine analüüsitöövoog.

2. Andmevahetuse katsetamine Testitakse andmete liikumist kaugseiretöötluse, andmehoidlate, agentide ja kasutajaliideste

vahel. Hinnatakse, kas agentidel on võimalik kasutada töövoos loodud tulemusi ilma täiendava käsitööta. 3. Metoodikate rakendamise katsetamine

Testitakse, kas agent suudab leida üles konkreetse ülesande jaoks õige metoodika, rakendada seda korrektselt ning kasutada alati kehtivat versiooni. Eraldi hinnatakse RAG-lahenduse

võimekust tuvastada metoodikamuudatusi ning siduda need olemasolevate töövoogudega. 4. Agentide funktsionaalne katsetamine Katsetatakse erinevaid kasutusstsenaariume, kus kasutajad esitavad süsteemile päringuid

erinevate aruandlusvajaduste kohta. Hinnatakse, kas agent suudab kasutaja vajaduse tuvastada, valida sobiva töövoo, rakendada asjakohased metoodikad ning väljastada soovitud tulemuse.

Projekti edukust hinnatakse eelkõige selle järgi, kui mitme aruandluskohustuse vajadused õnnestub katta ühise kaugseirel põhineva analüüsitöövooga ning kui suurel määral suudavad agendid neid töövooge automaatselt rakendada. Andmeteenuste vaheline liiklus kavandada X-

tee kaudu.

4. Projekti uuenduslikkus

Tuua selgelt välja projekti uuenduslikkus –mida tehakse senisest teisiti kas see hõlmab uusi

tehnoloogiaid, protsesse, toimemudeleid, disaini, turgu vms?

• Selgitage lahenduse uuenduslikkust nii Eesti kui globaalses kontekstis.

• Mis on projektis sellist, mis vajab katsetamist?

Uuenduslikkus seisneb järgmistes tegurites: 1. Koostoimeline kaugseiremetoodika erinevate aruandluskohustuste jaoks. Suur teadus-

ja arendusmaht, kuna täna on iga ülesande jaoks eraldiseisev käsitööl põhinev protsess. Metoodikaarenduse eesmärk on luua erinevate satelliitkaugseireandmete töötlemise

metoodika selliselt, et saaks vajalikke näitajaid analüüsida sama protsessi käigus. Protsessiinnovatsioon seisneb automatiseeritud andmetöötluses: käsitöö ja visuaalse hinnangu asemel loome automatiseeritud masinõppel põhineva lahenduse, mis

satelliidiandmeid iseseisvalt töötleb ja automaatselt analüüsib. 2. Tehisintellekti rakendamine aruandluses, sealjuures erinevad tehisintellekti lahendused,

tehnoloogiad, näiteks RAG, generatiivne AI, seletav AI (XAI), masinõpe kaugseire osas.

3. Projekt ühendab esmakordselt Eestis:

• kaugseire; • generatiivse AI;

• regulatiivse teadmushalduse; • automaatse mõjuanalüüsi; • Seletava tehisintellekti (XAI) auditeerimise.

5. Projekti elluviimisega (katsetusega) seotud riskid ja nende maandamismeetmed

Kirjelda peamisi riske, mis võivad takistada projekti elluviimist või eesmärkide saavutamist,

ning kavanda maandamismeetmed.

Kaugseiremetoodikate väljatöötamisega seotud tehniline risk Risk: Projekti üks kesksemaid eeldusi on, et kaugseiremetoodikad on võimalik välja töötada viisil, mis võimaldab erinevate aruandluskohustuste (LULUCF, looduse taastamise määrus,

mullaseire direktiiv, Eurostati maakasutuse statistika) vajadused katta ühe ühtse analüüsitöövooga. Esineb risk, et üks või mitu planeeritud kaugseiremetoodikat ei valmi projekti ajakava piires nõutud täpsuse või katvusega, kuna metoodikaarendus eeldab keerukat

teadus- ja arendustööd, mille tulemusi ei ole võimalik ette garanteerida. Sentinel-1 (SAR), Sentinel-2 (multispektraal) ning muude andmeallikate kombineerimisel võivad ilmneda

ootamatud tehnilised piirangud, andmelüngad või täpsusnõuete mittevastavused. Maandamismeetmed: Metoodikaarendus kavandatakse kahetasandiliselt, kus esimesel tasandil töötatakse välja üksikute aruandluskohustuste metoodikad ning alles teisel tasandil

integreeritakse need koostoimeliseks töövooks. See järjestus võimaldab projekti osalisel edukal lõpetamisel tagada minimaalne kasutatav tulemus ka juhul, kui täisintegratsioon ei

valmi. Igas etapis kavandatakse vahe-eesmärkide hindamine ning metoodikate katsetamine ajalooliste andmestike põhjal enne täismahulise lahenduse rakendamist. Samuti nähakse ette

paindlik prioriseerimine: kui mõni metoodika osutub liiga keerukaks, suunatakse ressursid

teiste, suurema valmidusastmega metoodikate täiustamisele.

RAG-põhise teadmushalduse sobivus dünaamiliste allikate jälgimiseks Risk: Projekti agentse komponendi tuumaks on RAG-põhine (Retrieval-Augmented Generation) teadmusbaas, mis peaks automaatselt jälgima ja uuendama kehtivaid metoodikaid

vastavalt Eurostati juhendmaterjalide, LULUCF metoodika ning muude regulatiivsete dokumentide muutustele. RAG-süsteemide tehniline piirang seisneb selles, et nad on

optimeeritud suhteliselt staatilistele teadmusbaasidele ning pidevalt muutuvate, killustatult avaldatavate regulatiivsete dokumentide reaalajas jälgimine võib osutuda ebausaldusväärseks. Metoodikamuutuste tuvastamine eeldab lisaks dokumendile endale ka muutuse kontekstuaalset

tõlgendamist – ülesanne, mida puhtalt RAG-põhine lähenemine ei pruugi piisava täpsusega täita.

