Projektbeschreibung
Innovative datengesteuerte Lösungen für nachhaltige Lebensmittelketten
Die Agrar- und Ernährungsindustrie steht vor Herausforderungen in den Bereichen öffentliche Gesundheit, Nachhaltigkeit, Abfall und Datenaustausch. Daten können die Branche revolutionieren, indem sie den Beteiligten helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Nachhaltigkeit und Inklusivität zu fördern und so die Abläufe zu optimieren, Abfälle zu reduzieren und Transparenz und ethische Produktion zu fördern. Das EU-finanzierte Projekt FoodDataQuest zielt auf die Entwicklung innovativer datengestützter Lösungen zur Förderung nachhaltiger und gesunder Ernährung für die Interessengruppen der Lebensmittelkette durch einen umfassenden Rahmen, der neue Datenquellen, unkonventionelle Akteure und Mechanismen für den Datenaustausch umfasst. Der Rahmen umfasst Leitlinien und Strategien zur Datenerhebung, um das Lebensmittelsystem innerhalb der rechtlichen und politischen Bedingungen auf eine gesunde Ernährung auszurichten. Das Projektteam nutzt KI und Algorithmen des maschinellen Lernens, um datengesteuerte Lösungen für ein faires, gesundes und umweltfreundliches Lebensmittelsystem zu entwickeln und zu testen, wobei ein Gleichgewicht zwischen Datenoffenheit und Datenschutz hergestellt wird.
Ziel
The agri-food industry faces numerous challenges dealing with societal, public health, individual nutrition and environmental, food waste and overall food system sustainability challenges. Imbalances and disconnected food markets are generating undesirable trade-offs between the food supply, the consumption patterns, quality of nutrition and the environment. Interoperability and data sharing across agri-food supply networks is limited. Data can revolutionise the food industry and foster its contribution to inclusive and sustainable food systems. Data can be used to assist these stakeholders in making informed decisions on how to operate in a more sustainable and inclusive manner. In this way, they increase the efficiency of the food industry through the optimisation of relevant operations and the reduction of waste, promoting transparency and demonstrate their commitment to ethical and sustainable production. FoodDataQuest will develop ground-breaking data-driven solutions based on an integrated methodological framework that explores new types of private and public data sources, data from “unconventional players” and non-competitive data and leverages data sharing mechanisms in order to provide the EU food chain stakeholders with increased insights and enhance the transition towards sustainable healthy diets. The proposed framework will include guidelines and data collection strategies, to drive the food system transformation towards inclusive, sustainable, healthy diets within the boundaries of legal and policy frameworks. FoodDataQuest will co-create and test advanced data-driven solutions based on AI and ML algorithms, following a multi-actor approach that will serve as a lighthouse that positively impacts a fair, healthy and environmentally friendly food system. Last, FoodDataQuest will engage citizens into industry's data-driven innovations balancing between data openness and protection of private and sensitive data of multiple stakeholders.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
HORIZON-CL6-2023-GOVERNANCE-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordinator
9820 Merelbeke
Belgien