Cel
Founded in 2009, Green Running are a fast growth EU SME working with a range of key electricity sector partners (Centrica, UK Power Networks). Having already established a portfolio of commercial and industrial sector electricity analytics tools, in 2014 Green Running began development of a domestic solution -verv.
Verv applies patented machine learning algorithms to detect and profile all sources of electrical activity (generation, storage and consumption) active on a household's electrical system. Generating real time, itemised (iappliance level), usage data across metrics such as energy (kWh), cost (€), environmental impact (tCO2) and power quality (Hz) - verv generates valuable outputs for electricity retailers to customise/extend their services.
With continental Europe subject to many of the same drivers, and several of Green Running's target customers (electricity retailers) active in multiple EU markets, Green Running now seek a H2020 Phase 1 feasibility study to validate verv's pan-European commercial and technical potential. A 5 month project including market study, proposition refinement, partner engagement, IP strategy management, technology road map updating for multi-market operation and risk management will provide Green Running with the comprehensive knowledge, and partners it requires to first undertake a follow on multi-market field trial, and then launch verv in non-UK markets by 2020. Current projections suggest doing so can boost verv's customer acquisitions by 200%, generate annual revenues of >€6m by 2022 and an operating EBIT of €1.7m supporting creation of 38 new jobs, 23 of which will be high skilled positions at Green Running. >30,000tCO2 are also forecast to be avoided, making a valuable contribution to EU decarbonisation.
This Phase 1 study will accelerate and extend the growth of a high potential EU SME, allowing it to establish Europe's presence in the cutting edge innovation fields of artificial intelligence, and data analytics.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc
- nauki przyrodniczeinformatykanauka o danych
- inżynieria i technologiainżynieria elektryczna, inżynieria elektroniczna, inżynieria informatycznaprzemysł elektrotechnicznyenergia elektryczna
- nauki przyrodniczeinformatykasztuczna inteligencjauczenie maszynowe
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Przepraszamy… podczas wykonywania operacji wystąpił nieoczekiwany błąd.
Wymagane uwierzytelnienie. Powodem może być wygaśnięcie sesji.
Dziękujemy za przesłanie opinii. Wkrótce otrzymasz wiadomość e-mail z potwierdzeniem zgłoszenia. W przypadku wybrania opcji otrzymywania powiadomień o statusie zgłoszenia, skontaktujemy się również gdy status ulegnie zmianie.
Program(-y)
- H2020-EU.3.3. - SOCIETAL CHALLENGES - Secure, clean and efficient energy Main Programme
- H2020-EU.2.1.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies - Information and Communication Technologies (ICT)
- H2020-EU.2.3.1. - Mainstreaming SME support, especially through a dedicated instrument
Zaproszenie do składania wniosków
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-SMEInst-2016-2017
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-SMEINST-1-2016-2017
System finansowania
SME-1 -Koordynator
BA1 1UD BATH
Zjednoczone Królestwo
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.