Un consorțiu european de șapte instituții de cercetare și inovare care integrează metodele de Inteligență Artificială în nucleul tranziției spre economia circulară — de la laborator la piață, de la universitate la societate.
Conform Raportului privind Decalajul de Circularitate 2024 (Circle Economy), circularitatea globală se situează la doar 7,2% — cu 21% mai puțin față de acum cinci ani. Creșterea populației, intensificarea consumului și presiunile climatice impun o schimbare radicală a modului în care producem, folosim și recuperăm materialele. Economia circulară oferă cadrul conceptual, iar Inteligența Artificială furnizează puterea computațională necesară pentru a-l face funcțional la scară.
According to the Circularity Gap Report 2024 (Circle Economy), global circularity stands at just 7.2% — 21% lower than five years ago. Population growth, intensified consumption and climate pressures require a radical change in how we produce, use and recover materials. The circular economy provides the conceptual framework, while Artificial Intelligence supplies the computational power needed to make it work at scale.
Согласно Отчёту о разрыве цикличности 2024 (Circle Economy), глобальная цикличность составляет всего 7,2% — на 21% ниже, чем пять лет назад. Рост населения, интенсификация потребления и климатическое давление требуют радикального изменения того, как мы производим, используем и восстанавливаем материалы. Циркулярная экономика даёт концептуальную основу, а ИИ — вычислительную мощь для её реализации в масштабе.
AI-InnoScEnCE intervine exact la această intersecție critică: conectând metode de machine learning, NLP și computer vision cu provocările concrete ale ingineriei circulare — de la sortarea automată a deșeurilor la simularea moleculară a noilor materiale biodegradabile, de la cartografierea ecosistemelor de inovare la generarea de oportunități reale de antreprenoriat.
AI-InnoScEnCE intervenes at precisely this critical intersection: connecting machine learning, NLP and computer vision methods with the concrete challenges of circular engineering — from automated waste sorting to molecular simulation of new biodegradable materials, from innovation ecosystem mapping to generating real entrepreneurship opportunities.
AI-InnoScEnCE вмешивается именно на этом критическом перекрёстке: соединяя методы машинного обучения, NLP и компьютерного зрения с конкретными задачами циркулярной инженерии — от автоматической сортировки отходов до молекулярного моделирования новых биоразлагаемых материалов.
"Tranziția spre o economie circulară nu este o opțiune — este singura cale spre reziliența economică și climatică pe termen lung. Inteligența Artificială transformă această tranziție dintr-un deziderat în realitate măsurabilă."
"The transition to a circular economy is not an option — it is the only path to long-term economic and climate resilience. Artificial Intelligence transforms this transition from an aspiration into measurable reality."
"Переход к циркулярной экономике — не вариант, а единственный путь к долгосрочной экономической и климатической устойчивости. Искусственный Интеллект превращает этот переход из стремления в измеримую реальность."— AI-InnoScEnCE Research Consortium, 2025
Integrarea sistematică a instrumentelor ML în fluxurile de cercetare ale departamentelor universitare de inginerie și știinte naturale
Identificarea și conectarea actorilor din ecosistemul academic și industrial prin modele NLP și analiza rețelelor de cunoaștere
Proiectarea și implementarea de module de formare AI pentru studenți, cercetători și profesioniști din afara academiei
Crearea condițiilor pentru apariția de startup-uri orientate spre soluții circulare scalabile, prin workshop-uri Open Innovation conduse de AI
Modelele ML identifică tipare relevante în volume de date care ar necesita ani de analiză umană, reducând ciclul cercetare—validare de la decenii la luni. În știința materialelor, numărul publicațiilor care menționează AI a crescut de la 264 în 2014 la ~10.000 în 2024 (Nature Reviews Materials, 2026)
Deep Learning · Data MiningSistemele AI de sortare automată și modelele predictive de flux transformă managementul deșeurilor industriale și municipale. Revizuirea Wiley (2025) a literaturii din perioada 2015–2025 documentează reduceri semnificative ale cantităților depozitate și creșteri ale ratelor de recuperare a materialelor prin implementarea viziunii computerizate (CV) și a învățării automate (ML).
Computer Vision · Predictive MLAI extinde ciclul de viață al materialelor, proiectează intrări bio-bazate biodegradabile și transformă materialele la sfârșit de viață în materie primă de înaltă puritate prin sensing și control ghidat de inteligență artificială (Nature Reviews Materials, 2026). Laboratoarele robotizate self-driving comprimă și mai mult iterația digital → fizic.
Generative AI · Molecular Sim.IoT, digital twins, blockchain și AI sunt cei mai frecvent citați catalizatori ai sustenabilității în lanțurile verzi de aprovizionare, conform analizei a 1.962 de documente din Scopus și Web of Science (Discover Sustainability, 2025). Barierele principale rămân costul, complexitatea integrării și deficitul de competențe digitale.
