SubsidieMeestersAutoScout
Corvus Drones en AgriData Innovations ontwikkelen een autonome drone met computer vision en machine learning voor snelle detectie van plagen en ziektes in de glastuinbouw, ter vermindering van gewasbeschermingsmiddelen.
Projectdetails
Inleiding
Momenteel ziet de medische sector de wachtlijsten voor de detectie en behandeling van kankerpatiënten oplopen. De medische industrie geeft aan dringend behoefte te hebben aan verbeterde ‘Beeldvorming en image-guided therapieën’.
Hybride MR-systemen
Met de komst van hybride MR-systemen zoals de MR-Linac en MR/PET kan de effectiviteit van de behandeling van kankerpatiënten worden verhoogd, waardoor de wachtlijsten moeten gaan afnemen. Echter, zijn deze systemen nog niet optimaal omdat er voor veel behandelingen nog steeds veel externe systemen en handelingen nodig zijn die veel tijd in beslag nemen.
Oplossing
Om dit probleem op te lossen zal binnen dit project gewerkt worden aan een nieuw product om de effectiviteit van deze nieuwe hybride MR-systemen te verhogen en daarmee de behandeltijd en effectiviteit van de behandeling te verbeteren.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 248.850 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2023 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Corvus Drones B.V.penvoerder
- AgriData Innovations B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D AI
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
AI-ogen op het Water (Plastic/Algen) - RS + RM + WIHet project ontwikkelt economisch rendabele oplossingen voor waterbeheer in Nederland en Europa door gebruik te maken van machine learning, AI, satellietgegevens en robotics om plastic en biomass te beheersen. | MIT R&D AI | € 277.662 | 2023 | Details |
AI to render the best clinical trial design for a novel RNA therapy.Het ANTENA-project ontwikkelt een AI-platform om de optimale klinische studiepopulatie voor een nieuwe RNA-medicatie te identificeren, met als doel kosten en risico's van klinische proeven te verlagen. | MIT R&D AI | € 199.700 | 2023 | Details |
Smart Food Waste PreventionHet project richt zich op het verminderen van voedselverspilling van groente en fruit door slimme technologie en AI te gebruiken voor kwaliteitsanalyse en optimalisatie van de toeleveringsketen. | MIT R&D AI | € 190.400 | 2023 | Details |
Lumi Screening – intuitive holograms for (preventive) healthcareAugmedit en Prescan ontwikkelen Lumi Screening, een technologie die lage-informatie-dichtheid MRI's omzet in interactieve hologrammen voor betere diagnose, educatie en besluitvorming in de gezondheidszorg. | MIT R&D AI | € 239.694 | 2023 | Details |
AI-ogen op het Water (Plastic/Algen) - RS + RM + WI
Het project ontwikkelt economisch rendabele oplossingen voor waterbeheer in Nederland en Europa door gebruik te maken van machine learning, AI, satellietgegevens en robotics om plastic en biomass te beheersen.
AI to render the best clinical trial design for a novel RNA therapy.
Het ANTENA-project ontwikkelt een AI-platform om de optimale klinische studiepopulatie voor een nieuwe RNA-medicatie te identificeren, met als doel kosten en risico's van klinische proeven te verlagen.
Smart Food Waste Prevention
Het project richt zich op het verminderen van voedselverspilling van groente en fruit door slimme technologie en AI te gebruiken voor kwaliteitsanalyse en optimalisatie van de toeleveringsketen.
Lumi Screening – intuitive holograms for (preventive) healthcare
Augmedit en Prescan ontwikkelen Lumi Screening, een technologie die lage-informatie-dichtheid MRI's omzet in interactieve hologrammen voor betere diagnose, educatie en besluitvorming in de gezondheidszorg.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Real-time detectiesysteem voor het grootschalig toepassen van schoffeltechniek binnen de landbouwHet project onderzoekt de haalbaarheid van een geautomatiseerd roboticasysteem voor het schoffelen van gewassen om arbeidsintensieve processen in de landbouw te verbeteren. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2021 | Details |
FenoFlyDit project ontwikkelt innovatieve drones met AI voor de glastuinbouw om handmatige, arbeidsintensievere gewasmonitoring te vervangen door efficiëntere en nauwkeurigere technologie. | MIT R&D Samenwerking | € 119.490 | 2020 | Details |
Gewas Monitoring met VisionHet project automatiseert gewasmonitoring met computer vision en AI, waardoor kwekers dagelijks volledige analyses kunnen uitvoeren zonder dure arbeidskrachten, voor optimale teeltbijsturing. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2020 | Details |
Geautomatiseerde bestrijding van insecten door drones in de teelt van groente in de glastuinbouwMU-G Knowledge Management B.V. onderzoekt de haalbaarheid van een dronesysteem voor het nauwkeurig detecteren en elimineren van insectenplagen in de groenteteelt. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2020 | Details |
Real-time detectiesysteem voor het grootschalig toepassen van schoffeltechniek binnen de landbouw
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een geautomatiseerd roboticasysteem voor het schoffelen van gewassen om arbeidsintensieve processen in de landbouw te verbeteren.
FenoFly
Dit project ontwikkelt innovatieve drones met AI voor de glastuinbouw om handmatige, arbeidsintensievere gewasmonitoring te vervangen door efficiëntere en nauwkeurigere technologie.
Gewas Monitoring met Vision
Het project automatiseert gewasmonitoring met computer vision en AI, waardoor kwekers dagelijks volledige analyses kunnen uitvoeren zonder dure arbeidskrachten, voor optimale teeltbijsturing.
Geautomatiseerde bestrijding van insecten door drones in de teelt van groente in de glastuinbouw
MU-G Knowledge Management B.V. onderzoekt de haalbaarheid van een dronesysteem voor het nauwkeurig detecteren en elimineren van insectenplagen in de groenteteelt.