Datainsamling för hållbar maskininlärning inom cirkulär livsmedelsindustri/matproduktion
| Diarienummer | |
| Koordinator | Tebrito AB |
| Bidrag från Vinnova | 4 800 000 kronor |
| Projektets löptid | februari 2023 - december 2025 |
| Status | Pågående |
| Utlysning | Strategiska innovationsprogrammet för processindustriell IT och automation - PiiA |
| Ansökningsomgång | PiiA: Framtidens processindustri-Datadriven och hållbar - hösten 2022 |
Syfte och mål
Fram till 2050 kommer den globala matproduktionen behöva öka med 70% för att möta behovet hos den växande världsbefolkningen (FAO, 2021). En cirkulär livsmedelsproduktion är en förutsättning för att kunna möta de ökade behoven av livsmedel i Sverige och världen. Projektet syftar till att skapa en gemensam standard för datainsamling och sedermera ML-modeller (Machine Learning) för effektivisering av cirkulär livsmedelsproduktion.
Förväntade effekter och resultat
Projektet förväntas öka inhemsk självförsörjningsgrad genom implementation av självlärande system. En effektiviserad, cirkulär livsmedelsproduktion har potential att bli en massiv industri med enorm positiv påverkan på välfärden och miljön.
Planerat upplägg och genomförande
Förstudie/rapport Struktur för en kvalitetssäkrad datatopologi tas fram. Rapporten visar hur olika data ska struktureras, hanteras och lagras för att enkelt kunna digitalisera en industri. Pilotinstallationer Pilotinstallation av datalager med förbearbetning som genom ML kan identifiera avvikelser. Prototyp En prototyp baserad på ML som kan optimera olika processer, till exempel resurs- eller kostnadsoptimering tas fram.