Maandamismeetmed: RAG-lahendust täiendatakse struktureeritud versioonihaldussüsteemiga, mis seob metoodikadokumendid konkreetsete töövooude ja arvutuskäikudega. Selleks töötatakse projekti käigus välja metoodikamuutuste tuvastamise

loogika, mis hõlmab nii automaatset dokumendiseire komponenti kui ka inimese poolset kinnitamismehhanismi kriitiliste muudatuste puhul. Süsteemi kujundatakse nii, et RAG-

komponent vastutab teadmushalduse ja kontekstuaalse vastamise eest, samas kui kriitilistele metoodika versioonidele antakse selge tähis (nt versioonikood + kuupäev), mis seob need konkreetsete aruandlusperioodidega. Paralleelselt RAG-lahendusega uuritakse katse käigus

alternatiivseid teadmushaldusmeetodeid (nt knowledge graph'id, struktureeritud andmebaasid), mis võimaldavad metoodikaid formaalsemalt hallata.

Tehisintellekti suutlikkus keerukate metoodikate rakendamisel Risk: Projekt eeldab, et tehisintellektipõhine agentne süsteem suudab rakendada keerukaid

keskkonnaseire metoodikaid – sh LULUCF kasvuhoonegaaside arvestusreegleid, mullaseire direktiivi pinnakatetüüpide definitsioone ning Eurostati maakasutuse klassifikaatorit – automaatselt ja auditeeritavalt. Praeguste suurte keelemudelite ja agentse AI süsteemide

tehniline võimekus monotoonselt reeglipõhiste, kuid arvutuslikult keerukate protsesside täpsel rakendamisel on ebaühtlane ning selliste süsteemide kontrollimatu väljund (nn

hallutsinatsioonid) võib põhjustada sisuliselt valesid aruandlustulemuseid, millel on olulised regulatiivsed tagajärjed. Maandamismeetmed: Kriitilised arvutuslikud sammud eraldatakse keelemudelipõhisest

komponendist ning teostatakse determineeritud, versioonihallatavate arvutusmoodulitena (deterministlik arvutuskiht). Tehisintellekti roll piiratakse metoodika tuvastamise,

töövoojuhtimise ja tulemuste tõlgendamise tasandile, samas kui tegelikud arvutused teostatakse kontrollitaval ja reprodutseeritaval viisil. Kõigi agendi poolt läbiviidud otsuste ja arvutuste jälgitavus tagatakse seletava tehisintellekti (XAI) komponentide integreerimisega,

mis võimaldab iga väljundit hiljem auditeerida. Tulemuste õigsust kontrollitakse süstemaatiliselt võrdlusandmete põhjal, kasutades ajalooliselt tuntud tulemustega

aruandluskohustusi kalibreerimisalusena.

Andmehalduslikud riskid: formaatide, metaandmete ja infosüsteemide ühilduvus Risk: Projekt integreerib andmeid mitmest erinevas formaadis ja erinevate metaandmestandarditega allikast – Sentinel-1 ja Sentinel-2 satelliidiandmed, riiklik

kõrgusmudelid, ortofotod, Maa- ja Ruumiameti ja Keskkonnaagentuuri infosüsteemid, Statistikaameti andmepäringud jne. Andmeformaatide ja metaandmestandardite heterogeensus loob olulise integratsiooniriski: andmevahetusprotokollid võivad erineda,

koordinaatsüsteemide ja ajalise lahutuse definitsioonid ei pruugi kattuda ning erinevate infosüsteemide andmeväljundid võivad olla struktureeritud erinevalt. See risk realiseerub

eelkõige projekti teises kihis, kus agentne lahendus peab opereerima mitmeid allikaid hõlmava

ühtse andmemudeliga. Maandamismeetmed: Projekti varasemas etapis (enne agentse lahenduse arendamist)

teostatakse süstemaatiline andmeallikate inventuur ja ühilduvusanalüüs, mis kaardistab kõigi kasutatavate andmestike formaadid, metaandmestandardid, uuendussagedused ning ligipääsuprotokollid. Selle põhjal koostatakse projekti andmemudel, mis defineerib sisemise

andmevahetusstandardid. Andmeallikate integreerimiseks rakendatakse adaptiivseid andmeteisendamise kihte (andmesiinid), mis eraldavad väliste süsteemide tehnilistest

eripäradest tuleneva keerukuse agentse lahenduse loogilisest kihist. Andmevahetuse katsetamine planeeritakse projekti eraldiseisva tegevusena (vt peatükk 3, katsetamise etapp 2), mis võimaldab integratsioonipiirangud tuvastada enne täismahulise agentse süsteemi

arendamist. Vajalikud andmed on täna olemas, kuid nende kasutamine on raskendatud ühtse andmetöötlusmetoodika puudumise tõttu, eelkõige kaugseire vallas. Projekti käigus

katsetatakse võimalikke lahendusi.

Regulatiivsete nõuete muutumine projekti käigus Risk: Projekt on otseselt seotud Euroopa Liidu tasandil areneva regulatiivse raamistikuga (looduse taastamise määrus, mullaseire direktiiv, LULUCF uuendused), mis on osaliselt veel

rakendumisfaasis. Nõuete täpsustused, metoodikamuudatused või raporteerimisformaatide muutused võivad toimuda paralleelselt projekti elluviimisega ning luua olukorra, kus valminud lahenduse alusel kavandatud aruandlusmetoodikad ei vasta enam kehtivatele nõuetele.

