Haalbaarheidsonderzoek naar het gebruik van (micro-)satellieten voor het analyseren van watergedragingen

De haalbaarheidsstudie onderzoekt het gebruik van (micro-)satellietdata voor het monitoren van waterlichamen in Nederland, met als doel verbeterde inzichten en toepassingen voor waterbeheer en overstromingsvoorspellingen.

Subsidie
€ 20.000
2023

Projectdetails

Inleiding

D-RISK is een R&D samenwerkingsproject van de twee Zuid-Hollandse MKB'ers Toxys en Omnigen. Het project omvat de experimentele ontwikkeling van ToxPlot software om de functionaliteit aanzienlijk te vergroten en professionele, wereldwijde exploitatie mogelijk te maken.

Technische Vernieuwing

ToxPlot is een essentieel en zeer waardevol onderdeel van Toxys technologie. Echter, de huidige versie van ToxPlot was puur ontwikkeld als hulpmiddel voor interne data-analyse en is niet echt geschikt voor commercieel gebruik. In dit project wordt de software geschikt gemaakt voor het hanteren en vergelijken van duizenden stoffen en grote datasets (van elk een 100-tal stoffen).

De ToxPlot softwareontwikkeling in D-RISK gaat ver voorbij aan de huidige stand der techniek door ‘hypothesis-free data mining’ mogelijk te maken. Dit is wezenlijk anders dan de gangbare analyse van toxicologische data (met redelijk gefixeerde uitkomsten), wat kan leiden tot nieuwe inzichten en onverwachte conclusies.

De huidige versie van ToxPlot maakt gebruik door derden onmogelijk, terwijl de industrie (wereldleiders) graag licenties wil op de Toxys technologie, inclusief analyse software. De nieuwe software zal verregaande integratie in de ICT-omgeving van de gebruikers ondersteunen.

Economische Waarde

Toxys en Omnigen gaan direct na afronding van het project geld verdienen aan de exploitatie:

  1. Toxys door versterking van de producten.
  2. Omnigen door technische ondersteuning (t.b.v. integratie, op-maat werk, support) aan ToxPlot gebruikers.

Door het belang van het product is de impact veel groter dan enkel de verkoop van ToxPlot.

Samenwerking

De partners, uit Topsectoren LSH en ICT, combineren hun complementaire kennis en technologieën voor de ontwikkeling van de nieuwe ToxPlot software tot een commercieel bruikbaar prototype, getest in de Toxys omgeving en de klantomgeving. In de exploitatiefase blijven de partners samenwerken om de gebruikers optimaal te ondersteunen.

Financiële details & Tijdlijn

Financiële details

Subsidiebedrag€ 20.000

Tijdlijn

StartdatumOnbekend
EinddatumOnbekend
Subsidiejaar2023

Partners & Locaties

Projectpartners

  • Sensar B.V.penvoerder

Land(en)

Netherlands

Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid

MIT Haalbaarheid

Natuurbeheer op alternatieve brandstoffen

Rotink onderzoekt de haalbaarheid van duurzame natuurbeheersystemen op alternatieve brandstoffen om te voldoen aan strengere milieuregels en de toenemende vraag naar schone machines.

€ 17.417
MIT Haalbaarheid

Currency Exchange Algorithm

Globadyme ontwikkelt een geïntegreerd platform voor betalingsverwerking om transactiekosten met 50% te verlagen en AI te gebruiken voor efficiënte valutaconversies.

€ 19.950
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
MIT Haalbaarheid

Active Aerodynamics

Het project onderzoekt de haalbaarheid van actieve aerodynamische systemen voor het F22-model om prestaties te verbeteren en brandstofverbruik te verlagen.

€ 20.000

Vergelijkbare projecten uit andere regelingen

MIT R&D Samenwerking

Global Waters

Blik Sensing en Comax ontwikkelen een betaalbare, onderhoudsarme sensortechnologie voor realtime monitoring van grondwaterniveau, gericht op verbeterd waterbeheer en duurzaamheid wereldwijd.

€ 278.894
MIT R&D Samenwerking

NGSense

NGSense ontwikkelt innovatieve analysetechnieken en een IoT-dashboard voor snelle en betrouwbare monitoring van waterkwaliteit, ter ondersteuning van waterbeheerders in Nederland.

€ 346.045
MIT R&D Samenwerking

Project De slimme water waker.Waterbesparing door data-gedreven zelflerend inzicht

Het project ontwikkelt een zelflerend softwaresysteem voor waterbedrijven dat slimme meterdata analyseert om waterbesparing en kostenreductie te realiseren door afwijkend verbruik te detecteren.

€ 193.522