Sisecam, ledende innen utvikling av bærekraftige løsninger og forbedring av produksjonsprosesser, har nylig lansert prosjektet Glassfargeoptimalisering (CROP) ved å utnytte kraften fra kunstig intelligens (KI) og maskinlæring (ML). Dette banebrytende initiativet tar sikte på å løse farge-relaterte problemer i glassproduksjonen, med mål om å redusere produksjonsavfall og karbonutslipp.
I samarbeid med Koç University, TÜBİTAK Artificial Intelligence Institute og Analythinx, har Sisecam startet CROP-konsortiet. Prosjektet etablerer en infrastruktur som reduserer fargeforskjeller og løser problemer relatert til farge ved hjelp av KI-modeller. Ved å inkorporere avansert teknologi og ekspertise innen KI, ønsker Sisecam å forbedre fargekvaliteten i glassindustrien og utvide landets kunnskapsbase innen industri.
CROP-initiativet vil starte ved Sisecams Glassfabrikk i Eskişehir og har en beregnet varighet på to år, noe som viser deres engasjement for innovasjon og kontinuerlig utvikling. Virkningen av dette prosjektet strekker seg utover Eskişehir-anlegget, ettersom den oppnådde kunnskapen vil deles med andre Sisecam-anlegg.
Prosjektet har også fått anerkjennelse som ett av prosjektene som støttes av TÜBİTAKs 1711 Artificial Intelligence Ecosystem Call i 2023. CROP benytter seg av modelleringsteknikker for å håndtere endringene som følger med KI. Prosjektet har som mål å være til nytte for menneskeheten, skape verdi fra KI og oppnå selvforsyning innen kritiske teknologier.
Ved å utnytte potensialet i KI, søker Sisecams prosjekt Glassfargeoptimalisering å revolusjonere glassindustrien. Fokuset på å løse fargeproblemer forventes å resultere i betydelige miljømessige og effektivitetsmessige forbedringer, og dermed lede til en mer bærekraftig og avansert produksjonsprosess som helhet.
+ FAQ:
Hva er CROP?
CROP står for Glassfargeoptimalisering (Color Optimization Project) og er et prosjekt initiert av Sisecam ved hjelp av kunstig intelligens (KI) og maskinlæring (ML). Prosjektet tar sikte på å løse farge-relaterte problemer i glassproduksjonen og redusere avfall og karbonutslipp.
Hvilke partnere er involvert i CROP-prosjektet?
CROP-konsortiet består av Sisecam, Koç University, TÜBİTAK Artificial Intelligence Institute og Analythinx. Disse partnere samarbeider for å utvikle og implementere KI-modeller og skape en infrastruktur som kan optimalisere fargekvaliteten i glassindustrien.
Hva er målet med CROP?
Målet med CROP er å forbedre fargekvaliteten i glassindustrien og redusere produksjonsavfall og karbonutslipp. Prosjektet tar sikte på å bruke kunstig intelligens og avansert teknologi for å optimalisere glassfarge og dermed skape en mer bærekraftig og avansert produksjonsprosess.
Hvilke fordeler kan CROP-prosjektet gi?
CROP-prosjektet forventes å føre til betydelige miljømessige forbedringer ved å redusere produksjonsavfall og karbonutslipp. Samtidig vil det bidra til å forbedre effektiviteten i glassproduksjonen og øke kunnskapsbasen innen industri. Dette vil kunne gi en mer bærekraftig og avansert glassindustri.
sources: [kocuniversity.edu.tr, sisecam.com]
The source of the article is from the blog agogs.sk