Geen ervaring

Met het Smart Vision-project wil VIL de Vlaamse logistieke sector praktische ervaring laten opdoen met de nieuwe generatie vision technologie en toepassingssoftware. Hoe bijvoorbeeld de productiviteit en efficiëntie verhogen van logistiek?

Met het project onderzoekt Flanders' FOOD vanuit de noden en uitdagingen van voedingsbedrijven hoe artificiële intelligentie een meerwaarde kan betekenen bij het capteren van data en het identificeren van de belangrijkste datanoden.

Met dit project speelt Flanders Make in op de nood van bedrijven die artificiële intelligentie (en in het bijzonder deep learning) voor beeldinterpretatie willen evalueren in hun productieomgeving.

Dit project maakt de recentste resultaten van AI in computervisie en beeldverwerking geschikt voor direct gebruik op de nieuwste types beeldsensoren zoals die door Vlaamse bedrijven ontwikkeld worden.

Dit project heeft als doel om Vlaamse energiebedrijven te ondersteunen bij de uitwerking en implementatie van AI-tools, om zo energie-optimalisatie en -coördinatie tussen verschillende assets in multi-energie systemen mogelijk te maken.

Dit project transfereert direct toepasbare kennis over visietechnieken binnen kwaliteitscontrole naar de doelgroep. We zullen dit doen door middel van workshops, seminaries en het uitwerken van enkele prototypische bedrijfscases.

Machine learning (ML) kan nu ook toegepast worden in de microcontrollers die we terugvinden in een breed scala aan producten voor diverse toepassingen. Het project EmbedML helpt bedrijven bij de integratie van machine learning.

We focussen op hardware security voor kleine ingebedde toestellen. We ontwikkelen en demonstreren best practices voor hardware gebaseerde beveiligingsmodules. Bestaande oplossingen worden onderzocht en vergeleken.

Wil je efficiënter AI toepassen of met Big Data aan de slag? Wij zoeken uit of de nieuwste technologieën een meerwaarde hebben en hoe ze optimaal te gebruiken.

Welk nummer wordt de volgende hit? Welk genre verkoopt het meeste tickets? Beslissingen in de muziekindustrie zijn vaak gebaseerd op buikgevoel. Maar dit buikgevoel volstaat niet meer. Wat is de oplossing?