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Evaluée

NiCAT

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Les 'points Team' sont attribués selon l'adéquation de la solution avec le type d'innovations recherchées par Team for the Planet. Ils correspondent à l'analyse de plusieurs facteurs :

  • le potentiel d'impact : note moyenne d'impact > 4 => 0,5 point / si > 4,15 => 1 point.
  • la cohérence globale: toutes les notes moyennes des 6 critères de sélection > 2,5 => 1 point.
  • le coup de coeur: % d'évaluations qui juge l'innovation top pour agir à grande échelle contre les GES > 20% => 1 point
  • le ciblage: validation du périmètre d'intervention de Team supérieur à 90% => 0,5 point + niveau de maturité de l'inno suffisant => 0,5 point
  • l'acceptation sociale: score d'analyse sémantique des commentaires > 0 => 0,5 point/ si > 3500 => 1 point
26 évaluations

Soumises à évaluations : Après avoir été pré-filtrées afin de vérifier qu’elles répondent bien à l’un des 20 problèmes traités par Team for the Planet et qu’elles ont le degré de maturité attendu, les innovations sont soumises à évaluation.

We use A.I. to increase the material science development speed of EV Cars.

Date de soumission 1 août 2021 Fondateurs Engin Karabudak Lieu de développement Turquie

Le projet en détails

NB : cette fiche est intégralement remplie par les personnes proposant l’innovation.

Quel est le problème résolu ?

EV adoption in transportation speed is not enough, we use A.I. development material discovery novelty to increase the speed of EV adoption. So EV adoption speed will increase and there will be no carbon based fuel usage in transportation, because with our A.I. developed materials.

Comment est-il résolu ?

Next generation battery materials as the key to the transition to battery electric vehicles We work on AI assisted research and development of next generation battery materials. With our expertise in application of machine learning in material science, we are developing low cobalt/high n

Qui sont les clients potentiels ?

EV battery manufacturers are our clients. We will provide them cutting edge, A.I. developed battery materials for EV transition.

En quoi cette solution est-elle différente ?

Rivals use classical chemistry research, but we are using A.I. assistant material science development. So we are digital reactor farm, A.I. developed materials, so we can speed up EV transition 10 fold.