AI-InnoScEnCE
Proiect Horizon Europe — Activ 2025–2027

Știință aplicată
Inovație circulară
Viitor sustenabil

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.

7.2 %
Instituții Partenere sdfsdfs
-30 %
Eficiență Resurse AI
7.2 %
Circularitate globală actuală (Circle Economy, 2024)
🏭 TUHH lansează CampusLab Circular Economy — legătura dintre cercetare și producție viitoare 🔬 Nature Reviews Materials (2026): ~10.000 articole despre AI în știința materialelor față de 264 în 2014 🌍 Circularitatea globală a scăzut cu 21% în ultimii 5 ani — AI este răspunsul (Circle Economy, 2024)

De ce economia circulară are nevoie de Inteligență Artificială acum Why the circular economy needs Artificial Intelligence now Почему циркулярная экономика нуждается в Искусственном Интеллекте сейчас

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
821 Lucrări AI×CE în Scopus (2011–2023)
9R Strategii ale ierarhiei deșeurilor acoperite
SDG Obiective ONU sprijinite direct
📐

AI ca Metodologie Generală

Integrarea sistematică a instrumentelor ML în fluxurile de cercetare ale departamentelor universitare de inginerie și știinte naturale

🗺️

AI ca Instrument de Cartografiere

Identificarea și conectarea actorilor din ecosistemul academic și industrial prin modele NLP și analiza rețelelor de cunoaștere

🎓 🧑‍

AI în Curricula Universitară

Proiectarea și implementarea de module de formare AI pentru studenți, cercetători și profesioniști din afara academiei

💡

AI pentru Antreprenoriat Verde

Crearea condițiilor pentru apariția de startup-uri orientate spre soluții circulare scalabile, prin workshop-uri Open Innovation conduse de AI

Șase mecanisme prin care AI redefineşte circularitatea

Comprimarea Timpului de Cercetare jhjhj

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 Mining
🔄

Recuperarea eficientă a resurselor

Sistemele 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 ML
🧬

Simulare moleculară pentru materiale noi

AI 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.
🏭

Producție circulară inteligentă

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 Twins
🗺️

Cartografierea NLP a ecosistemelor

Modele 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 Analysis
🚀

Generare de modele circulare de afaceri

Analiza 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 Innovation

Ce confirmă știința internațională

♻️

Sortare automată prin Computer Vision

Sistemele 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.

🧱

Polimeri sustenabili din deșeuri organice

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.

📈

+25% eficiență, −30% deșeuri de producție

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.

🌱

Circularitatea și schimbările climatice

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.

📚 Literatură Ştiinţifică de Referinţă

Baza completă →
ResearchGate · Mixed-Methods 2025

AI ca un catalizator pentru economia circulară: o analiză mixed-methods a ecosistemelor de producție sustenabilă (2023–2024)

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.

ResearchGate, 2025 DOI →
Nature Reviews Materials 2026

Inteligența artificială ca motor al materialelor sustenabile și al circularității

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.

Nature, 2026 DOI →
Wiley · Env. Progress 2025–26

Optimizarea economiei circulare prin AI în managementul deșeurilor: o revizuire a dovezilor actuale

Revizuire narativă 2015–2025 (Web of Science, Scopus, IEEE, ScienceDirect, Google Scholar). AI transformă sortarea, predicția și recuperarea resurselor în managementul deșeurilor.

Olawade et al. · Wiley, 2026 DOI →
AI-InnoScEnCE Architecture

Cum se articulează proiectul în patru straturi interconectate

Arhitectura proiectului răspunde la trei nevoi simultane...

I
Stratul de cunoaștere

Agregarea și validarea celor mai bune practici AI în cercetarea circulară prin benchmarking bazat pe date (WP2).

II
Stratul de experimentare

Laboratoare fizice și virtuale pentru testarea soluțiilor AI în condiții reale de cercetare industrială (WP3).

III
Stratul de conectare

Instrumente AI-NLP care cartografiază relațiile dintre actori și identifică sinergii neexplorate la nivel regional și european (WP4).

IV
Stratul de valorificare

Workshop-uri de open innovation conduse de AI care transformă rezultatele cercetării în oportunități antreprenoriale concrete și startup-uri viabile (WP5).

Cei șase piloni operaționali ai proiectului

WP1

Guvernanță & calitate

  • Monitorizarea continuă a progresului față de indicatorii de performanță
  • Asigurarea conformității etice în colectarea și utilizarea datelor de cercetare
  • Coordonarea financiară și raportarea către finanțatorii Horizon
  • Politici de incluziune și diversitate de gen în toate activitățile consorțiului
Mai multe →
WP2

Cartea Albă a Practicilor AI Circulare

  • Scanarea sistematică a bazelor Scopus, Web of Science și IEEE pentru practici AI validate
  • Construirea și curatorierea unei platforme interactive de bune practici accesibile cercetătorilor
  • Workshop-uri de validare inter-instituționale pentru calibrarea recomandărilor platformei
  • Construirea unei comunități active de schimb de practici între universitățile partenere
Mai multe →
WP3

Laboratoare Vii de Inovare

  • Module intensive de formare practică în ML, CV și NLP aplicate problemelor circulare reale
  • Configurarea laboratoarelor fizice în campusurile partenere și a sandbox-urilor virtuale comune
  • Proiecte pilot de cercetare cu industria locală în domeniile deșeuri, materiale și energie
  • Sesiuni Demo Day deschise publicului pentru prezentarea rezultatelor experimentale
Mai multe →
WP4

