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Advanced, trustworthy AI and data solutions for individualised automated milking & feeding of dairy cows

Descrizione del progetto

Allevamento basato sulla tecnologia per un futuro sostenibile

Il settore dell’allevamento si trova dinanzi alla sfida di dover aumentare la propria produzione riducendo al contempo al minimo gli effetti negativi esercitati sulla società, sul clima e sulla biodiversità, da cui si evince la crescente necessità di un’agricoltura sostenibile e rispettosa del clima. I sistemi di mungitura automatizzati si sono dimostrati utili in quanto consentono di ridurre il lavoro manuale, tagliando i costi e migliorando la qualità del latte. Il progetto dAIry 4.0 finanziato dall’UE, rivoluzionerà questi sistemi integrando soluzioni di intelligenza artificiale (IA), dati e robotica. Sfruttando le tecniche di apprendimento multimodale, il potenziamento dei dati supervisionati in modo autonomo e la nuova IA spiegabile, nonché coinvolgendo attivamente gli allevatori nel processo, il progetto si propone di ottimizzare la produzione di sistemi di mungitura automatizzati riducendone al tempo stesso al minimo l’impatto sull’ambiente e sul benessere degli animali. dAIry 4.0 promette di cambiare le carte in tavola sia per il settore agricolo che per l’industria alimentare.

Obiettivo

The agricultural sector has a big challenge: producing more with fewer raw materials and less adverse effects on society, production animals, climate and biodiversity. Optimal use of resource is even more important now, due to the imminent food crisis. Climate-friendly sustainable agriculture, with care for natural resources, is essential for our food production and quality of life, today and for future generations.
Automated Milking Systems (AMS) were developed in the late 20th century under the perspective of reducing manual labour & costs and improving quality of life for the farmers. Not only have these machines improved in harvesting milk efficiently, but they also have the added ability to collect a greater amount of data about production, milk composition, cows health and behaviour. This could allow producers to make more informed management decisions, while in parallel reducing emissions and increasing animal welfare.
Nevertheless, currently available AMS have important limitations in terms of optimising their operation.
dAIry 4.0 addresses these challenges, integrating and optimising AI, data and robotics solutions to demonstrate how this combination will optimise AMS production aspects and minimise adverse effects on society, climate and biodiversity. The approach will be demonstrated through real-world use cases of interest both for the farming sector and the food industry. In terms of AI tools to be used, the project will focus on the following novelties:
- Developing multimodal learning techniques to efficiently utilize multiple types of information for animal health & overall animal status monitoring
- Developing self-supervised and novel data augmentation techniques to reduce the amount of labelled training data needed
- Exploring novel explainable AI techniques to increase transparency of the system and eventually facilitate acceptance by the users
- Including the farmer in the loop to build the cognitive abilities for the system

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-IA - HORIZON Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2022-DIGITAL-EMERGING-02

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

CY.R.I.C CYPRUS RESEARCH AND INNOVATION CENTER LTD
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 504 437,50
Indirizzo
AGIAS ELENIS 6 AGIAS ELENIS BUILDING 4TH FLOOR FLAT OFFICE 43
1060 Lefkosia
Cipro

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PMI

L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.

Regione
Κύπρος Κύπρος Κύπρος
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 720 625,00

Partecipanti (5)

Partner (1)

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