Projektbeschreibung
Intelligente Maßnahmen für die Gesundheit und Sicherheit am Arbeitsplatz
Heutigen Unternehmen drohen erhebliche finanzielle Einbußen sowie Image- und Produktivitätsverluste, aufgrund von einem mangelnden Verständnis von und suboptimalen Umgang mit Sicherheits- und Gesundheitsrisiken in der Arbeitsumgebung. Fortschritte bei der Künstlichen Intelligenz (KI) können es Unternehmen erleichtern, ein angemessenes Gleichgewicht zwischen verbesserten Sicherheits- und Gesundheitsstandards und einer höheren Produktivität zu finden. Das EU-finanzierte Projekt WearHealth entwickelt mit dem erklärten Ziel, sämtliche körperlichen und seelischen Verletzungen am Arbeitsplatz zu verhindern, intelligente tragbare Technologien, die versteckte Risiken im Bereich des Personalwesens mithilfe von KI und dem Internet der Dinge (IoT) in Echtzeit aufzeigen können. Sein Portfolio erprobter tragbarer Technologien und IoT-Geräte umfasst Smartwatches, intelligente Hemden und 3D-Kameras. Diese neue Plattform ist interoperabel und kann in verschiedensten Marktvertikalen eingesetzt werden.
Ziel
Artificial intelligence is a key priority for the European Union and is a field in which experts are in high demand. US tech giants are paying huge salaries for AI and machine learning talent, creating the potential for an EU brain-drain in the field. European AI research is well funded, but European ‘deep tech’ SMEs are generally less successful than the Americans at leveraging AI R&D into successful commercial ventures.
WearHealth is an intelligent decision support system that can use any 3rd party wearables and IoT devices. 3rd party hardware is integrated into our proprietary cognitive technologies to build an intelligent software platform that can identify markers of workers’ occupational risks, health, workload, and work efficiency. With these insights, businesses will be able to detect and predict worker safety and health risks, thus preventing accidents and managing their workforce to improve productivity and operational efficiency.
WearHealth’s disruptive character is defined by its unparalleled performance, interoperability, and potential utility in a wide variety of market verticals, unlike any competitive commercial solutions. Following 10 years of R&D at the Artificial Intelligence Institute at the University of Bremen, our team has created a self-learning platform that improves as it analyzes new streams of data.
EU industry leaders are already paying to use our version 1.0 platform for worker safety applications in transportation and energy.
The goal of this project is to further segment target user groups and refine our go-to-market strategy for WearHealth version 2.0 guided by feedback from large-scale target user and client interviews and surveys.
We project generating €40M annual revenue by year 3 after market launch, and directly creating 180 jobs over the same time period.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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(öffnet in neuem Fenster) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
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H2020-SMEInst-2018-2020-1
Finanzierungsplan
SME-1 - SME instrument phase 1Koordinator
28359 BREMEN
Deutschland
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).