VerTech
Dit project onderzoekt de haalbaarheid van een innovatieve AI-methode voor het automatisch karteren van geografische kaarten, met als doel nauwkeurige en actuele informatievoorziening voor overheidsbeheer.
Projectdetails
Inleiding
Dagelijks zijn meer dan 300.000 patiënten wereldwijd voor hun behandeling afhankelijk van apparatuur met röntgenstraling. Dit betekent dat dagelijks enorm veel professionals, zoals radiologen of operatiepersoneel, blootgesteld worden aan röntgenstraling. Blootstelling aan te veel ioniserende straling kan dan ook je DNA beschadigen. Op lange termijn kan het beschadigde DNA zelfs kanker veroorzaken als dit niet goed hersteld wordt.
Huidige situatie
Om deze professionals te beschermen tegen röntgenstraling dragen zij loodschorten. Deze loodschorten moeten jaarlijks worden gecontroleerd om de veiligheid en gezondheid van medewerkers te garanderen. Deze controles worden vaak uitgevoerd door de schorten onder de ‘standaard’ röntgenapparatuur te leggen. Dit gaat echter ten koste van de tijd dat apparatuur gebruikt kan worden en is daarbij niet een nauwkeurig middel voor de controles.
Kans en uitdaging
ODSecurity B.V. ziet met haar ervaring een kans en uitdaging in de ontwikkeling van specifieke apparatuur voor het zeer nauwkeurig controleren van röntgenschorten.
Doel van het onderzoek
Het doel van dit haalbaarheidsonderzoek is om inzicht te krijgen in de technische en economische haalbaarheden van de voorgenomen innovatie. Een dergelijke innovatie bestaat op dit moment niet en kent grote uitdagingen.
Besluitvorming
Het doel is om op basis van de te genereren inzichten een gefundeerd go/no go besluit te nemen over een eventueel vervolgtraject.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
Subsidiebedrag | € 20.000 |
Tijdlijn
Startdatum | Onbekend |
Einddatum | Onbekend |
Subsidiejaar | 2022 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Geronimo.AI B.V.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Predictive Road MaintenanceGeronimo.AI ontwikkelt een AI-systeem voor de provincie Zuid-Holland om proactief wegonderhoud te voorspellen en te plannen, met als doel kosten te verlagen en verkeershinder te minimaliseren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
Artificial DeploymentHet project onderzoekt de haalbaarheid van AI-integratie om tijd te besparen en gebruikersfouten te verminderen bij het automatiseren van deployments. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
ScanGreenScanPlan onderzoekt de haalbaarheid van een AI-gebaseerde technologie voor het automatisch in kaart brengen van gebouwen, gericht op efficiënte verduurzaming en sloopplanning. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Haalbaarheidsstudie AGRISEEKAerial Precision B.V. onderzoekt de haalbaarheid van een systeem voor real-time classificatie van LiDAR-gegevens om de efficiëntie en toepasbaarheid in de landbouw te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Ontwikkeling Het Verkeersmanagement BreinDeze haalbaarheidsstudie onderzoekt de ontwikkeling van een innovatief softwareplatform voor verkeersmanagement dat bestaande producten integreert en toekomstige evolutie mogelijk maakt. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Predictive Road Maintenance
Geronimo.AI ontwikkelt een AI-systeem voor de provincie Zuid-Holland om proactief wegonderhoud te voorspellen en te plannen, met als doel kosten te verlagen en verkeershinder te minimaliseren.
Artificial Deployment
Het project onderzoekt de haalbaarheid van AI-integratie om tijd te besparen en gebruikersfouten te verminderen bij het automatiseren van deployments.
ScanGreen
ScanPlan onderzoekt de haalbaarheid van een AI-gebaseerde technologie voor het automatisch in kaart brengen van gebouwen, gericht op efficiënte verduurzaming en sloopplanning.
Haalbaarheidsstudie AGRISEEK
Aerial Precision B.V. onderzoekt de haalbaarheid van een systeem voor real-time classificatie van LiDAR-gegevens om de efficiëntie en toepasbaarheid in de landbouw te verbeteren.
Ontwikkeling Het Verkeersmanagement Brein
Deze haalbaarheidsstudie onderzoekt de ontwikkeling van een innovatief softwareplatform voor verkeersmanagement dat bestaande producten integreert en toekomstige evolutie mogelijk maakt.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Nederland klimaat-klaar met AI-monitoring en signaleringHet project ontwikkelt een softwareplatform voor het creëren van een digital twin van klimaatgevoelige infrastructuur, om inzicht te bieden in de status en toekomstige veranderingen voor alle stakeholders. | Mkb-innovati... | € 155.785 | 2021 | Details |
TreeTracker.aiTreeTracker ontwikkelt AI-algoritmen voor snellere en objectievere boominspecties, waardoor de benutting van bomen in klimaatadaptatie verbetert en arbeidsintensieve processen worden verminderd. | Mkb-innovati... | € 211.904 | 2019 | Details |
Predictive MaintenanceHet project "Predictive Maintenance" ontwikkelt een AI-gestuurd platform voor het monitoren van infrastructuur met satelliet- en in-situ-data, gericht op kostenbesparing en veiligheid bij wegonderhoud. | Mkb-innovati... | € 190.720 | 2019 | Details |
detailed 3D Building models Automatically Generated for very large areasThe UMnD project aims to automate the generation of detailed 3D building models for all buildings in the Netherlands, enhancing urban planning and environmental studies while ensuring technical and economic sustainability. | ERC Proof of... | € 150.000 | 2022 | Details |
Nederland klimaat-klaar met AI-monitoring en signalering
Het project ontwikkelt een softwareplatform voor het creëren van een digital twin van klimaatgevoelige infrastructuur, om inzicht te bieden in de status en toekomstige veranderingen voor alle stakeholders.
TreeTracker.ai
TreeTracker ontwikkelt AI-algoritmen voor snellere en objectievere boominspecties, waardoor de benutting van bomen in klimaatadaptatie verbetert en arbeidsintensieve processen worden verminderd.
Predictive Maintenance
Het project "Predictive Maintenance" ontwikkelt een AI-gestuurd platform voor het monitoren van infrastructuur met satelliet- en in-situ-data, gericht op kostenbesparing en veiligheid bij wegonderhoud.
detailed 3D Building models Automatically Generated for very large areas
The UMnD project aims to automate the generation of detailed 3D building models for all buildings in the Netherlands, enhancing urban planning and environmental studies while ensuring technical and economic sustainability.