Codice progetto ECS00000033 – Prog n. F/360091/02/X75
Bando a Cascata a favore delle imprese del Mezzogiorno SPOKE 1 “Materials for sustainability and ecological transition” Tema 2 – Materiali e dispositivi per una industria alimentare sostenibile e per il packaging Ecologico. Progetto dal titolo: “MONICA” – Sviluppo di un sistema di supporto alle decisioni (DSS) basato sull’intelligenza artificiale, accessibile tramite piattaforma web e applicazione mobile, per la gestione e il controllo degli aspetti
nutrizionali e idrici delle colture orticole in pieno campo (zucchine, melanzane, broccoli).
Obiettivo principale dell’operazione
Il progetto si propone di supportare la transizione ecologica del sistema produttivo nazionale, attraverso il coinvolgimento trasversale di fornitori di tecnologia e di un’importante realtà produttiva agroindustriale, al fine di coniugare transizione digitale e sostenibilità delle attività produttive agricole, ridefinendo gli standard di gestione delle colture in pieno campo, di gestione del “Consiglio Nutrizionale e Irriguo” attraverso un sistema innovativo di sensori (di campo, ottici, satellitari) e capacità di elaborazione predittiva basate sull’Intelligenza Artificiale, in coerenza con gli obiettivi del Patto per il Lavoro e il Clima, e integrandosi con i programmi regionali, nazionali ed europei.
Studio e sviluppo di TEcnologie avanzate per il SORting automaticO nei processi di
produzione alimentari
TESORO
(TESORO – F/170022/01-05/X42)
Il progetto interviene nello sviluppo prototipale di soluzioni di sorting automatico evolute sia nella parte di intelligenza artificiale legata alla visione ed analisi del prodotto in linea, sia nella applicazione basata su robot di ultima generazione, da integrare nei processi di produzione dell’industria agroalimentare. La sfida di innovazione del progetto consiste nello sviluppo di nuovi paradigmi di interazione tra sistemi di controllo macchine selezionatrici automatiche integrabili nelle linee di produzione alimentari, scalando su una nuova frontiera di capacità di analisi automatica attraverso rilevazione spettrale ed iperspettrale di parametri qualitativi/quantitativi dei semilavorati ed elaborazione mediante paradigmi di deep learning e machine learning, in grado di determinare un nuovo livello di riferimento nel settore industriale delle macchine di sorting automatico, anche avvalendosi di attuatori robotici evoluti in grado di garantire flessibilità e produttività del processo.
* Il progetto ha un costo ammesso pari a € 5.335.998,00 e un contributo ammesso pari a € 2.735.196,18