Maandamismeetmed: Projekti arhitektuur kavandatakse algusest peale metoodikamuutustele reageerivana – versioonihaldus ja metoodikauuenduste töövoog on osa põhilahendusest, mitte

hilisem lisaelament. Projekti käigus hoitakse aktiivset sidet Euroopa Keskkonnaagentuuri, Eurostati ja asjakohaste ministeeriumidega, et saada varajast teavet kavandatavatest metoodikamuudatustest. Projekti ajakavasse kavandatakse selgesõnaliselt puhveraeg (vt

peatükk 6), mis võimaldab reageerida muudatustele ilma kogu arendust ümber korraldamata.

6. Projekti ajakava

Koostage realistlik ajakava, mis hõlmab kõiki projekti tegevusi ning annab sellega sisendi

projekti eelarve koostamisele.

• Ajakava koostamisel arvestage vajalike eel- ja järel- või vahetegevustega (nt partnerluslepingu sõlmimise ettevalmistus kuni 2 kuud, vajalike lubade saamine projekti jooksul vms).

• Milliste võimalike puhvritega oleks ajakavas mõistlik arvestada? • Jagage tegevused loogilisteks etappideks, arvestage tegevuste omavahelisi seoseid ning

ajalist järgnevust või paralleelsust. • Hangete läbiviimise ajaraami kavandamiseks kasuta hankekalkulaatorit Hankekalkulaator

- EIS

Tegevused Tegevuse algus

(mitmes kuu)

Tegevuse lõpp

(mitmes kuu)

Kestus kokku

(mitu kuud)

I etapp

Andmeallikate inventuur, arhitektuur ja andmemudel (Keskkonnaagentuur,

riigihankepartner)

1 8 7

Kaugseiremetoodikate

arendus ja üksikute töövoogude testimine

5 14 10

AI-, teadmushalduse ja X- tee

integratsioonilahenduste arendus

7 16 10

II etapp

Koostoimeliste töövoogude

integreerimine

13 19 7

Katsetamine, valideerimine ja kasutajate kaasamine

17 22 6

Puhver regulatiivseteks

muudatusteks ning lõpphindamine

21 24 4

KOKKU 24 kuud

Etapi tegevusi saab teostada paralleelselt.

7. Projekti eelarve

Koostage realistlik eelarve detailsusega, mis hõlmab kõiki projekti tegevusi ning võimaldab

seeläbi hinnata planeeritud kulude vajalikkust ja mõistlikkust.

• Arvutage eelarves summad kogumaksumusena (st sisaldavad kõiki makse), sh projektijuhi kogukulu.

• Lisage eelarvele kirjeldusena selle kujunemise põhjendused, arvutuste ja hinnangute alused.

• Eelarve kogusumma palume esitada 1000 euro täpsusega. Kohandage eelarvetabelit oma projekti vajadustele vastavaks.

Tegevused Partner 1 kulud Partner 2 kulud Kulud kokku

I etapp

Kaugseiremetoodikate arendus

Riigihange 380 000 eurot

AI- ja

agentlahenduste arendus

Riigihange 392 000 eurot

Andmevahetus, API-d ja X-tee liidestused

Riigihange 150 000 eurot

GPU arvutusressurss

ja AI infrastruktuur

Riigihange/pilveteenused 120 000 eurot

II etapp

Katsetamine, valideerimine ja

kasutajate kaasamine

Eksperdid ja piloodid 80 000 eurot

Metoodikate

uuendamise ja kvaliteedikontrolli jaoks ekspertide

kaasamine

Ekspertteenused 60 000 eurot

…

Muud kulud 0 eurot

Projektijuhtimine 24x3200*1,38=1FTE projekti kestvuse ajal

106 000 eurot

… eksperdi kulud 2x 24x3200*1,38=2FTE

kogu projekti vältel

212 000 eurot

…

KOKKU 1 500 000 eurot

Eelarve on koostatud tegevuspõhiselt ning kooskõlas projekti 24‑kuulise ajakavaga. Kuluhinnangud põhinevad varasemate arendusprojektide kogemusel, Eesti turul

rakendatavatel teenushindadel ning eeldusel, et suurem osa arendustest tellitakse riigihangete kaudu.

Suurim kuluartikkel on kaugseiremetoodikate arendus, kuna tegemist on kõrge teadus- ja arendusmahuga tegevusega, mis hõlmab masinõppe mudelite väljatöötamist, ajalooliste andmestike töötlemist ning metoodikate valideerimist. AI- ja agentlahenduste

arenduse eelarve sisaldab teadmushalduse, RAG-lahenduse, versioonihalduse, kasutajaliideste ja auditeeritavuse komponentide loomist.

Andmevahetuse kulud hõlmavad X-tee liidestusi, API-de arendamist ning ühtse andmemudeli rakendamist. Katsetamise ja valideerimise kulud on seotud kasutajate kaasamise, pilootide läbiviimise ning tulemuste kontrollimisega.

Eelarvesse on planeeritud eraldi puhver metoodikate uuendamiseks ja täiendavaks ekspertiisiks, et reageerida projekti jooksul toimuvatele regulatiivsetele muudatustele.

8. Võimalikud lahenduste pakkujad

Tooge välja võimalikud hankepartnerid, kes soovitud lahendussuunas tooteid/ teenuseid/

pakuvad.