Industry 4.0 · Digital TwinsModele de procesare a limbajului natural care analizează publicații, brevete și rapoarte de piață pentru a identifica oportunități de colaborare nevăzute, lacune de cunoaștere și sinergii potențiale între actori academici, industriali și politici din cadrul ecosistemului economiei circulare.
NLP · Graph AnalysisAnaliza a 32 de studii peer-reviewed (2015–2025) arată că AI reimaginează modelele circulare de afaceri prin insight-uri avansate din date, susținând strategii de refolosire, reparare și reciclare care nu ar fi identificabile prin metode convenționale de management (Springer ICRES, 2025).
ML · Open InnovationSistemele de vedere artificială antrenate pe seturi de date de deșeuri clasificate ating o acuratețe de sortare superioară celei umane, reducând contaminarea fluxurilor de reciclare și crescând valoarea economică a materialelor recuperate. Revizuirea Wiley (2025) pentru perioada 2015–2025 documentează impactul acestora pe întreg lanțul de management al deșeurilor.
Startup-ul EveryCarbon, spin-off al TUHH Hamburg, a primit 2,5 milioane € de la SPRIND (2025) pentru producția bio-bazată de polimeri de înaltă performanță din fluxuri de deșeuri organice — demonstrând că deșeurile pot deveni punctul de plecare al noilor materiale prin procese microbiene susținute de AI.
Prima evaluare mixed-methods a impactului AI în ecosistemele de producție industrială (ResearchGate, 2025), bazată pe analiza bibliometrică a 196 de articole peer-reviewed (2023–2024), documentează că AI poate crește indicatorii de eficiență a resurselor cu până la 25% și poate reduce deșeurile de producție cu până la 30% în cazuri validate empiric.
Annual Review of Environment and Resources (2025) sintetizează dovezile naționale și globale privind potențialul de atenuare al economiei circulare. Concluzia cheie: tranziția circulară are un potențial semnificativ de decarbonizare, dar amploarea impactului depinde în mod critic de integrarea acesteia în politicile climatice naționale și de sprijinul tehnologic — inclusiv prin AI.
Analiză bibliometrică a 196 de articole peer-reviewed: +25% eficiență a resurselor, −30% deșeuri de producție în cazuri documentate. Barierele principale: IMM-urile și economiile emergente.
Aproximativ 10.000 de articole din știința materialelor menționează AI în 2024, comparativ cu 264 în 2014. AI extinde durata de viață a materialelor și transformă deșeurile la sfârșit de viață (EOL) în materie primă de înaltă puritate.
Revizuire narativă 2015–2025 (Web of Science, Scopus, IEEE, ScienceDirect, Google Scholar). AI transformă sortarea, predicția și recuperarea resurselor în managementul deșeurilor.
Arhitectura proiectului răspunde la trei nevoi simultane...
Agregarea și validarea celor mai bune practici AI în cercetarea circulară prin benchmarking bazat pe date (WP2).
Laboratoare fizice și virtuale pentru testarea soluțiilor AI în condiții reale de cercetare industrială (WP3).
Instrumente AI-NLP care cartografiază relațiile dintre actori și identifică sinergii neexplorate la nivel regional și european (WP4).
Workshop-uri de open innovation conduse de AI care transformă rezultatele cercetării în oportunități antreprenoriale concrete și startup-uri viabile (WP5).
🌿 Springer · Discover Sustainability · 2025 xcxcxcx
Analiză a 1.962 documente Scopus/WoS: IoT, digital twins, AI, blockchain sunt catalizatorii-cheie. Bariere comune: cost, complexitate de integrare, deficit de competențe digitale. zcdzdzxzx
Circularitatea globală: 7,2%, cu 21% mai puțin față de acum 5 ani. Abordarea incrementală (reciclare → refolosire → prevenire) este mai fezabilă decât transformarea sistemică radicală pentru IMM-uri.
Sinteza dovezilor globale: potențial semnificativ de atenuare, dar scala impactului depinde de integrarea în politici climatice și suport tehnologic.
De la 264 publicații menționând AI în materialele în 2014 la ~10.000 în 2024. Laboratoarele robotizate self-driving comprimă ciclul digital→fizic. Asocierea obligatorie: AI + modele de afaceri inovatoare + infrastructuri de colectare.
Revizuire narativă comprehensivă a literaturii peer-reviewed publicate între 2015 și 2025, acoperind Web of Science, Scopus, IEEE Xplore, ScienceDirect și Google Scholar. Evaluarea critică a potențialului și limitelor abordărilor AI de-a lungul întregului ciclu de viață al managementului deșeurilor confirmă că tehnologiile AI — sisteme inteligente de sortare, modele predictive, automatizarea deciziei complexe — transformă radical recuperarea resurselor și reducerea impactului de mediu. Barierele tehnice, economice și sistemice rămân semnificative pentru adoptarea la scară largă.sdsds
WP2 · Cercetare
Un depozit interactiv și actualizat în timp real...
Accesează Platforma →
WP4
Nou
Un instrument bazat pe procesarea limbajului natural...
