Chemische recycling ‘moeilijke’ kunststof reststromen

Het project onderzoekt de chemische recycling van 'moeilijke' kunststof reststromen in een flexibele reactor om lokale verwerking van plastic afval te optimaliseren.

Subsidie
€ 20.000
2023

Projectdetails

Inleiding

Naarmate kunstmatige intelligentie (AI) geavanceerder wordt, wordt het ook steeds moeilijker om te begrijpen hoe resultaten en output worden geproduceerd door steeds complexere, dynamisch veranderende processen. Ondertussen zijn kwaliteitskenmerken zoals transparantie, eerlijkheid en nauwkeurigheid cruciaal om het vertrouwen in AI-ondersteunde besluitvorming te verzekeren.

Projectdoel

In dit MIT-project wordt het wereldwijd eerste AI-platform ontwikkeld dat de gebruikers van een AI-systeem betrekt bij het maken van keuzes over de ontwikkeling en het gebruik van AI- en ML-algoritmen door middel van menselijke feedbackloops. Deze innovatie zal bijdragen aan de generieke ontwikkeling van AI in het NL-AIC-programma door het ontwikkelen van nieuwe XAI-paradigma's in:

  1. Behavioral AI Technology
  2. Incrementeel Leren technologie
  3. Explainable-methoden in MLOps

Integratie in het MIT-programma

Dit MIT-voorstel past volledig in het MIT-programma van de Nederlandse AI Coalitie door het gebruik van “Incrementeel Leren” (een onderdeel van Supervised Learning) in eXplainable AI-systemen en van interactieve feedbackloops rondom de AI-algoritmen.

Projectresultaat

Het projectresultaat wordt een complex van drie reeds innovatieve systemen:

  1. Voor design van algoritmen (Councyl)
  2. Naar operatie (MLOps in Deeploy)
  3. Naar een live omgeving (NiceDay) met recommenders voor professionals in de Geestelijke Gezondheidszorg (GGZ)

Dit complex wordt voorzien van objectieve feedbackloops (data) en te kwantificeren subjectieve “human-in-the-loop” feedback vanuit de praktijk in NiceDay om de algoritmen voortdurend te kunnen blijven verbeteren.

Bijdrage aan het NL-AIC programma

Het voorstel draagt daarmee bij aan het NL-AIC programma “Health & Care” en “Human-oriented AI.”

Financiële details & Tijdlijn

Financiële details

Subsidiebedrag€ 20.000

Tijdlijn

StartdatumOnbekend
EinddatumOnbekend
Subsidiejaar2023

Partners & Locaties

Projectpartners

  • TEKNOW SYSTEMS B.V.penvoerder

Land(en)

Netherlands

Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid

MIT Haalbaarheid

Haalbaarheidsstudie: Circulaire Geurkaars

RUIK onderzoekt de haalbaarheid van een hervulbare geurkaarshouder van gerecycled plastic, die duurzaam is en door de brievenbus past, om de impact van geurkaarsen te verminderen.

€ 20.000
MIT Haalbaarheid

WAYBREED HAALBAARHEIDSONDERZOEK NAAR SLIMME CLEAN-COOK KACHEL MET IoT-MOGELIJKHEDEN

Het project onderzoekt de haalbaarheid van het ontwerpen en produceren van slimme, duurzame clean-cook-fornuizen met IoT-mogelijkheden, gebruikmakend van moeilijk te recyclen afvalmaterialen.

€ 20.000
MIT Haalbaarheid

Haalbaarheidsonderzoek slimme en energie-efficiënte modulaire rollenbanen voor pallets

PMBK Engineering onderzoekt de haalbaarheid van een energiezuinige rollerbaanmodule die kinetische energie benut, om inefficiëntie en handmatige palletverplaatsing te verminderen.

€ 20.000
MIT Haalbaarheid

Unikee

MQD BV onderzoekt een tokenomics-oplossing voor NFT-transacties om de traceerbaarheid van producten te verbeteren en namaak en illegale wederverkoop te bestrijden.

€ 20.000

Vergelijkbare projecten uit andere regelingen

MIT R&D Samenwerking

So Bio!

Het project SoBio! richt zich op het ontwikkelen van duurzame, biobased verpakkingen voor de cateringindustrie om plastic afval te verminderen en recycling te bevorderen.

€ 186.991