• Otsige ja nimetage võimalikke probleemile lahenduste pakkujaid (nt erinevate valdkondade eksperdid, teadlased, ettevõtted, kes on probleemi lahendamisega varasemalt tegelenud).

Mõelge nii Eesti kui rahvusvaheliste pakkujate peale.

MindTitan, Net Group, Nortal, Helmes, KappaZeta, Reach-U, CGI Eesti, Datel

9. Projekti meeskond ja töökorraldus

Tooge välja projekti edukaks elluviimiseks kaasatavad või vajalikud osapooled (asutused

ja/või inimesed) ning täiendav ekspertiis, mida meeskonda juurde vajate.

• Kirjeldage rollide ja töö jaotust projektimeeskonnas.

• Kirjeldage projekti juhtimise korraldust. • Märkige ära, kui suure koormusega projektijuht (võimalusel ka teised võtmeisikud) projekti

panustavad. • Kirjeldage, missugust täiendavat ekspertiisi tuleb juurde kaasata (nt tehniline ekspertiis,

andmekaitse), mis on meeskonnaliikmete poolt katmata.

NB! Kui nimetate konkreetseid meeskonnaliikmeid, siis nendega (või nende juhtidega) peab

olema projektis osalemine läbi räägitud!

Projekti juhib ja koordineerib Keskkonnaagentuur. Kuna projekti raames luuakse prototüüplahendus Keskkonnaagentuuri regulaarsete tööprotsesside täiustamiseks, on vajalik

partnereid kaasata riigihangete läbiviimise kaudu lepingute täitjatena. Projektijuht panustab 1,0 koormusega. Lisaks on vajalik kaasata kaugseire- ja andmeeksperte, valdkondlikke eksperte Keskkonnaagentuurist kogu projekti vältel mahus kõik kokku 2,0 FTE

kuus. Täiendavat ekspertiisi on vajalik kaasata väljast, kirjutatakse sisse riigihangete alusdokumentidesse. Eelkõige kaugseiremetoodikate arenduse ja tehisintellektilahenduste

loomisel. Andmekaitsega seotud küsimused lahendame asutusesiseselt juriidilist ekspertiisi kaasates, kuivõrd satelliitkaugseire ei võimalda isikuid tuvastada ja projekti raames ei käidelda isikuandmeid.

10. Projekti tulemuste elluviimine

Kirjeldage oma valmisolekut ja võimekust pärast katseprojekti edukat lõppu projekti

tulemusi kestlikult ellu viia.

. • Kas projekti tulemuste edasine arendus ja kasutuselevõtt seostub asutuse prioriteetsete tegevustega, on tööplaanis vms?

• Kas tulemuste hilisemaks elluviimiseks vajalik rahastus ja muud ressursid on olemas või tegeletakse selle leidmisega?

• Tooge välja olulisemad riskid projekti tulemuste hilisemal kasutuselevõtul. Kuidas plaanite neid riske maandada?

• Kirjeldage, kas ja mil määral on tulemused skaleeritavad ning kasutatavad avalikus sektoris

laiemalt.

Projekti eesmärk on riiklike aruandluskohustuste täitmise tagamine. Eriti LULUCF aruandlus on riiklikul tasemel oluline eesmärk, mille saavutamine ilma kaugseire metoodilise arenduseta

ei ole võimalik (Tier 3 lahendused sisaldavad kaugseiret). Projekti tulemid võetakse igal juhul kasutusse ka sellisel juhul, kui need vaid osaliselt saavutatakse. Kuna projekt on üles ehitatud

mitmekihilise modulaarse lahendusena, aitab ka iga üksiku komponendi, sh kas üksiku kaugseiremetoodika või tehisintellekti lahenduse edukas testimine võimaldada tänases töökorralduses ja –protsessis teha märkimisväärseid tõhustusi. Rahastusvõimaluste otsimisega

tegeleme juba praegu. Näiteks on teada, et LULUCF aruandluses Tier 3 metoodikatele üleminek on kohustuslik, käesolev projekt aitab edukaks osutumise korral eelarvesurvet

vähendada. Sama kehtib ka mulladirektiivi ja looduse taastamise määruse nõuete kohta.

Innofondi projekti realiseermise ja rahastuse leidmise eestvedaja on Keskkonnaagentuur. Olulisemad riskid projekti tulemuste hilisemal kasutuselevõtul ja nende maandamine

1. Organisatsiooniline vastuvõtuvõime ja muutuse juhtimise risk Risk seisneb selles, et kuigi tehniline lahendus võib olla edukas, ei pruugi see piisava kiirusega asenduda olemasolevatesse tööprotsessidesse. Avalikus sektoris on keskkonnaaruandlus

tugevalt juurdunud protsessipõhine ja käsitööl põhinev, mistõttu võib tekkida vastuseis tööviiside muutusele või usaldamatus AI-põhiste otsustustoe süsteemide suhtes.

