AI er i øjeblikket afhængig af store datacentre og centraliserede systemer, hvilket nødvendiggør databevægelse til algoritmer. For at imødegå denne begrænsning udvikler AI sig mod et decentraliseret netværk af enheder, der bringer algoritmerne direkte til dataene. Dette skift, muliggjort af algoritmisk smidighed og autonom datadiscovery, vil reducere behovet for høj-båndbreddeforbindelse og forbedre datasikkerhed og privatliv, hvilket letter realtids edge-læring.

Nedetid på udstyr er dyrt og en kilde til sikkerhedsmæssige og juridiske udfordringer. I dag anvender organisationer en konservativ plan for forebyggende vedligehold, som er uafhængig af udstyrets tilstand. Dette resulterer i unødvendige omkostninger til service og lejlighedsvise afbrydelser af produktionen på grund af uventede fejl.

Sammen med industrielle partnere vil dette projekt undersøge produktionsscenarier, hvor en maskine kan betjenes af utrænet personale ved at bruge lavkodeudvikling til adaptiv og rekonfigurerbar robotprogrammering af logistiske opgaver.

I dag er manuel visuel inspektion af korn stadig en af de vigtigste kvalitetssikringsprocedurer i værdikæden for at bringe korn fra marken til bordet. Sammen med virksomhedspartnere har dette projekt til formål at udvikle og validere en metode til automatiserede billedbaserede løsninger, der kan erstatte subjektiv manuel inspektion og forbedre ydeevne, robusthed og konsistens af inspektionen.