Radiografia ecosistemului regional

  • Identificarea și profilarea cantitativă a tuturor actorilor relevanți din ecosistemul circular regional
  • Dezvoltarea instrumentului AI-NLP de analiză și vizualizare a relațiilor inter-instituționale
  • Sesiuni de implicare a stakeholderilor pentru validarea hărților de ecosistem generate de AI
  • Rapoarte regionale comparative privind maturitatea ecosistemelor de inovare circulară
Mai multe →
WP5

Fabrica de oportunități

  • Scenarii de inovare deschisă adaptate contextelor industriale și academice specifice fiecărui partener
  • Fluxuri creative de identificare a oportunităților comerciale pentru soluțiile AI circulare validate
  • Asistent conversațional AI pentru facilitarea în timp real a workshop-urilor de inovare deschisă
  • Execuția și evaluarea sistematică a sesiunilor de open innovation cu echipe mixte academico-industriale
Mai multe →
WP6

Amplificare & Moștenire

  • Construirea infrastructurii digitale de comunicare multilingvă și multicanal a proiectului
  • Strategie de diseminare activă în comunitatea academică, industrială și către publicul larg
  • Planificarea sustenabilității rezultatelor după finalizarea finanțării Horizon
  • Blog, podcast și newsletter tematic cu actualizări din domeniu și din proiect
Mai multe →

Frontiera cunoașterii în AI & Economie Circulară

Industry 4.0 Technologies in Green Supply Chain Management: Bibliometric & Structured Text Analysis cxxcxc 🌿 Springer · Discover Sustainability · 2025 xcxcxcx

Industry 4.0 Technologies in Green Supply Chain Management: Bibliometric & Structured Text Analysis cxxcxc

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

Wiley · J. Industrial Ecology · 2025

Is Circular Economy a Failing Sustainability Paradigm? Not Necessarily

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.

Annual Review of Env. & Resources · 2025

The Circular Economy and Climate Change: The State of National and Global Evidence on Mitigation Potential

Sinteza dovezilor globale: potențial semnificativ de atenuare, dar scala impactului depinde de integrarea în politici climatice și suport tehnologic.

Nature Reviews Materials · 2026

AI as a Driver of Sustainable Materials and Circularity

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.

🌿 Studiu de Referință sdsd

AI-Driven Circular Economy Optimization in Waste Management: A Review of Current Evidence (Wiley, 2025–26)sdsds

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

Instrumente digitale construite de consorțiu

WP2 WP2 · Cercetare
Instrument de Cercetare Acces Liber

Biblioteca Vie a Bunelor Practici AI în Economia Circulară

Un depozit interactiv și actualizat în timp real...

Accesează Platforma →
WP4 WP4 Nou
NLP · Rețele Pentru Stakeholderi

Radarul Ecosistemului de Inovare Circulară

Un instrument bazat pe procesarea limbajului natural...

Accesează Platforma →

Patru frontiere tehnico-științifice vizate

🗑️

Minimizarea fluxurilor de deșeuri

Algoritmi de predicție și redirecționare a deșeurilor industriale și municipale înainte de generarea lor.

🔬

Cicluri de viață extinse ale materialelor

Simulare moleculară prin ML pentru proiectarea de materiale cu cicluri de viață extinse și reintegrare ușoară.

Producție pe resurse regenerabile

Modele AI de echilibrare în timp real a cererii și ofertei de energie regenerabilă pentru industriile partenere.

🍃

Bioeconomie & Tehnologia alimentelor

Reducerea risipei alimentare și valorificarea subproduselor agricole prin sisteme inteligente de predicție și alocare.

Actorii conectați prin ecosistemul AI-InnoScEnCE
🎓 Studenți & Masteranzi 🔭 Doctoranzi & Cercetători 🚀 Startup-uri & Spin-offs 🏗️ IMM-uri & Industrie 🌱 ONG-uri & Societate Civilă Factori de decizie · Instituții ale UE Birouri de transfer tehnologic

Ce va schimba AI-InnoScEnCE în practică

📄

Corpus academic indexat

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.

10+ articole / lucrări științifice (papers)
🔒

Portofoliu de proprietate intelectuală

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.

IP protejat
🚀

Companii nou-înființate

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.

Minim 2 startup-uri
📊

Date & metodologii deschise

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.

Rețea activă post-proiect
🌐

Rețea activă post-proiect

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.

3–4 parteneriate noi

Șapte instituții, o misiune comună

Germania, Serbia și Republica Moldova — trei contexte...

🇩🇪 Hamburg, Germania

Hamburg University of Technology (TUHH)

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
🇷🇸 Novi Sad, Serbia

Novi Sad, Serbia

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 →
🇲🇩 Cahul, Moldova

Universitatea Tehnică a Moldovei Centrul Universitar ,,Bogdan Petriceicu Hasdeu" (USC)

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 →
🇩🇪 Hamburg, Germania

TUTECH Innovation GmbH

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 →
🇷🇸 Novi Sad, Serbia

Institute for AI Research and Development of Serbia (IVI)

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 →
🇲🇩 Cahul, Moldova

INOTEK EU Innovation Centre Cahul

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 →
🇲🇩 Cahul, Moldova

Incubatorul de Afaceri Cahul (IACH)

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 →

Alătură-te tranziției spre economia circulară inteligentă

Studenți, cercetători, antreprenori și industrie — fiecare actor contează în ecosistemul AI-InnoScEnCE.

Scrieți-ne. Suntem gata să colaborăm.

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.