Seth Software Sp. z o.o. uzyskała dotację z Unii Europejskiej na projekt „TubSensAI – System monitorowania jakości ziemniaków w procesie ich przechowywania bazujący na identyfikacji substancji lotnych i obrazowaniu cyfrowym wspierany sztuczną inteligencją”.
Celem projektu jest przeprowadzenie prac B+R i wdrożenie innowacyjnego systemu monitorowania jakości ziemniaków w procesie ich przechowywania, bazującego na innowacyjnych metodach monitorowania substancji lotnych i obrazowaniu cyfrowym, który wspierany będzie algorytmami AI i ML. System wykorzystujący niezależnie dane z obrazowania cyfrowego i dane z identyfikacji substancji lotnych pozwoli na bardziej efektywny monitoring jakości ziemniaków w przechowalni oraz wcześniejsze usuwanie z magazynów ziemniaków dotkniętych chorobami przechowalniczymi.
Rezultatem projektu będzie dywersyfikacja oferty handlowej Seth Software sp. z o.o. w obszarze systemów informatycznych dedykowanych branży rolno-spożywczej o innowację produktową, będącą efektem realizacji prac B+R tj. zintegrowanego rozwiązania sprzętowo-systemowego do monitorowania jakości ziemniaków opartego na identyfikacji substancji lotnych i obrazowaniu cyfrowym wspieranych AI, skierowaną do producentów i przetwórców ziemniaków posiadających własne zakłady przechowalnicze.
W wyniku realizacji projektu Wnioskodawca poprawi swoją pozycję wobec konkurencji minimum w skali krajowej w obszarze rozwiązań informatycznych dla branży rolno-spożywczej.
W ramach projektu planuje się realizację następujących zadań:
- Formułowanie koncepcji technologii, badania modelowe, badania potwierdzające wykonalność oraz opracowanie technologii elektronicznego nosa opartej na identyfikacji związkach lotnych w procesie przechowywania ziemniaków (Moduł prace B+R – badania przemysłowe)
Badania profilu związków lotnych (VOC) ziemniaków zdrowych oraz porażonych w czasie przechowywania – badania modelowe;
Wyznaczenie metodami numerycznymi chemicznych predyktorów będących wskaźnikami psucia się ziemniaków;
Badania zmian profilu VOC – ocena skuteczności wyznaczonego predyktora/ów psucia się ziemniaków (na podstawie pomiarów wykonanych w warunkach rzeczywistych-tj. w przechowalni);
Weryfikacja koncepcji technologii układu sensor-detektor dla predyktorów psucia się ziemniaków
Konstrukcja i badania technologii układu sensor-detektor dla predyktorów psucia się ziemniaków w symulowanych warunkach operacyjnych.
- Formułowanie koncepcji technologii, badania modelowe, badania potwierdzające wykonalność oraz opracowanie technologii obrazowania cyfrowego ziemniaków podczas przechowywania (Moduł prace B+R – badania przemysłowe)
Weryfikacja koncepcji systemu obrazowania cyfrowego ziemniaków;
Badania modelowe w symulowanych warunkach przechowywania ziemniaków innokulowanych patogenami z wykorzystaniem kamery hiperspektralnej. Podczas badań zostaną zebrane obrazy i dane do opracowania technologii obrazowania cyfrowego ziemniaków podczas przechowywania;
Budowę demonstratora prototypu systemu obrazowania systemu obrazowania cyfrowego ziemniaków;
Opracowanie algorytmu wyznaczania parametrów jakościowych z obrazowania ziemniaków na podstawie danych pozyskanych na etapie badań modelowych i testowanie w symulowanych warunkach operacyjnych przechowalni.
- Opracowanie systemu integracji i harmonizacja źródeł danych z przechowalni (Moduł prace B+R – badania przemysłowe)
Opracowanie koncepcji zintegrowanego systemu zharmonizowanych danych o przechowalni;
Badania i opracowanie metod przesyłania, gromadzenia i przechowywania danych, badania interoperacyjności;
Opracowanie dashboardów i badania nad wydajnością i użytecznością ich funkcji interaktywnych.
Badania z zakresu optymalizacji doświadczeń użytkowników, analizy ich zachowań oraz korzyści biznesowych;
Badania, opracowanie i walidacja metod filtracji danych, analizy strategii eliminacji zakłóceń;
Integracja technologii elektronicznego nosa i obrazowania cyfrowego w systemie danych o przechowalni;
Opracowanie zintegrowanych metod klasyfikacyjnych dla różnych scenariuszy użytkowania systemu TubSensAI, dostrajanie modeli wytworzonych w zadaniu 1 i 2;
Badanie technologii zharmonizowanych danych o przechowalni w symulowanych warunkach operacyjnych.
- Pilotaż technologii zintegrowanego systemu monitorowania jakości ziemniaków podczas przechowywania (Moduł prace B+R – eksperymentalne prace rozwojowe)
Opracowanie platformy TubSensAI w wersji MVP zintegrowanego system monitorowania jakości ziemniaków podczas przechowywania w środowisku rzeczywistym;
Badania pilotażowe zintegrowanego system monitorowania jakości ziemniaków podczas przechowywania w środowisku rzeczywistym.
- Prace przedwdrożeniowe (Moduł prace przedwdrożeniowe)
Usługi rzecznictwa patentowego, w tym opłaty, za rejestrację praw wyłącznych do znaku towarowego i patentu;
Badania marketingowe rynku.
- Wdrożenie wyników prac B+R (Moduł prace wdrożeniowe)
Serwer dla obsługi platformy klienckiej (interfejsu webowego użytkownika) TubSenseAI;
Scentralizowana platforma nadzoru pracy instalacji TubSensAI.
W wyniku realizacji projektu zostaną wdrożone:
innowacja produktowa w postaci nowego produktu: systemu TubSensAI (systemu monitorowania jakości ziemniaków opartego na identyfikacji substancji lotnych i obrazowaniu cyfrowym wspieranego sztuczną inteligencją);
innowacja procesowa w postaci zasadniczej zmiany procesu kontroli jakości bulw ziemniaka.
Ponadto w wyniku realizacji projektu Wnioskodawca:
planuje opatentować zintegrowane rozwiązanie sprzętowo-programowe z modelami AI stanowiące efekt realizacji wnioskowanego projektu. Planowane jest objęcie ochroną patentową rozwiązania w ramach rejestracji europejskiego prawa ochronnego;
planuje złożyć 1 wniosek w Urzędzie Unii Europejskiej ds. Własności Intelektualnej (EUIPO) w zakresie ochrony znaku towarowego TubSensAI.
FunduszeUE #FunduszeEuropejskie
Wartość projektu: 7 098 648,32 zł
Wysokość wkładu z Funduszy Europejskich: 4 933 438,15 zł