Descripción del proyecto
Una plataforma digital para el uso sostenible y la investigación de la biomasa de algas marinas
Europa cuenta con más de cien megatoneladas de algas, su mayor biomasa. Sorprendentemente, solo se utiliza el 0,25 % de este recurso, principalmente como fertilizante de bajo coste. Asimismo, los métodos actuales tienen dificultades para aprovechar el potencial de miles de macroalgas identificadas. No obstante, los datos recogidos al respecto son cruciales para la utilización sostenible de este recurso. El equipo del proyecto iCULTURE, financiado con fondos europeos, pretende establecer un consorcio interdisciplinar de expertos europeos en tecnología de la información y la comunicación, biodiversidad y ámbitos afines para crear una plataforma digital y conjuntos de herramientas a fin de aprovechar de forma sostenible la biomasa de algas marinas. Esos conjuntos de herramientas facilitarán el descubrimiento de nuevas especies, la investigación sobre ellas y proporcionarán algoritmos de inteligencia artificial especializados para la curación de más de 80 TB de datos actualmente disponibles.
Objetivo
Over 100 Megatons of seaweed constitute Europe's largest biomass, but less than 0.25% is utilized. Marine industry stakeholders are currently left with 50-70% of residual side-streams sold as low-cost fertilizers. Existing data on more than 10000 macroalgae species could help this industry to improve their processes but the data is too large and manual curation is not feasible. Despite the progression of artificial intelligence (A.I.) and digital instruments, these techniques have barely entered the biobased sector.
iCulture is a cross-disciplinary consortium where European expertise on ICT, bioinformatic, biodiversity, biotechnology, synthetic biology and bioprocessing is combined to develop a set of digital toolboxes that can prospect for new species of seaweed, utilize these in microbial fermentation, and understand how to use it responsibly and sustainably.
Over 80 TB of existing seaweed data and 700.000 genes will be mined by machine learning algorithms in an A.I. toolbox to identify macroalgae characteristics: growth, response to environmental conditions, chemical composition and more. These will be used by a predictive Model toolbox, with models for compositional changes, recovery, resilience and Dispersion, to deliver key features that are important for responsible resource management. A Bioprocess technology toolbox will use this information for a machine learning controlled microbial co-culture, that will convert complex sugar mixtures to catalysts producing high-value antimicrobials.
The multiple benefits of this digital platform are 1) boost the prospecting efficiency of new species by using powerful A.I. algorithms 2) help to understand the potential and vulnerability of resources, so that a responsible management strategy can guide the operations of stakeholders, and 3) create a novel value-chain, valorizing European seaweed side-streams into valuable antimicrobials (>$150/kg) for feed, food and pharma, while reducing CO2 footprint more than 20%.
Ámbito científico
- natural sciencesbiological sciencessynthetic biology
- natural sciencesbiological sciencesecologyecosystems
- natural scienceschemical sciencescatalysis
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
- engineering and technologyindustrial biotechnologybioprocessing technologiesfermentation
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
HORIZON-CL6-2022-CIRCBIO-02-two-stage
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaRégimen de financiación
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinador
7491 Trondheim
Noruega
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Participantes (15)
9000 Gent
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8005-139 FARO
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89081 Ulm
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4450 208 Matosinhos
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33615 Bielefeld
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5525 Haugesund
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
Entidad jurídica distinta de un subcontratista que está afiliada o vinculada jurídicamente con un participante. Dicha entidad lleva a cabo su trabajo en las condiciones establecidas en el acuerdo de subvención, proporciona bienes o presta servicios para la acción, pero no firma dicho acuerdo. El tercero acata las normas aplicables a su participante en virtud del acuerdo de subvención en lo que respecta a la subvencionalidad de los costes y el control de los gastos.
5525 Haugesund
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
9610 Rypefjord
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
21000 Split
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
38122 Trento
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731 00 Chania
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29870 Lannilis
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2629 JG Delft
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2830 565 COINA
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00124 Roma
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
Socios (3)
Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
67063 Ludwigshafen Am Rhein
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
La participación finalizó
8952 Schlieren
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
8038 ZURICH
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.