Accesează Platforma →Algoritmi de predicție și redirecționare a deșeurilor industriale și municipale înainte de generarea lor.
Simulare moleculară prin ML pentru proiectarea de materiale cu cicluri de viață extinse și reintegrare ușoară.
Modele AI de echilibrare în timp real a cererii și ofertei de energie regenerabilă pentru industriile partenere.
Reducerea risipei alimentare și valorificarea subproduselor agricole prin sisteme inteligente de predicție și alocare.
Articole de cercetare publicate în reviste indexate Web of Science și Scopus, care documentează metodologiile AI validate în contexte circulare reale și creează un corp de referințe utilizabil de comunitatea globală de cercetare.
Brevete, drepturi de autor și alte forme de protecție a proprietății intelectuale rezultate din inovațiile tehnice generate în laboratoarele proiectului, contribuind la consolidarea capacității de inovare a instituțiilor partenere.
Startup-uri și spin-offs care comercializează soluții AI pentru provocări circulare concrete — de la sisteme de sortare automată a deșeurilor la platforme de matching pentru economia de partajare a resurselor industriale.
Seturi de date, modele antrenate și metodologii de cercetare publicate în regim open-access, permițând comunității globale să construiască pe baza rezultatelor proiectului și să accelereze adoptarea AI în cercetarea circulară.
Un cluster de colaborare academico-industrial care supraviețuiește finanțării Horizon, cu cel puțin 3–4 acorduri de parteneriat nou semnate între instituții care nu colaborau anterior, creând un efect multiplicator al investiției europene.
Germania, Serbia și Republica Moldova — trei contexte...
Universitate tehnică fondată cu motto-ul „Engineering to Face Climate Change”, TUHH conduce consorțiul prin CampusLab Circular Economy — o infrastructură care leagă cercetarea fundamentală de producția viitorului. Spin-off-ul EveryCarbon, finanțat cu 2,5 milioane € în 2025, ilustrează concret modul în care TUHH transformă deșeurile organice în polimeri bio-bazați de înaltă performanță prin procese microbiene sprijinite de AI.
tuhh.de
Cel mai mare for universitar din Serbia, cu peste 16.500 de studenți, peste 1.000 de angajați, 13 departamente, peste 90 de programe de studiu și 33 de centre științifice. În 2024 a co-organizat Eastern European Machine Learning Summer School, cu 190 de participanți din 47 de țări.
ftn.uns.ac.rs →
Ancora academică a consorțiului în Republica Moldova, USC aduce expertiză în analiza sistemelor economice regionale și în ingineria aplicată. Participarea sa creează prima infrastructură de cercetare AI dedicată provocărilor circulare din sudul Moldovei.
usch.md →
Interfața privată dintre cercetarea academică și valorificarea comercială, TUTECH operează la granița dintre laboratorul universitar și piața liberă din 1992. Specializată în protecția proprietății intelectuale, suport pentru spin-offs și conectarea rezultatelor de cercetare cu IMM-urile din ecosistemul economiei circulare, TUTECH asigură viabilitatea economică pe termen lung a inovațiilor generate în proiect.
tutech.de →Institutul a câștigat premiul „Most Innovative AI Research Idea" la DSC Europe 2024 pentru proiectul „AI în Mamografie" și coordonează Strategia de Dezvoltare a AI în Serbia 2025–2030. A co-organizat Eastern European Machine Learning Summer School 2024 — un eveniment care a adus 190 de talente din 47 de țări la Novi Sad. Grupurile de cercetare acoperă HCI, AI în sănătate, Computer Vision, Green AI și Smart Factory.
ivi.ac.rs →
Centru de inovare co-finanțat de Uniunea Europeană și Guvernul Suediei, cu misiunea de a genera locuri de muncă calificate în IT și de a retenția talentelor tinere în sudul Moldovei. INOTEK deține recordul regional de incluziune de gen în STEM: mai mult de 60% dintre participanții la programele sale sunt femei și fete. În cadrul AI-InnoScEnCE, dotează și operează laboratoarele fizice de experimentare AI din Cahul.
inotek.md →
Motorul antreprenorial al proiectului în Moldova, IACH funcționează într-o clădire dedicată de 1.494 m² care găzduiește atât spații de birou, cât și spații de producție. Bilanțul său este concret: 22 de companii rezidente active, 80 de locuri de muncă create — dintre care 37 pentru tineri și 19 pentru femei — și 18 startup-uri lansate de la înființare. În AI-InnoScEnCE, IACH coordonează traseul de incubare al startup-urilor generate prin workshop-urile de Open Innovation, asigurând tranziția de la prototip la companie funcțională.
iach.md →Studenți, cercetători, antreprenori și industrie — fiecare actor contează în ecosistemul AI-InnoScEnCE.
Consorțiul AI-InnoScEnCE răspunde solicitărilor de colaborare, parteneriate academice sau industriale, cereri de informații despre participarea la proiect și propuneri de co-cercetare în termen de maximum 5 zile lucrătoare.