AI data engine voor vrachtwagentransport optimalisatie
Het project ontwikkelt een AI-data engine voor optimalisatie van communicatie en planning in vrachtwagentransport, gericht op meerdere sectoren.
Projectdetails
Inleiding
In veel belangrijke sectoren is de toepassing van AI van eminent en toenemend belang, maar wordt het nog niet altijd als urgent gezien om gericht te investeren in AI-ontwikkeling en toepassing. De private investeringen zijn vooralsnog beperkt. Samenwerking tussen partijen met fundamentele kennis over AI en partijen actief op het gebied van software en implementatie in de praktijk is van cruciaal belang voor het ontwikkelen van AI-innovaties.
Projectpartners
In dit project werken Code Yellow en Theta Vision samen ten behoeve van de ontwikkeling van een AI-data engine voor de toepassing van state-of-the-art kennis op het gebied van AI in een breed aantal sectoren.
- Code Yellow: Een softwareontwikkelingsbedrijf dat gespecialiseerd is in oplossingen om de kernprocessen van bedrijven te digitaliseren en te optimaliseren.
- Theta Vision: Een spin-out van de Technische Universiteit Eindhoven, gericht op het valoriseren van academische kennis op het gebied van AI en computer vision.
Doelstellingen van het Project
Het doel van het project is het onderzoeken en ontwikkelen van op AI-gebaseerde toepassingen door een data engine middels kwantitatieve en kwalitatieve categorisering van data. De twee hoofddoelstellingen die hierbij zijn gedefinieerd zijn:
- Het ontwikkelen van de data engine methodiek voor het structureren, opschonen en categoriseren van data en daarbij horende op AI gebaseerde algoritmes die worden gebouwd op de output.
- Het ontwikkelen van de eerste use-case in de vorm van een softwareproduct voor de communicatie- en planningsoptimalisatie van dispatchers naar chauffeurs, ontvangers en verzenders van goederen in de sector van vrachtwagentransport.
Ontwikkelingsfocus
De ontwikkeling in dit project richt zich op een data engine voor het inladen, opschonen, categoriseren en verwerken van feedback voor AI-gebaseerde modellen. Het omvat twee hoofdcomponenten:
- Datastructureringsproces: Het verzamelen, categoriseren en schoonmaken van zowel kwantitatieve als kwalitatieve gegevens, inclusief gebruikersfeedback.
- AI-ontwikkelingscyclus: Een iteratief proces dat data verzamelt, labelt, ontwikkelt, evalueert, implementeert, bewaakt en rapporteert om AI-modellen te creëren en te optimaliseren.
Dit proces moet leiden tot een generiek inzetbare engine voor meerdere sectoren en deze wordt in dit project gevalideerd en getest in de logistieke sector. Het project omvat de ontwikkeling van een dispatcher co-pilot voor de logistieke sector, waarbij AI wordt ingezet om de communicatie tussen chauffeurs en dispatchers te optimaliseren. Dit wordt getest in samenwerking met Boekestijn Transport als pilotklant.
Economische Waarde
De economische waarde voor beide aanvragers omvat het gezamenlijk kunnen aanbieden van de AI-data engine, eerst in de logistieke sector in de vorm van de dispatcher co-pilot en later in een breed aantal sectoren. De aanvragers hebben hierbij een gedeeld verdienmodel ontwikkeld waarbij:
- Code Yellow verantwoordelijk is voor software, dataverwerking en klantimplementatie.
- Theta Vision verantwoordelijk is voor het ontwikkelen en trainen van op AI-gebaseerde modellen met nuttige input voor de klant.
Bijdrage aan de Economie
Dit project draagt bij aan het ontwikkelen van sleuteltechnologieën die belangrijk zijn voor de Zuid-Nederlandse economie, met name op het gebied van Digital Technologies en Artificiële intelligentie. Het project is een voorbeeld van de vertaling van state-of-the-art academische kennis op het gebied van AI naar de praktijk en deze schaalbaar en breed inzetbaar te maken voor een veelvoud aan sectoren dankzij de samenwerking tussen MKB-partners. Daarbij wordt de algehele stand van de technologie op het gebied van AI en digital technologies verder vooruitgebracht en de toepassing ervan versneld.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
Subsidiebedrag | € 274.750 |
Totale projectbegroting | € 785.000 |
Tijdlijn
Startdatum | 1-1-2024 |
Einddatum | 31-12-2025 |
Subsidiejaar | 2023 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Code Yellow B.V.penvoerder
- Theta Vision B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
KeraModHet KeraMod-consortium ontwikkelt een disruptief alternatief voor 2DGC-technologie om complexe monsters efficiënter, goedkoper en duurzamer te analyseren, ten voordele van milieu en industrie. | MIT R&D Samenwerking | € 167.375 | 2023 | Details |
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile TechnologyHet project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten. | MIT R&D Samenwerking | € 151.428 | 2023 | Details |
Biobased AutoplatformDonkervoort ontwikkelt een duurzaam autoplatform van biobased materialen in samenwerking met Scabro Groep, met als doel de carbon footprint met 75% te verlagen en een gevalideerd prototype te creëren. | MIT R&D Samenwerking | € 118.472 | 2023 | Details |
Insourcing & automatisering productieproces souvenirtulpenKlompenfabriek Nijhuis en EMA-Projects ontwikkelen een geautomatiseerd productieproces voor souvenirtulpen in Nederland om kwaliteit, duurzaamheid en marktaandeel te verbeteren. | MIT R&D Samenwerking | € 340.900 | 2023 | Details |
KeraMod
Het KeraMod-consortium ontwikkelt een disruptief alternatief voor 2DGC-technologie om complexe monsters efficiënter, goedkoper en duurzamer te analyseren, ten voordele van milieu en industrie.
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile Technology
Het project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten.
Biobased Autoplatform
Donkervoort ontwikkelt een duurzaam autoplatform van biobased materialen in samenwerking met Scabro Groep, met als doel de carbon footprint met 75% te verlagen en een gevalideerd prototype te creëren.
Insourcing & automatisering productieproces souvenirtulpen
Klompenfabriek Nijhuis en EMA-Projects ontwikkelen een geautomatiseerd productieproces voor souvenirtulpen in Nederland om kwaliteit, duurzaamheid en marktaandeel te verbeteren.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Optimizing district energy networks with AIHet project ontwikkelt en test een AI-gestuurd technologieplatform voor het optimaliseren van warmte- en koudenetten, met als doel verliezen te minimaliseren en de efficiëntie te verbeteren. | DEI+ | € 220.219 | 2019 | Details |
Optimizing district energy networks with AI
Het project ontwikkelt en test een AI-gestuurd technologieplatform voor het optimaliseren van warmte- en koudenetten, met als doel verliezen te minimaliseren en de efficiëntie te verbeteren.