Maandamine: Seda riski vähendatakse järkjärgulise kasutuselevõtuga (paralleelkäitamine olemasolevate protsessidega), varajaste kasutajate kaasamisega (Keskkonnaagentuur, Statistikaamet, REM

haldusala) ning süsteemi disainimisega nii, et see ei asenda koheselt olemasolevaid töövooge, vaid toetab neid. Eraldi rõhk on läbipaistvusel ja auditeeritavusel (XAI-komponendid), mis

suurendab usaldust automatiseeritud tulemuste vastu. 2. Metoodilise ja regulatiivse aktsepteerimise risk Risk seisneb selles, et automatiseeritud metoodikate rakendamine ei pruugi olla täielikult

kooskõlas EL või riiklike aruandlusraamistike ametliku tõlgendusega, või võib tekkida olukord, kus ametlikud auditeerijad ei aktsepteeri AI poolt toodetud tulemusi ilma täiendava

käsitsi kontrollita. Maandamine: Lahenduse arhitektuuris eraldatakse selgelt (i) metoodikakiht, (ii) arvutuskiht ja (iii)

aruandluskiht. Kõik metoodikad on versioonihallatavad ja jälgitavad ning seotud ametlike allikatega. Lisaks kaasatakse juba arendusetapis regulaatorid ja aruandluse omanikud

valideerimisprotsessi, et tagada tulemuste ametlik aktsepteeritavus. 3. Tehnoloogilise jätkusuutlikkuse ja sõltuvuse risk (vendor lock-in ja AI areng) Risk seisneb selles, et lahendus võib sõltuda konkreetsetest AI mudelitest, pilveplatvormidest

või tehnoloogiatest, mis võivad aja jooksul muutuda või kallineda. Maandamine:

Arhitektuur disainitakse modulaarseks ja tehnoloogianeutraalseks, kus kriitilised komponendid (andmetöötlus, metoodikad, versioonihaldus) on eraldatud AI-mudelist. Kasutatakse standardseid API-sid ja avatud andmeformaate, et tagada asendatavus ja pikaajaline

jätkusuutlikkus. 4. Andmekvaliteedi ja andmeallikate usaldusväärsuse risk

Risk tuleneb sellest, et kaugseire- ja registriandmed võivad olla erineva täpsuse, ajaviivituse või katvusega, mis võib mõjutada aruandluse kvaliteeti. Maandamine:

Rakendatakse mitmetasandilist andmekvaliteedi kontrolli (automaatne valideerimine, anomaaliate tuvastus, ristkontroll eri andmeallikate vahel) ning selgelt defineeritud

usalduspiirid (confidence scoring) igale väljundile. Lisaks säilitatakse võimalus inimkontrolliks kriitiliste näitajate puhul. 5. Skaleerimise ja integreerimise keerukuse risk avalikus sektoris

Risk seisneb selles, et kuigi lahendus töötab katseprojektis hästi, võib selle laiendamine teistele asutustele (nt REM haldusala, Statistikaamet, ministeeriumid) osutuda keeruliseks erinevate

andmestandardite ja tööprotsesside tõttu. Maandamine: Lahendus ehitatakse algusest peale “multi-tenant” ja teenuspõhiseks (API-first arhitektuur).

Kasutatakse ühtset andmemudelit ja standardiseeritud liideseid, mis võimaldavad uute asutuste ja kasutusjuhtude lisamist minimaalse ümberarendusega.

Lahenduse skaleeritavus ja kasutus avalikus sektoris

Projekti tulemused on olemuslikult kõrge skaleeritavusega, kuna loodav arhitektuur ei ole

seotud ühe konkreetse aruandluskohustusega, vaid keskendub ühtsele kaugseire-, andme- ja metoodikakihtide kombinatsioonile.

Lahendus on disainitud selgelt skaleeritavana üle haldusvaldkondade. Esmalt on see suunatud Keskkonnaagentuuri ja sellega seotud keskkonnaseire ja aruandluse protsessidele, kuid arhitektuur on loodud laiemaks kasutuseks REM haldusalas ja teistes andmepõhistes

valitsemisvaldkondades. Eriti oluline on ühisosa REM haldusalaga, kus sarnane probleemistik esineb maa-, ruumi- ja

põllumajanduspoliitika andmestikes: killustunud andmeallikad, paralleelsed aruandlusnõuded ning korduv käsitöö andmete tõlgendamisel. REM haldusala poolt on PRIA Innofondi esitanud taotluse "Täppispinnaseire projekt toetusõigusliku maa digikaksiku loomiseks" . Viidatud

PRIA projekt ja käesolev Keskkonnaagentuuri projekt uurivad küll erinevaid nähtuseid, kuid koosmõjus oleks nende projektide prototüüplahendustega kaetud väga suur osa maakasutuste

muutuste hindamisest. Sama agentne ja metoodikapõhine lähenemine võimaldab:

• ühtlustada andmete kasutust eri poliitikainstrumentides;

• vähendada dubleerivat andmetöötlust REM ja keskkonnasektori vahel;

• luua ühtne tehnoloogiline alus ruumi- ja keskkonnaandmete ristkasutuseks.

Skaleeritavus tähendab ka seda, et pärast katseprojekti saab sama raamistikku laiendada uutele

aruandluskohustustele (nt energiamajandus, transpordi emissioonid, looduskasutuse planeerimine), ilma et oleks vaja luua uusi eraldiseisvaid süsteeme. Seeläbi muutub

investeering mitte ühe valdkonna tööriistaks, vaid riigiüleseks andme- ja aruandlusinfrastruktuuriks, mille mõju avaldub nii kulude vähenemises, tööaja kokkuhoius kui ka paremas poliitikakujunduse kvaliteedis.

See tähendab, et pärast esmast rakendamist keskkonnaseires on lahendust võimalik laiendada:

• REM haldusala ruumi- ja põllumajandusandmete analüüsiks, kus on sarnased probleemid andmete killustatuse ja metoodikate paljususega;

• Statistikaameti andmehalduse ja ametliku statistika tootmise automatiseerimiseks;

• Kliima- ja energiapoliitika seireks, kus on vajadus sama andmestiku erinevate poliitikaraamistike lõikes ümbertõlgendamiseks;

• Laiemalt kogu avaliku sektori andmepõhiste otsustusprotsesside toetamiseks, kus on oluline korduvate analüüside automatiseerimine ja auditeeritavus.

