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Piattaforma IA + IoT

Core Technologies

Una libreria di ceppi algali adattata alla qualità dell’acqua e all’ambiente di ciascuna regione, abbinata a una piattaforma di controllo della coltura ad alta precisione basata su sensori IoT e inferenza IA. La tecnologia ABC poggia su questa nostra base tecnologica.

Richiedete la documentazione tecnica
Tre pilastri

I tre pilastri della base tecnologica

Pilastro 01

Libreria di ceppi algali

Una libreria di ceppi di microalghe adatti alla qualità dell’acqua, alla salinità, alla temperatura e alle condizioni di luce di ciascuna regione, costruita in proprio. L’analisi genomica con strumenti di bioinformatica permette di valutare la capacità di assorbimento di CO₂, l’efficienza di assimilazione dei nutrienti e la stabilità della coltura, e di proporre il ceppo o il rapporto di miscela più indicato. Per le conoscenze generali sull’assorbimento di CO₂ e sul recupero dei nutrienti da parte delle microalghe si rimanda alla bibliografia riportata di seguito[1][2].

  • ✓Integrazione con i database regionali sulla qualità dell’acqua
  • ✓Valutazione della stabilità genetica dei ceppi
  • ✓Progettazione di miscele su misura
Pilastro 02

Sensori IoT

Misura in tempo reale dello stato della coltura. L’elaborazione in loco è affidata all’edge computing, mentre una dashboard cloud unificata gestisce i dati di più siti. Gli approcci al monitoraggio online delle colture di microalghe su larga scala sono passati in rassegna, tra gli altri, in Havlik et al.[3].

  • ✓Rilevamento multivariato in tempo reale
  • ✓Controllo a bassa latenza grazie all’elaborazione edge
  • ✓Dashboard cloud unificata
Pilastro 03

Controllo della coltura con IA

Modelli di IA ottimizzano automaticamente i parametri di coltura a partire dai dati dei sensori, con algoritmi sviluppati da noi. Il controllo si adegua al variare di meteo, stagione e carico, con l’obiettivo di mantenere stabili per tutto l’anno densità e qualità delle alghe. Le prestazioni del rilevamento precoce delle anomalie sono in corso di valutazione nelle dimostrazioni.

  • ✓Ottimizzazione autonoma dei parametri
  • ✓Controllo anticipatorio basato su previsioni
  • ✓Rilevamento delle anomalie e avvisi
Architettura

Come si combinano i tre livelli

Selection × Library × Physical AI

Tre livelli sviluppati internamente si combinano per far funzionare Algal Bloom Capture come un unico sistema

01Selection

Selezione di ceppi non OGM

Senza ricorrere alla modificazione genetica, vagliamo ceppi isolati in natura e selezioniamo quelli che crescono in modo affidabile nell’acqua del sito.

Punto di forzaConservazione dei ceppi gestita come segreto commerciale
02Library

Libreria di ceppi × abbinamento all’ambiente

Una libreria di ceppi mappata in base a salinità, temperatura, pH e composizione dell’acqua in ingresso. Il ceppo ottimale viene fornito come «Strain as a Service» a partire dai dati sulla qualità dell’acqua del cliente.

Punto di forzaVendita come portafoglio
03Physical AI

Physical AI per il controllo della fioritura

Un modello di controllo addestrato sui dati di esercizio prevede lo stato della coltura e regola il controllo in anticipo. Punta a ridurre il rischio di contaminazione e di collasso; l’effetto è in fase di valutazione nella dimostrazione.

Punto di forzaDati di esercizio
PUNTO DI FORZASelezione dei ceppi + libreria + dati di esercizio, collegati tra loro
Base scientifica

Le evidenze scientifiche

I tre pilastri di Core Technologies poggiano sulla letteratura accademica su coltivazione, rilevamento e controllo delle microalghe; su questa base abbiamo costruito la nostra libreria, i nostri algoritmi e la nostra implementazione. La misura simultanea di dieci o più parametri è una nostra implementazione. La coltura stabile per tutto l’anno è un obiettivo, e il grado in cui viene raggiunto dipende dall’ambiente di installazione.

Bibliografia

  1. Mohsenpour S.F., Hennige S., Willoughby N., Adeloye A., Gutierrez T. Integrating micro-algae into wastewater treatment: A review. Science of the Total Environment, 2021, 752, 142168. DOI →
  2. Cheah W.Y., Show P.L., Chang J.-S., Ling T.C., Juan J.C. Biosequestration of atmospheric CO₂ and flue gas-containing CO₂ by microalgae. Bioresource Technology, 2015, 184, 190–201. DOI →
  3. Havlik I., Lindner P., Scheper T., Reardon K.F. On-line monitoring of large cultivations of microalgae and cyanobacteria. Trends in Biotechnology, 2013, 31(7), 406–414. DOI →

Dettagli tecnici e ricerca congiunta

La documentazione tecnica su Core Technologies è disponibile previa sottoscrizione di un accordo di riservatezza. Siamo a disposizione anche per parlare di una ricerca congiunta o di una dimostrazione sul campo.