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LiveSen-MAP

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Real-time nutrient sensing for mapping fertilizer needs

Within the project LiveSen-MAP, we will collect in collaboration with farmers for the first time a high-resolution dataset of the crop nutrient status over multiple growing seasons, to validate and deploy an ensemble of predictive... ver más

31/05/2026

TUM

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-03-20

HORIZON-EIC-2022-TRANSITIONOPEN-01: EIC Transition Open 2022 Expected Impact:At the end of the EIC Transition project, it should be ready for the next stage, whi...

I+D

Cerrada

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

TUM

2.50M€ | Lider

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Duración del proyecto: 38 meses Fecha Inicio: 2023-03-20
Fecha Fin: 2026-05-31

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Within the project LiveSen-MAP, we will collect in collaboration with farmers for the first time a high-resolution dataset of the crop nutrient status over multiple growing seasons, to validate and deploy an ensemble of predictive models for field-scale and region-scale nutrient prescriptions. We will produce 20,000 of our test strips for the main plant nutrients N-P-K for field testing at test sites in Bavaria and North Rhine-Westphalia over the project duration. Together with farmers, we will develop our business model and drive product development. Collaborating with potential customers early on will be key for (i) deploying our technology to create the dataset needed to consolidate machine learning-based predictions and for (ii) testing the business model and verify our competitive position in the intended market. The insights gained from potential customers will be combined with a detailed stakeholder and market analysis to validate the business model and pricing strategy. We will be able to identify and engage key strategic partners such as agricultural and digital businesses. In this way, we can build and strengthen our network to highlight the unique value of our approach as a tool for reorienting towards a more sustainable and resource-efficient agriculture in Europe and beyond. The project results will be commercially exploited by a company that will over a subscription-based fertilization recommendation service to farmers.

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