Skaleeritavus põhineb kolmel põhimõttel:

• ühine andmemudel ja metoodikakiht,

• agendipõhine arhitektuur, mis võimaldab lisada uusi kasutusjuhtumeid ilma tuumlahendust ümber ehitamata,

• standardiseeritud API-põhine ligipääs, mis võimaldab erinevatel asutustel kasutada sama süsteemi oma vajaduste järgi.

Seetõttu ei ole tegemist ühe asutuse tööriistaga, vaid avaliku sektori ülene andme- ja

aruandlusinfrastruktuur, mille mõju ja kasutusala kasvab ajas koos uute poliitikavaldkondade ja aruandluskohustuste lisandumisega.

11. Mõju ettevõtlusele

☒ Projekt omab positiivset mõju innovatsioonile ettevõtlussektoris. Kõige otsesemalt

väljendub mõju läbi ettevõtete, kes osalevad tegevuste elluviimiseks korraldatavatel hangetel

ja/või konkurssidel. Innovatsiooni hankimine avaliku sektori poolt aitab kaasa

innovatsioonitegevuste kasvule erasektoris.

12. Seos nutika spetsialiseerumise valdkondadega

• Eesti teadus- ja arendustegevuse, innovatsiooni ning ettevõtluse (TAIE) arengukaval 2021- 2035 on fookusvaldkonnad, s.o Eesti arenguvajadustele ja -võimalustele vastavad riigi,

ettevõtete ja teadusasutuste koostöös eelisarendatavad teadus- ja arendustegevuse, innovatsiooni ja ettevõtluse valdkonnad. Ettevõtluse ja majandusliku arengupotentsiaaliga

TAIE fookusvaldkonnad on ühtlasi Eesti nutika spetsialiseerumise valdkonnad (täpsem info: https://www.hm.ee/korgharidus-ja-teadus/teadus-ja-arendustegevus/taie-fookusvaldkonnad).

• Kirjeldage teie projekti võimaliku lahenduse seost vähemalt ühe valdkonnaga

(rõhuasetusega teadmus- ja tehnoloogiasiirdel).

Digilahendused igas eluvaldkonnas

(vt teekaarti)

Projekt on otseselt kooskõlas nutika spetsialiseerumise valdkonnaga „digilahendused igas eluvaldkonnas“, kuna see:

viib teaduspõhised kaugseire ja AI meetodid reaalsesse riiklikku kasutusse; loob uue põlvkonna andme- ja aruandlussüsteemi prototüübi, mis on automatiseeritud, agentne ja auditeeritav;

on skaleeritav üle avaliku sektori ning toetab digiriigi arengut andmete töötlemiselt autonoomsetele digiteenustele.

Sisuliselt on tegemist digiriigi järgmise taseme infrastruktuurilahendusega, mis muudab keskkonnaandmete töötlemise ja aruandluse käsitööst autonoomseks digiteenuseks.

1. Teadmus- ja tehnoloogiasiire (research → public sector

application). Projekt on teadus- ja arendustegevuse ning

rakendusliku riigiteenuse ristumiskoht, kus: kaugseire (Sentinel-

1, Sentinel-2 jt) teaduslikud meetodid viiakse operatiivseks

riiklikuks teenuseks; masinõppe ja geoinformaatika mudelid

muudetakse korduvkasutatavaks avaliku sektori töövooks;

tehisintellekti (sh RAG ja agentpõhised süsteemid)

teadusarendused rakendatakse otseselt riiklikus aruandluses. See

tähendab klassikalist teadmusmahuka tehnoloogia siiret

akadeemilisest ja arenduskeskkonnast avaliku sektori

igapäevasesse kasutusse.

2. Digiriigi järgmise taseme võimekus: andmetest autonoomse

töövooni. Projekt liigub tavapärasest digiteerimisest (andmete

kogumine ja kuvamine) edasi järgmisele tasemele: andmete

automaatne tõlgendamine ja analüüs (AI + kaugseire);

metoodikate automaatne rakendamine ja versioonihaldus;

agentne teenusmudel, mis reageerib kasutaja vajadusele ilma

käsitsi sekkumiseta. See vastab „Digilahendused igas

eluvaldkonnas“ teekaardi suunale liikuda andmepõhisest

digiriigist intelligentse ja proaktiivse digiriigi suunas.

3. Mitme valdkonnaülene rakendatavus (cross-sector

scalability). Kuigi lähtevaldkond on keskkonnaseire, on loodav

tehnoloogia olemuselt ülekantav: ruumi- ja maaandmete haldus

(REM valdkond); statistika ja andmepõhine poliitikakujundus

(Statistikaamet); kliima- ja energiaseire; põllumajanduse ja

toetuste kontrollsüsteemid. Seega toetab projekt TAIE eesmärki,

kus digilahendused ei ole ühe sektori spetsiifilised, vaid

taaskasutatavad ja skaleeritavad kogu avalikus sektoris ja

ettevõtluses.

4. Innovatsioon digilahenduste teekaardi vaade. Projekt haakub

otseselt teekaardi peamiste arengusuundadega: andmepõhine

otsustamine ja automatiseerimine, sest AI agent teeb otsuseid

metoodika valiku ja rakendamise tasandil; andmete ristkasutus ja

korduvkasutus, sest ama kaugseireandmestik teenindab mitut

aruandluskohustust; avaliku sektori teenuste digitaliseerimine ja

nutikaks muutmine, sest käsitööline aruandlus asendub

automatiseeritud töövooga; usaldusväärne ja auditeeritav AI

kasutus – XAI ja versioonihaldus tagavad läbipaistvuse.

