{"id":55799,"date":"2020-01-01T00:00:00","date_gmt":"2020-01-01T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ainia.endesarrollo.pro\/transparencia\/ivace-feder-cognosfood\/"},"modified":"2020-01-01T00:00:00","modified_gmt":"2020-01-01T00:00:00","slug":"ivace-feder-cognosfood","status":"publish","type":"transparencia","link":"https:\/\/www.ainia.com\/pt\/transparencia\/ivace-feder-cognosfood\/","title":{"rendered":"IVACE – FEDER COGNOSFOOD"},"content":{"rendered":"

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Objetivo<\/h2>\n

O objetivo do projeto \u00e9 desenvolver um prot\u00f3tipo de sistema baseado em intelig\u00eancia artificial\/Machine Learning e interfaces avan\u00e7adas (realidade aumentada, assistentes virtuais e wearables) em torno de uma arquitetura comum de ind\u00fastria cognitiva que transforme a forma de fabricar alimentos de modo que os processos industriais-chave disponham de intelig\u00eancia artificial pr\u00f3pria e sejam executados de forma coordenada e orquestrada atrav\u00e9s da an\u00e1lise inteligente dos dados.<\/strong><\/p>\n

Mediante o desenvolvimento do paradigma da IND\u00daSTRIA COGNITIVA DE ALIMENTOS<\/strong>, AINIA quer contribuir de forma direta em todas as linhas de a\u00e7\u00e3o, de modo que a transfer\u00eancia futura dos desenvolvimentos do projeto COGNOSFOOD seja maximizada, em particular para que as empresas da Comunitat Valenciana melhorem, de forma individual e no seu conjunto, a sua posi\u00e7\u00e3o face ao resto do territ\u00f3rio nacional e face a empresas concorrentes em mercados internacionais.<\/p>\n

Os objetivos espec\u00edficos s\u00e3o:<\/strong><\/p>\n

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  1. Desenvolver uma proposta de arquitetura de refer\u00eancia para a ind\u00fastria cognitiva de alimentos<\/strong> na qual poder localizar os diferentes componentes cognitivos com base em intelig\u00eancia artificial, abordando as problem\u00e1ticas atuais em produ\u00e7\u00e3o, seguran\u00e7a alimentar, cadeia de valor e inova\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
  2. Desenvolver prot\u00f3tipos de aplica\u00e7\u00f5es de apoio \u00e0 tomada de decis\u00f5es<\/strong> que permitam realizar simula\u00e7\u00f5es para otimizar as opera\u00e7\u00f5es de forma coordenada na organiza\u00e7\u00e3o<\/strong>, em dimens\u00f5es como o custo, a sustentabilidade e a efici\u00eancia dos processos a partir de uma perspetiva hol\u00edstica.<\/li>\n
  3. Desenhar uma estrutura tecnol\u00f3gica<\/strong> de capta\u00e7\u00e3o massiva, processamento e governa\u00e7\u00e3o de dados de processos em f\u00e1brica, caracter\u00edsticas da matriz alimentar e par\u00e2metros f\u00edsico-qu\u00edmicos e microbiol\u00f3gicos de laborat\u00f3rio<\/strong>, que permita a aquisi\u00e7\u00e3o de dados com garantias para serem utilizados na modeliza\u00e7\u00e3o de sistemas preditivos orientados para:<\/strong>\n