En algoritme, der kan analysere store mængder geologiske billeddata og effektivisere minesprængninger, vandt førsteprisen i DTU´s acceleratorprogram for startups.
Et koncept for præcisionssprængning fik førstepræmien på 25.000 kroner i DTU´s program til accelereret udvikling af startup-projekter, DTU Skylab Ignite. Konceptet er udviklet af DTU-studerende i spinout-virksomheden Innolidix, der har udviklet en algoritme, som kan analysere data fra dronebilleder og ved brug af machine learning, AI, effektivisere minesprængninger og udvinding af råstoffer.
To af stifterne bag Innolidix, Seeyar Amiri og Niklas Karlin, der læser henholdsvis en kandidatuddannelse i teknologisk entreprenørskab og kandidatretningen industriel økonomi og teknologiledelse DTU modtog førstepræmien i en sky af guldkonfetti i DTU´s innovationshub DTU Skylab. Præmien, der er doneret af Christian Nielsens fond, vil de investere i en mere avanceret sensor til at tage dronebilleder og bruge til at markedsføre deres løsning.
”Vi har et letter of interest fra en tunnel virksomhed i Norge. Hvis vi med vores teknologi kan foretage analyser af deres sprængningsområde, både før og efter sprængning, bedre end de kan, så vil de gerne åbne for at vi kan monitorere deres sprængninger og bruge data til at forbedre vores datamodeller. Og vores estimat er at vores AI kan øge effektiviteten med fem procent i en lille- eller mellemstor mine, så kan det give besparelser på op til 50 mio. kr. om året,” siger Seeyar Amiri.
Virtuelt feltarbejde
Innolidix koncept for brug af kunstig intelligens, AI, og machine learning er udviklet til at behandle store datamængder fra Lidar-sensor, som monteret på en drone kan give data om geologien i et mineområde. Lidar-sensoren minder om radarteknologi, men er baseret på lys i stedet for lyd. Monteret på droner måler roterende laserscannere mere end 10.000 punkter i sekundet, og leverer fotos, der indeholder digitale data, der kan konverteres til virtuelle 3D-kort af terrænet. Hvert pixel i billedet indeholder information om mineraler og bjergarter som geologer kan foretage et virtuelt feltarbejde i.
Førstepræmien blev overrakt af seniorkonsulent Dorte Krogh fra konsulentfirmaet living Institute, som var blevet blæst bagover af Innolidix præsentation.
”Det første ord, der faldt mig ind var blast – sprængning. I har et stærkt machine learning koncept og en meget klar værdikæde. I vil teste jeres teknologi i udlandet og hvor jeres potentiale ligger på det internationale marked,” sagde Dorte Krogh.
Priser til food-projekter
I alt dystede ni startup-projekter om aftens priser ved finalen tordag den 25. november. Ud over førstepræmien blev der givet en pris på 15.000 kr. til startup-projektet Incider, der har udviklet en prototype til ciderbrygning baseret på æblemost, der kan anvendes i private hjem. Aftens tredje pris, publikums favorit, på 10.000 kr. gik til startup-projektet Høst, der har udviklet et koncept for konservering af frugt ved hjælp af UV-bestråling.