Tervisetehnoloogiad ja - teenused (vt teekaart)

-

Kohalike ressursside (toit, puit, maapõueressursid, teisene toorme ja jäätmed)

väärindamine (vt teekaart)

-

Nutikad ja kestlikud

energialahendused (vt teekaart)

-

13. Seos strateegias Eesti 2035 toodud arenguvajadustega

• Selgitage, kuidas panustavad projekti tegevused ja valitud lahendussuund “Eesti 2035” strateegias kirjeldatud arenguvajadustesse.

• Tooge välja, kui projekti tegevused panustavad muudesse olulistesse valdkondlikesse arengukavadesse või -dokumentidesse.

Seos strateegiaga „Eesti 2035“ ja panus arenguvajadustesse

Projekt panustab otseselt strateegia „Eesti 2035“ kesksetesse arenguvajadustesse, eelkõige riigi nutikusse ja andmepõhisesse juhtimisse, kestlikkusse ning haldusvõimekuse tõstmisse.

1. Targem ja andmepõhisem riigivalitsemine

„Eesti 2035“ rõhutab vajadust liikuda ühtse, andmepõhise ja proaktiivse riigivalitsemise suunas. Käesolev projekt realiseerib seda eesmärki praktilisel tasandil, luues agentse

keskkonnaseire ja aruandluse süsteemi, mis: vähendab killustunud andmehaldust ja

paralleelseid arvutusi; automatiseerib aruandluse koostamise ja metoodikate rakendamise; loob ühtse, versioonihallatud ja auditeeritava andme- ja metoodikakihi. See tähendab liikumist

reaktiivselt aruandluselt proaktiivsele, automaatselt ajakohastatavale riiklikule andmevõimekusele, mis on üks „Eesti 2035“ digiriigi arendussuundi.

2. Kestlik areng ja kliimaeesmärkide täitmine

Strateegia seab keskseks eesmärgiks keskkonnahoidliku ja kliimaneutraalsust toetava majandusmudeli. Projekt toetab seda läbi: täpsema ja ajas kiiremini uueneva keskkonnaseire

(sh LULUCF, looduse taastamise määrus, mullaseire); parema võimekuse hinnata kliimapoliitika meetmete mõju; EL kliima- ja keskkonnaaruandluse usaldusväärsuse tõstmise. See vähendab riski finantskohustusteks, mis võivad tekkida ebatäpsest või hilinenud

aruandlusest, ning toetab riigi võimet täita rahvusvahelisi kohustusi.

3. Tõhus ja kvaliteetne avalik teenus

„Eesti 2035“ rõhutab avalike teenuste kvaliteedi ja efektiivsuse tõstmist. Projekt vähendab oluliselt: käsitööd keskkonnaandmete töötlemisel ja aruandluses; dubleerivaid andmepäringuid eri asutuste vahel; ajakulu aruannete koostamisel ja uuendamisel. Selle tulemusel muutub

avalik teenus kiiremaks, ühtlasemaks ja vähem tööjõumahukaks, võimaldades suunata ekspertiisi andmetöötluselt sisulisele poliitikaanalüüsile.

4. Riigi konkurentsivõime ja innovatsioonivõime

Projekt toetab „Eesti 2035“ eesmärki suurendada riigi innovatsioonivõimet, kuna: rakendab tehisintellekti, kaugseiret ja agendipõhiseid süsteeme avalikus sektoris süsteemselt, mitte

üksiklahendustena; loob korduvkasutatava tehnoloogilise platvormi, mida saab laiendada teistesse valdkondadesse; suurendab avaliku ja erasektori koostöövõimalusi innovatsiooni

hangete kaudu.

Seos teiste strateegiliste dokumentidega. Projekt on kooskõlas ja panustab mitmesse valdkondlikku arenguraamistikku:

1. EL rohelepe (European Green Deal) - toetab kliimaneutraalsuse eesmärke läbi täpsema LULUCF ja maakasutuse seire ja parandab keskkonnaandmete kvaliteeti ja aruandluse

usaldusväärsust.

2. EL LULUCF määrus ja looduse taastamise määrus - võimaldab automatiseeritud ja ühtlustatud aruandlust; vähendab liikmesriigi halduskoormust ja vigade riski.

3. Eesti kliimapoliitika põhialused ja kliimakava - toetab kasvuhoonegaaside sidumise ja heitmete täpsemat seiret; parandab poliitikameetmete mõju hindamise võimekust.

4. Statistikaameti ametliku statistika arengusuunad - toetab „once-only principle“ rakendamist andmeallikate kasutuses; vähendab käsitsi koostatud statistika osakaalu.

5. Avaliku sektori andmehalduse ja digiriigi strateegilised suunad - toetab andmete ristkasutust

ja automatiseeritud töövooge; tugevdab X-tee ja andmevahetuse ökosüsteemi kasutust analüütilisel tasandil.

Kokkuvõte

Projekt realiseerib „Eesti 2035“ keskset suunda liikuda käsitööpõhiselt aruandluselt andmepõhisele, automatiseeritud ja proaktiivsele riigijuhtimisele. Selle mõju ei piirdu

keskkonnaseirega, vaid loob korduvkasutatava digitaalse võimekuse, mida saab laiendada kogu avaliku sektori andmepõhiste otsuste tegemise toetamiseks.

