ProjektAI-enabled, novel, reagentless analytical method for monitoring contaminants in edible oils and rapid quality…

Grunddaten

Titel:

AI-enabled, novel, reagentless analytical method for monitoring contaminants in edible oils and rapid quality assessment

Laufzeit:

01.04.2023 bis 31.03.2025

Abstract / Kurz- beschreibung:

The objective of the research project is the development of a novel, reagentless, AI-enabled analytical method for safety and quality assessment of edible oils. It will be based on a combination between micro gas sensors array and deep learning algorithms.

Beteiligte Mitarbeiter/innen

Leiter/innen

Barsan, Nicolae

Institut für Physikalische und Theoretische Chemie (IPTC)
Fachbereich Chemie, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

Lokale Einrichtungen

Institut für Physikalische und Theoretische Chemie (IPTC)

Fachbereich Chemie
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

Geldgeber

Alexander von Humboldt-Stiftung (AvH)

Bonn, Nordrhein-Westfalen, Deutschland