Onderzoek en industrie verbinden via AI-innovatie

Verrijkingsprojecten zijn strategische initiatieven die de kloof overbruggen tussen baanbrekend AI-onderzoek binnen het Vlaams AI-Onderzoeksprogramma (FAIR) en de praktische behoeften van de industrie en potentiële gebruikers. Terwijl het onderzoek van FAIR doorgaans Technology Readiness Level (TRL) 2 tot 3 bereikt — een proof of concept in een laboratoriumomgeving — hebben veel bedrijven volledig ontwikkelde, gebruiksklare tools, datasets, simulatoren en demonstratoren nodig. Deze verrijkingsprojecten vormen een belangrijke brug door theoretische onderzoeksresultaten om te zetten in bruikbare oplossingen die aan de verwachtingen van de industrie voldoen.

Deze projecten zijn strategisch opgezet om met onderzoeksresultaten van FAIR in te spelen op marktbehoeften, met behoud van de kernprincipes van strategisch basisonderzoek. Elk verrijkingsproject is een samenwerking waarbij twee of meer bedrijven of organisaties actief betrokken zijn. De initiatieven overstijgen de belangen van één partij en richten zich op brede toepasbaarheid en een maximaal valorisatiepotentieel.

Het onderzoek van FAIR richt zich op vier toepassingsdomeinen: gezondheid, industrie, planeet & energie en samenleving. Verrijkingsprojecten spelen daarom gericht in op specifieke marktuitdagingen binnen deze domeinen. In 2024 werden tien innovatieve verrijkingsprojecten uitgevoerd, waarmee het programma zijn inzet toont om vernieuwend onderzoek te vertalen naar praktische oplossingen.

Samenwerkingsmogelijkheden voor innovatie

Verrijkingsprojecten bieden bedrijven een unieke kans om samen te werken met toonaangevende onderzoekers. Dankzij deze partnerschappen kunnen organisaties:

Geavanceerde AI-oplossingen identificeren en testen die op hun specifieke behoeften zijn afgestemd
Bijdragen aan de vooruitgang van AI-onderzoek in Vlaanderen
Innovatieve tools ontwikkelen en technologische uitdagingen in een vroeg stadium aanpakken
Hun internationale innovatieactiviteiten uitbreiden via een door de EU gefinancierd project

Of je organisatie nu technologische innovatie wil stimuleren, complexe uitdagingen wil oplossen of wil bijdragen aan de ontwikkeling van betrouwbare AI: deze verrijkingsprojecten bieden een stevige basis om betekenisvolle impact te realiseren.

Wil je meer weten?

Neem voor meer informatie over onze verrijkingsprojecten contact op met onze valorisatiecoördinator: Kevin D'hooge kevin.dhooge@imec.be. Ontdek hoe verrijkingsprojecten je organisatie kunnen helpen om strategisch onderzoek te benutten voor praktische oplossingen die het verschil maken.

Titel

Beschrijving

Filter(s)

Contextual Performance Profiling and Anomaly Detection for Industrial Assets

This project delivers an accessible toolkit for contextual performance profiling and time-series anomaly detection across industrial machinery.

Industry, Anomaly Detection & Monitoring

Data-Efficient Machine Learning for Smart Design of Experiments

This project develops data-efficient methods for selecting experiments and optimizing process parameters when trials, simulations or raw materials are costly.

Industry, Optimization & Experimental Design

Development and Validation of Reinforcement Learning-Enhanced Controllers for Multi-Physical Processes (MPRL2REAL)

This project uses historical industrial data to create simulation environments in which reinforcement learning-enhanced controllers can be trained and evaluated before deployment.

Industry, Reinforcement Learning & Sequential Decision Making

Enhancing Real-Time Automatic Speech Recognition for Flemish Speech (CRISP)

This project improves automatic speech recognition for Flemish dialects and non-native speakers while preparing the technology for near-real-time use on edge devices.

Industry, Speech & Language AI, Society

Hydration & Happiness: A rObot Water Butler to Improve Elderly Health (H2O)

This project develops a mobile robot that can navigate residential care environments and assist with hydration by handling bottles and pouring water.

Robotics & Autonomous Systems, Society

Improving the Stability and Performance of Laser-Based Polymer 3D Printing

This project combines high-speed sensor data and AI models to detect potential quality issues and improve the stability of laser-based polymer 3D printing.

Industry, Anomaly Detection & Monitoring

Intelligent Spraying for Smart Farming (POSING)

This project combines vision AI with explainable AI to detect weeds and support targeted spraying, reducing unnecessary chemical use in crop production.

Industry, Computer Vision, Explainable & Trustworthy AI, Planet & Energy

Interactive Explainable AI

This project provides a toolbox that enables domain experts to inspect and correct AI models through their local explanations, demonstrated for automated seizure detection.

Health, Explainable & Trustworthy AI

Interactive Grid Congestion Forecasting (Pythia2GIS)

This project enhances the Pythia congestion-forecasting platform with an operational dashboard and geographic visualizations that help grid operators explore and interpret predictions.

Planet & Energy, Predictive Modelling & Forecasting

Multi-Fidelity Engineering Design Optimization with Partial Information (MEDO-PI)

This project develops optimization methods that combine simulations of different fidelity levels and partial simulation results to reduce the computational cost of complex engineering design.

Industry, Optimization & Experimental Design

Physics-InspiRed AI Models for Engineering Design (PIRAMED)

This project combines AI techniques with physics-based models to accelerate and improve the design of complex mechanical, electronic and photonic systems.

Industry, Optimization & Experimental Design

Privacy-Aware Vision AI for Industry (PRIVAI)

This project evaluates privacy-preserving vision AI in manufacturing applications, including its technical performance, industrial viability and acceptance among workers.

Industry, Computer Vision, Explainable & Trustworthy AI

Private and Sustainable Extreme-Edge AI

This project demonstrates how large language models can be personalized with sensitive data on devices in the home, without transferring that data to the cloud.

Society, Speech & Language AI, Explainable & Trustworthy AI

Relative POSe Estimation for Intelligent Drones and rObots in GPS-deNied Environments (POSEIDON)

This project combines onboard odometry with inter-robot distance measurements to help robots and drones determine their relative positions and collaborate without external positioning infrastructure.

Industry, Robotics & Autonomous Systems

Retrieval-Augmented Visual and Language Modelling for Intelligent Document Processing (RAVLIDP)

This project combines visual processing, large language models and information retrieval to answer questions and extract information from complex documents.

Speech & Language AI, Society

Robust Interpretation of Machine-Learning-Extracted Features from OCT Data

This project combines visual processing, large language models and information retrieval to answer questions and extract information from complex documents.

Health, Computer Vision, Explainable & Trustworthy AI

Scalable Congestion Forecasting for Electricity Grids (PredictiveClustering2Pythia)

This project integrates predictive clustering into the Pythia platform to improve and scale congestion forecasting for low-voltage electricity distribution grids.

Planet & Energy, Predictive Modelling & Forecasting

Toolbox for Automated Failure Diagnosis Using Ontology-Based Knowledge Graphs (TAFO-KG)

This project develops a toolbox that uses automatically generated ontologies and knowledge graphs to support transparent failure diagnosis across heterogeneous industrial machines.

Industry, Knowledge Representation & Reasoning, Anomaly Detection & Monitoring

Tree Robotic Equipment with Enhanced Advanced Intelligence (TREEAI)

This project develops a multi-arm robotic system to support labor-intensive orchard tasks such as pruning, thinning and harvesting.

Industry, Robotics & Autonomous Systems, Computer Vision, Planet & Energy