14. Avalike ülesannete täitmine projekti elluviimisel

• Selgitada ning tuua välja seosed ja viited, missuguse seaduse, määruse, haldusakti või lepingu alusel täidab ideekavandi esitaja asutus innovatsiooniprojekti ellu viies avalikke

ülesandeid.

• Kui ideekavandi esitaja on MTÜ, siis selgitada, kuidas ta pakub otsest avalikku teenust (loe Teenuste korraldamise ja teabehalduse alused–Riigi Teataja, §2 lg2).

Avalike ülesannete täitmine projekti elluviimisel Projekti elluviivaks asutuseks on Keskkonnaagentuur (KAUR), mis täidab riiklikke avalikke

ülesandeid keskkonnaseire, keskkonnateabe kogumise, töötlemise ja aruandluse valdkonnas.5 Projekti tegevused on otseselt seotud Keskkonnaagentuuri seadusjärgsete ja haldusaktidest tulenevate ülesannetega ning toetavad nende tõhusamat ja automatiseeritumat täitmist.

1. Seaduslik alus avalike ülesannete täitmiseks

Keskkonnaagentuuri tegevus, sh käesolevas projektis käsitletav keskkonnaseire ja aruandlus, tuleneb eelkõige järgmistest õigusaktidest: Keskkonnaseadustiku üldosa seadus §-d 24-27

Euroopa Liidu otsekohalduvad määrused, sh Euroopa Parlamendi ja nõukogu määrus (EL)

2018/841 (LULUCF) – eelkõige artiklid 7, 8 ja 14, mis sätestavad liikmesriikide kohustused koguda, arvutada ja esitada maakasutuse, maakasutuse muutuse ja metsanduse andmeid ning tagada kvaliteedikontroll ja aruandlus Euroopa Komisjonile.

2. Avalike ülesannete sisu projekti kontekstis

Keskkonnaagentuur täidab projektis oma põhifunktsioone, milleks on: riikliku keskkonnaseire andmete kogumine ja töötlemine, keskkonnastatistika ja aruannete koostamine riigisiseste ja rahvusvaheliste kohustuste täitmiseks, metoodikate arendamine ja

rakendamine keskkonnanäitajate arvutamiseks, andmete kättesaadavuse ja kvaliteedi tagamine avaliku sektori kasutajatele (sh Statistikaamet, ministeeriumid, järelevalveasutused ). Projekt ei loo uut avalikku ülesannet, vaid moderniseerib ja automatiseerib olemasolevate

seadusest tulenevate ülesannete täitmise viisi.

3. Seos haldusülesannete ja riikliku rolliga Keskkonnaagentuur tegutseb riigiasutusena, kellele on delegeeritud avaliku võimu teostamisega seotud ülesanded keskkonnaandmete valdkonnas. Projekti raames arendatav

lahendus: toetab haldusülesannete täitmist (keskkonnaseire ja aruandlus kui riiklik haldusfunktsioon);

5 Keskkonnaagentuuri põhimäärus §3, §5 https://www.riigiteataja.ee/et/akt/102072015001?leiaKehtiv

võimaldab seniste käsitööprotsesside asendamist automatiseeritud ja auditeeritava

andmetöötlusega; tagab parema vastavuse EL aruandlusnõuetele ning riiklikele poliitikakohustustele.

Kokkuvõte Projekt viiakse ellu Keskkonnaagentuuri seadusest ja valdkondlikest keskkonnaalastest

õigusaktidest tulenevate avalike ülesannete raames. Tegemist on riikliku keskkonnaseire ja aruandluse funktsiooni arendamisega, mille eesmärk on tõsta nende ülesannete täitmise

tõhusust, automatiseeritust ja kvaliteeti, mitte luua uut eraldiseisvat teenust. Seeläbi on projekt selgelt osa riigi põhifunktsioonide täitmisest ning toetab avaliku sektori suutlikkust täita nii riigisiseseid kui ka Euroopa Liidu õigusest tulenevaid kohustusi.

15. Rahastus mitmest allikast

• Kas probleemi lahendamiseks või planeeritud lahenduse katsetamiseks on taotletud või taotletakse toetust teistest rahastamisallikatest?

• Kui jah, siis tuua välja rahastusallikas, summa ja tegevused ning kas toetus on taotlemisel või projekt on saanud rahastusotsuse.

Ei ole taotletud muudest allikatest rahastust.

Kinnitused

☒ Oleme teadlikud, et Riigikantselei võib saata ideekavandi eksperthinnangu saamiseks

valdkonna ekspertidele.

☒ Kinnitan, et esitatud innovatsiooniprojekt on teiste partnerite juhtkondadega kirjalikult

kooskõlastatud.

Allkirjastamine

• Ideekavand tuleb allkirjastada projekti esitava(te) asutus(t)e allkirjaõigusliku

juhtkonnaliikme poolt (nt kantsler, asekantsler, KOVi juht, KOVi volikogu esimees,

ministeeriumi allasutuse juht/asejuht vms) ja saata [email protected].

i Katsetamine vastab küsimusele: kas see töötab? Katsetuse puhul ei vaadata alati, kas lahendus praktiliselt toimib.

Piloteerimine vastab küsimusele: kas see töötab päriselus ja on mõistlik kasutusele võtta? Hinnata praktilist

toimivust.

Eksperiment: Igasuguse eksperimendi eesmärk on kontrollida hüpoteese põhjuslike seoste kohta. Eksperiment on

selline katse, mis on kavandatud põhjuslike seletusteni jõudmiseks: kui teeme x siis juhtub y.

Prototüüp on masina, seadme või mingi rakenduse esialgne teostus, algne mudel, mida edasi arendatakse.