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Ein ganzheitliches Rahmenwerk mit fälschungssicheren und intelligenzbasierten Technologien, zur Unterstützung der Akteur*innen der Lebensmittelkette bei der raschen Erkennung und Verhinderung der Ausbreitung von betrügerischen Praktiken

Titre originalA holistic frameWork with Anticounterfeit and inTelligence-based technologieS that will assist food chain stakehOlders in rapidly identifying and preventing the spread of fraudulent practices
Résumé

WATSON ist ein 3-Jahresprojekt, das im Rahmen des EU-Forschungs- und Innovationsprogrammes "Horizon Europe" mit 11 Millionen finanziert wird und betrügerische Praktiken in der Lebensmittelversorgungskette bekämpfen soll.

Das interdisziplinäre Watson-Konsortium aus 44 Partnern aus 19 EU- und Nicht-EU-Ländern wird einen ganzheitlichen Rahmen für die Rückverfolgbarkeit entwickeln, der datengestützte Dienste, intelligente Instrumente und Risikobewertungsansätze integriert und es den Lebensmittelsicherheitsbehörden ermöglicht, betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern.

WATSON wird sich auf die folgenden digitalen und intelligenzbasierten Technologien stützen:

  • Künstliche Intelligenz (KI)
  • Internet der Dinge (IoT)
  • Blockchain und Distributed Ledger Technology (DLT)
  • Eine Reihe neuartiger, auf Spektroskopie basierender Technologien

Das Projekt ist auf 6 Agrar- und Lebensmittelsektoren ausgerichtet. Das vorgeschlagene Rahmenwerk wird in 6 verschiedenen europäischen Ländern unter Berücksichtigung unterschiedlicher Betriebsverfahren und verschiedener Umgebungen getestet.

Site web officiel du projethttps://watsonproject.eu/
Financement
  • Europäische Union
  • Schweizer Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation (SBFI)
Programme (de recherche)
  • Union Européenne, Horizon Europe
Partenaire de projet

44 Projektpartner aus 19 Ländern (aufgelistet im CORDIS-Projekteintrag)

Direction du projet du FiBL / contact
Collaborateurs du FiBL
Rôle

Projektpartner

Pour en savoir davantage
Numéro du projet FiBL 35247
Date de modification 29.11.2023
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