Onderzoek leidt tot nieuwe ICON projecten

Nieuwe imec en Flanders Make ICON projecten gerelateerd aan het onderzoek in het Vlaams AI-Onderzoeksprogramma

Met ICON  (Interdisciplinair Coöperatief Onderzoek) projecten willen VLAIO, imec en Flanders Make de brug slaan tussen onderzoeksresultaten van de strategische onderzoekscentra en hun praktische toepasbaarheid binnen het Vlaamse bedrijfsleven. 

VLAIO heeft net een aantal van deze projecten goedgekeurd die gerelateerd zijn aan het onderzoek in het Vlaams AI-Onderzoeksprogramma. Meer info over deze en andere recent goedgekeurde ICON projecten en de betrokken bedrijven vind je op de website van VLAIO.

Hieronder maken we de link tussen deze ICON projecten en het onderzoek uit het Vlaams AI-Onderzoeksprogramma:

Het BOCEMON-project onderzoekt hoe informatie over een kantoorgebouw, o.a. afkomstig van aanwezige sensoren en gebruikersfeedback, ingezet kan worden om zowel het gebruikerscomfort als de energie-efficiëntie van het gebouw te verbeteren.  De AI-gebaseerde algoritmes maken gebruik van Reinforcement Learning
Referentie: Grand Challenge 4, WP4, onderzoeksgroep IDLab UAntwerpen/imec.

Het MultipLICITY-project zal AI-gebaseerde real-time algoritmes en hogesnelheidscamera’s gebruiken om het 3D printing proces te controleren. Het wil op die manier de kwaliteit van 3D-geprinte producten verbeteren, afval verminderen, en energie besparen. Referentie: onderzoek rond “Edge AI” en de Use Case 3D printing
Referentie: Grand Challenge 2 met onderzoeksgroepen UGent-IPI/imec, UAntwerpen-VisionLab/imec en Flanders Make.

Het OptiROutS project zal AI-gebaseerde algoritmes onderzoeken voor een optimale routebepaling die ook rekening houdt met sociale aspecten zoals de maatschappelijke kost inherent aan sluipverkeer. Hiervoor zullen Hybride AI methodes gebruikt worden die simulatiemodellen combineren met grafe-gebaseerde methodes (GCN, spatio-temporal graph-based convolutional networks). 
Referentie: het onderzoek in Grand Challenge 4, WP4; met de onderzoeksgroep IDLab UAntwerpen/imec.

Het FARAD2SORT project wil het gebruik van AI vergemakkelijken voor de automatisatie van kwaliteitsinspectie en voor robots die voorwerpen kunnen herkennen en hanteren: het aanmaken van een geannoteerde dataset, het automatisch hertrainen in geval van onverwachte situaties en het uitvoeren van snelheidsoptimalisaties.  
Dit Flanders Make ICON project bouwt verder op onderzoek over het automatiseren van de AI flow  en onderzoek rond edge/cloud deployment.
Referenties: Grand Challenge 1 en Grand Challenge 2,  met onderzoeksgroepen UHasselt EDM en UGent / imec IPI.

Het project TUPIC zal AI-methodes zoals Reinforcement Learning gebruiken om de toepassing van regelaars in een complexe industriële omgeving te vergemakkelijken.  Het project zal gebruik maken van “physics-based learning” .  
Referentie: Grand Challenge 1, WP 4 en onderzoeksgroep UGent EEDT-DC.