Un consorțiu european de șapte instituții de cercetare și inovare care integrează metodele de Inteligență Artificială în nucleul tranziției spre economia circulară — de la laborator la piață, de la universitate la societate.
Conform Raportului privind Decalajul de Circularitate 2024 (Circle Economy), circularitatea globală se situează la doar 7,2% — cu 21% mai puțin față de acum cinci ani. Creșterea populației, intensificarea consumului și presiunile climatice impun o schimbare radicală a modului în care producem, folosim și recuperăm materialele. Economia circulară oferă cadrul conceptual, iar Inteligența Artificială furnizează puterea computațională necesară pentru a-l face funcțional la scară.
According to the Circularity Gap Report 2024 (Circle Economy), global circularity stands at just 7.2% — 21% lower than five years ago. Population growth, intensified consumption and climate pressures require a radical change in how we produce, use and recover materials. The circular economy provides the conceptual framework, while Artificial Intelligence supplies the computational power needed to make it work at scale.
Согласно Отчёту о разрыве цикличности 2024 (Circle Economy), глобальная цикличность составляет всего 7,2% — на 21% ниже, чем пять лет назад. Рост населения, интенсификация потребления и климатическое давление требуют радикального изменения того, как мы производим, используем и восстанавливаем материалы. Циркулярная экономика даёт концептуальную основу, а ИИ — вычислительную мощь для её реализации в масштабе.
AI-InnoScEnCE intervine exact la această intersecție critică: conectând metode de machine learning, NLP și computer vision cu provocările concrete ale ingineriei circulare — de la sortarea automată a deșeurilor la simularea moleculară a noilor materiale biodegradabile, de la cartografierea ecosistemelor de inovare la generarea de oportunități reale de antreprenoriat.
AI-InnoScEnCE intervenes at precisely this critical intersection: connecting machine learning, NLP and computer vision methods with the concrete challenges of circular engineering — from automated waste sorting to molecular simulation of new biodegradable materials, from innovation ecosystem mapping to generating real entrepreneurship opportunities.
AI-InnoScEnCE вмешивается именно на этом критическом перекрёстке: соединяя методы машинного обучения, NLP и компьютерного зрения с конкретными задачами циркулярной инженерии — от автоматической сортировки отходов до молекулярного моделирования новых биоразлагаемых материалов.
"Tranziția spre o economie circulară nu este o opțiune — este singura cale spre reziliența economică și climatică pe termen lung. Inteligența Artificială transformă această tranziție dintr-un deziderat în realitate măsurabilă."
"The transition to a circular economy is not an option — it is the only path to long-term economic and climate resilience. Artificial Intelligence transforms this transition from an aspiration into measurable reality."
"Переход к циркулярной экономике — не вариант, а единственный путь к долгосрочной экономической и климатической устойчивости. Искусственный Интеллект превращает этот переход из стремления в измеримую реальность."— AI-InnoScEnCE Research Consortium, 2024
Integrarea sistematică a instrumentelor ML în fluxurile de cercetare ale departamentelor universitare de inginerie și știinte naturale
Systematic integration of ML tools into research workflows of university engineering and natural science departments
Систематическая интеграция ML-инструментов в исследовательские процессы кафедр инженерии и естественных наук
Identificarea și conectarea actorilor din ecosistemul academic și industrial prin modele NLP și analiza rețelelor de cunoaștere
Identifying and connecting actors in the academic and industrial ecosystem through NLP models and knowledge network analysis
Выявление и соединение участников академической и промышленной экосистемы через NLP-модели и анализ сетей знаний
Proiectarea și implementarea de module de formare AI pentru studenți, cercetători și profesioniști din afara academiei
Design and implementation of AI training modules for students, researchers and non-academic professionals
Разработка и внедрение модулей AI-обучения для студентов, исследователей и практиков вне академии
Crearea condițiilor pentru apariția de startup-uri orientate spre soluții circulare scalabile, prin workshop-uri Open Innovation conduse de AI
Creating conditions for the emergence of startups oriented toward scalable circular solutions through AI-led Open Innovation workshops
Создание условий для появления стартапов, ориентированных на масштабируемые циркулярные решения, через AI-воркшопы открытых инноваций
Modelele ML identifică tipare relevante...
Deep Learning · Data MiningSistemele AI de sortare automată...
Computer Vision · Predictive MLAI extinde ciclul de viață al materialelor...
Generative AI · Molecular Sim.IoT, digital twins, blockchain și AI...
Industry 4.0 · Digital TwinsModele de procesare a limbajului natural...
NLP · Graph AnalysisAnaliza a 32 studii peer-reviewed...
ML · Open InnovationSistemele de vedere artificială...
Startup-ul EveryCarbon, spin-off al TUHH...
Prima evaluare mixed-methods a impactului AI...
Annual Review of Environment and Resources...
Analiză bibliometrică a 196 articole...
~10.000 articole de știința materialelor...
Revizuire narativă 2015–2025...
Arhitectura proiectului răspunde la trei nevoi simultane...
Agregarea și validarea celor mai bune practici AI...
Laboratoare fizice și virtuale pentru testarea soluțiilor...
Instrumente AI-NLP care cartografiază relațiile...
Workshop-uri Open Innovation conduse de AI...
WP2 · Cercetare
Un depozit interactiv și actualizat în timp real...
Accesează Platforma →
WP4
Nou
Un instrument bazat pe procesarea limbajului natural...
Accesează Platforma →Algoritmi de predicție și redirecționare...
Simulare moleculară prin ML...
Modele AI de echilibrare a cererii și ofertei...
Reducerea risipei alimentare și valorificarea...
Articole de cercetare publicate...
Brevete, drepturi de autor...
Startup-uri și spin-offs...
Prototipuri funcționale de produse...
Seturi de date, modele antrenate...
Un cluster de colaborare...
Articole de cercetare publicate...
Brevete, drepturi de autor...
Startup-uri și spin-offs...
Prototipuri funcționale de produse...
Seturi de date, modele antrenate...
Un cluster de colaborare...
Germania, Serbia și Republica Moldova — trei contexte...
Universitate tehnică fondată cu motto-ul...
tuhh.de →
Cel mai mare for universitar din Serbia...
ftn.uns.ac.rs →
Ancora academică a consorțiului în Republica Moldova...
usch.md →
Interfața privată dintre cercetarea academică...
tutech.de →Institutul a câștigat premiul „Most Innovative AI..."
ivi.ac.rs →
Centru de inovare co-finanțat de Uniunea Europeană...
inotek.md →
Motorul antreprenorial al proiectului în Moldova...
iach.md →Studenți, cercetători, antreprenori și industrie — fiecare actor contează în ecosistemul AI-InnoScEnCE.
Consorțiul AI-InnoScEnCE răspunde solicitărilor de colaborare, parteneriate academice sau industriale, cereri de informații despre participarea la proiect și propuneri de co-cercetare în termen de maximum 5 zile lucrătoare.
Hamburg University of Technology (TUHH) · Hamburg, DE
USC · INOTEK · IACH — Cahul, MD-3901
FTS-UNS · IVI — Novi Sad, RS