Descripción del proyecto
Tecnología basada en el aprendizaje automático para una producción agrícola resiliente
Los frecuentes e intensos fenómenos meteorológicos extremos derivados del cambio climático amenazan la seguridad alimentaria mundial y perturban la producción agrícola a escala local. Esto ha creado la necesidad apremiante de que los obtentores creen cultivos resilientes al clima y eficientes en el uso de los recursos. Las tecnologías basadas en el aprendizaje automático son prometedoras para afrontar estos retos y facilitar la obtención de productos estables y de valor añadido. Sin embargo, estas tecnologías aún están en fase de desarrollo y todavía no están disponibles para su uso comercial. Para colmar esta brecha, el equipo del proyecto TRAIT4.0 financiado con fondos europeos, propone xSeedScore, una tecnología revolucionaria basada en el aprendizaje automático que podría favorecer el desarrollo de variedades de cultivos más resilientes al clima, al tiempo que reduce el uso de suelo y el consumo de agua y acorta el plazo de comercialización.
Objetivo
Global food security challenges, due to exposure to more frequent and intense climate extremes, are threatening to erode and reverse gains made in ending hunger and malnutrition globally, and to shake the foundations of crop production locally. Therefore, plant breeders are under pressure to tackle climate resiliency and resource efficiency. Machine learning-based technologies have the potential to address these challenges and enable breeders to produce stable, value-added products, which contribute to resource-efficient agriculture that can feed the world, but are so far still under development and not commercially available. Computomics has developed xSeedScore, the first disruptive machine learning-based technology enabling more climate-resilient varieties, decreased land and water use, reduced time-to-market and a competitive alternative to genetic modification. With help of the EIC Accelerator, Computomics expects to reach by 2026 a turnover of €18M and 50 employees.
Ámbito científico
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- medical and health sciencesmedical biotechnologygenetic engineering
- medical and health scienceshealth sciencesnutrition
- agricultural sciencesagriculture, forestry, and fisheriesagriculture
- natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesclimatologyclimatic changes
Programa(s)
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Convocatoria de propuestas
HORIZON-EIC-2022-ACCELERATOR-01
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EIC-ACC - EIC-ACCCoordinador
72072 Tubingen
Alemania
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.