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TexBoost – less Commodities more Specialities

Centro de Computação Gráfica

TexBoost – less Commodities more Specialities

2017-2020

O projeto mobilizador TexBoost – less Commodities more Specialities é um projeto estruturante do Cluster Têxtil: Tecnologia e Moda.

O seu objetivo consiste em aglomerar iniciativas de I&D coletivas e de forte cariz indutor e demonstrador, envolvendo empresas do Têxtil e Vestuário, assim como de restantes sectores da economia complementários.

Atividades

Este projeto tem como atividades principais:

  • desenvolver novas soluções têxteis, com a criação de novos conhecimentos científicos;
  • desenvolver produtos e processos muito inovadores, por intermédio de tecnologias de ponta, que proporcionarão novas experiências aos consumidores e às empresas participantes;
  • simplificar o acesso pelas empresas envolvidas a novos mercados / áreas de negócio ou o reforço dos mercados existentes / áreas de negócio, a nível nacional e internacional.

Fases de trabalho

O projeto TexBoost está organizado em 6 PPS – Produtos, Processos e Serviços – construídos a partir de 50 atividades das quais resultarão 17 soluções inovadoras em diversas áreas.

  • PPS 1 – Digitização e desmaterialização
  • PPS 2 – Novos materiais
  • PPS 3 – Novas estruturas
  • PPS 4 – IE Textiles
  • PPS 5 – Economia circular
  • PPS 6 – Gestão (gestão, divulgação e exploração dos resultados)

Contribuição do CCG

O CCG – Centro de Computação Gráfica – está envolvido na fase PPS 1 do projeto, mais concretamente na atividade nuclear 1, que compreende o desenvolvimento tecnológico no âmbito da digitização e desmaterialização de amostras de tecidos.

O domínio de investigação aplicada EPMQ do CCG está responsável pela investigação e desenvolvimento de uma ferramenta informática para a desmaterialização de amostras de tecidos que compreenderá a conceptualização e concretização de uma plataforma digital de integração, tratamento e análise de dados de apoio à decisão na prototipagem virtual de tecidos.

Para o efeito, utilizar-se-ão abordagens aplicadas ao desenvolvimento de arquiteturas de interoperabilidade e BigData e algoritmos de Machine Learning. Estes algoritmos conseguem aprender com o histórico de dados têxteis, assim como prever e otimizar variáveis/parâmetros úteis aos processos de decisão no âmbito da produção têxtil.


Parceiros: CITEVE e Riopele


Financiamento: Compete 2020

Website do projeto

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